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团队构建器

互动式代理选择器,用于组建并派遣并行团队。当需要为某个任务组建并派遣并行代理团队时使用。

团队构建器 是什么?

团队构建器 (Team Builder) 是一种 AI 代理技能,旨在帮助用户通过交互式菜单动态发现、选择和并行调度多个 AI 代理。它非常适合在需要将不同专业领域的代理(如安全、SEO、架构)组合成临时团队以处理复杂任务的场景下使用。该技能支持从 `claude agents` 命令或本地 Markdown 文件自动发现代理,并智能处理平面目录和子目录布局,自动从文件夹名称或文件名前缀推断代理的领域。用户可以通过数字或名称灵活选择代理,系统会确保团队规模不超过 5 个代理以避免性能和收益递减。在并行执行后,它会汇总所有代理的输出结果,并生成一份统一的报告,突出显示各代理之间的一致意见、冲突以及后续步骤建议。该技能适用于 Claude Code 等支持 Agent 工具的平台,核心机制是利用并行 Agent 调用而非 TeamCreate 为独立工作提供协作框架。

兼容平台✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/team-builder

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文档

团队构建器 是做什么的?

用于按需浏览和组建代理团队的交互式菜单。支持平面目录或领域子目录的代理集合。

何时使用

  • 您有多个代理角色(Markdown 文件)并希望选择其中一些来执行任务
  • 您希望从不同领域(例如:安全 + SEO + 架构)组建一个临时团队
  • 您希望先浏览可用的代理再做决定

前提条件

代理文件必须是包含角色提示(身份、规则、工作流程、交付物)的 Markdown 文件。第一个 # 标题 用作代理名称,第一个段落用作描述。

支持平面布局和子目录布局:

子目录布局 — 领域从文件夹名称推断:

agents/
├── engineering/
│   ├── security-engineer.md
│   └── software-architect.md
├── marketing/
│   └── seo-specialist.md
└── sales/
    └── discovery-coach.md

平面布局 — 领域从共享的文件名前缀推断。当 2 个或更多文件共享一个前缀时,该前缀被视为一个领域。具有唯一前缀的文件归入“通用”。注意:该算法在第一个 - 处分割,因此多词领域(例如 product-management)应改用子目录布局:

agents/
├── engineering-security-engineer.md
├── engineering-software-architect.md
├── marketing-seo-specialist.md
├── marketing-content-strategist.md
├── sales-discovery-coach.md
└── sales-outbound-strategist.md

配置

通过两种方法发现代理,按代理名称合并并去重:

  1. claude agents 命令(主要方式)— 运行 claude agents 以获取 CLI 已知的所有代理,包括用户代理、插件代理(例如 ecc:architect)和内置代理。这会自动覆盖 ECC 市场安装的代理,无需任何路径配置。
  2. 文件 glob(备用方式,用于读取代理内容)— 代理 Markdown 文件读取自:
    • ./agents/**/*.md + ./agents/*.md — 项目本地代理
    • ~/.claude/agents/**/*.md + ~/.claude/agents/*.md — 全局用户代理

当名称冲突时,较早的来源具有优先权:用户代理 > 插件代理 > 内置代理。如果用户指定了自定义路径,则可以使用该路径代替。

工作原理

步骤 1:发现可用代理

运行 claude agents 获取完整的代理列表。解析每一行:

  • 插件代理 以 插件名: 为前缀(例如 ecc:security-reviewer)。使用 : 之后的部分作为代理名称,插件名称作为领域。
  • 用户代理 没有前缀。从 ~/.claude/agents/ 或 ./agents/ 读取相应的 Markdown 文件以提取名称和描述。
  • 内置代理(例如 Explore、Plan)被跳过,除非用户明确要求包含它们。

对于从 Markdown 文件加载的用户代理:

  • 子目录布局: 从父文件夹名称中提取领域
  • 平面布局: 收集所有文件名前缀(第一个 - 之前的文本)。一个前缀仅在至少出现在 2 个文件名中时才被视为领域(例如 engineering-security-engineer.md 和 engineering-software-architect.md 都以 engineering 开头 → 工程领域)。具有唯一前缀的文件(例如 code-reviewer.md、tdd-guide.md)归入“通用”
  • 从第一个 # 标题 提取代理名称。如果未找到标题,则从文件名派生名称(去掉 .md,将连字符替换为空格,转换为标题大小写)
  • 从标题后的第一个段落提取一行摘要

如果在运行 claude agents 并探测文件位置后未找到任何代理,请通知用户:“未找到代理。请运行 claude agents 验证您的设置。”然后停止。

步骤 2:呈现领域菜单

可用的代理领域:
1. 工程 — 软件架构师, 安全工程师
2. 营销 — SEO 专家
3. 销售 — 发现教练, 外呼战略师

请选择领域或指定具体代理(例如 "1,3" 或 "安全 + SEO"):
  • 跳过没有代理的领域(空目录)
  • 显示每个领域的代理数量

步骤 3:处理选择

接受灵活输入:

  • 数字:"1,3" 选择工程和销售领域的所有代理
  • 名称:"安全 + SEO" 对已发现的代理进行模糊匹配
  • "来自工程的所有" 选择该领域中的每个代理

如果选择了超过 5 个代理,按字母顺序列出它们并请用户缩小范围:“您选择了 N 个代理(最多 5 个)。请选择要保留的代理,或说“前 5 个”以使用按字母顺序排列的前五个。”

确认选择:

已选择:安全工程师 + SEO 专家
他们应该做什么?(描述任务):

步骤 4:并行生成代理

  1. 读取每个所选代理的 Markdown 文件
  2. 如果尚未提供,提示输入任务描述
  3. 使用 Agent 工具并行生成所有代理:
    • subagent_type: "general-purpose"
    • prompt: "{代理文件内容}\n\n任务:{任务描述}"
    • 每个代理独立运行 — 无需代理间通信
  4. 如果某个代理失败(错误、超时或空输出),在行内记录失败信息(例如,“安全工程师:失败 — [原因]”)并继续处理成功代理的结果

步骤 5:综合结果

收集所有输出并呈现统一报告:

  • 按代理分组的结果
  • 综合部分突出显示:
    • 各代理之间的一致意见
    • 建议中的冲突或矛盾
    • 推荐的后续步骤

如果只选择了 1 个代理,则跳过综合部分,直接呈现输出。

规则

  • 仅动态发现。 切勿硬编码代理列表。目录中的新文件会自动出现在菜单中。
  • 每个团队最多 5 个代理。 超过 5 个会产生收益递减和过多的令牌消耗。在选择时强制执行。
  • 并行派遣。 所有代理同时运行 — 使用 Agent 工具的并行调用模式。
  • 并行 Agent 调用,而非 TeamCreate。 此技能使用并行的 Agent 工具调用进行独立工作。TeamCreate(一个用于多代理对话的 Claude Code 工具)仅在代理需要辩论或相互回应时使用。

示例

用户:团队构建器

Claude:
可用的代理领域:
1. 工程 (2) — 软件架构师, 安全工程师
2. 营销 (1) — SEO 专家
3. 销售 (4) — 发现教练, 外呼战略师, 提案战略师, 销售工程师
4. 支持 (1) — 执行摘要

请选择领域或指定具体代理:

用户:安全 + SEO

Claude:
已选择:安全工程师 + SEO 专家
他们应该做什么?

用户:检查我即将上线的 Next.js 电商网站

[两个代理并行生成,各自将其专业知识应用于代码库]

Claude:
## 安全工程师发现
- [发现...]

## SEO 专家发现
- [发现...]

## 综合

两个代理都认为:[...]
冲突:安全建议使用 CSP 阻止内联样式,SEO 需要内联 Schema 标记。解决方案:[...]
后续步骤:[...]

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

相关技能