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團隊建置器

用於組建並派發平行團隊的互動式代理挑選工具。當需要為一項任務組建並派遣平行代理團隊時使用。

團隊建置器 是什麼?

Team Builder 是一款互動式技能,讓使用者能動態瀏覽、挑選並組合代理團隊,以平行方式執行任務。它適用於將代理提示詞儲存為 Markdown 檔案的平展或領域子目錄架構。此技能首先透過 `claude agents` 指令與檔案 glob 模式(支援專案本地與全域使用者代理)發現可用代理,接著以互動選單呈現領域分類,讓使用者能以編號、名稱或模糊比對方式挑選代理(最多 5 名)。選定後,系統會平行呼叫 Agent 工具,將各自的代理提示詞與任務描述一同傳入,獨立執行。最後,技能會彙整所有輸出,產生一份包含共識、衝突點與建議後續步驟的綜合報告。此技能專為 ad-hoc 協作設計,支援 Claude CLI(Claude Code)與 ECC marketplace 外掛代理,並強調動態發現與平行派發,而非 TeamCreate 模式的代理間對話。

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

在你喜歡的 AI 中提問

開啟一個已預先載入此 Agent Skill 的新對話。

說明文件

團隊建置器 是做什麼的?

用於按需瀏覽與組建代理團隊的互動式選單。支援平展或領域子目錄代理集合。

使用時機

  • 您有多個代理角色(Markdown 檔案),並希望挑選哪些角色來執行某項任務
  • 您想從不同領域(例如:安全 + SEO + 架構)組成臨時團隊
  • 您希望在決定前瀏覽有哪些可用代理

先決條件

代理檔案必須是包含角色提示詞(身份、規則、工作流程、交付物)的 Markdown 檔案。第一個 # 標題 用作代理名稱,第一個段落用作描述。

支援平展與子目錄兩種佈局:

子目錄佈局 — 領域從資料夾名稱推斷而得:

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

平展佈局 — 領域從共用的檔案名稱前綴推斷。當 2 個(含)以上檔案共用相同前綴時,該前綴即被視為一個領域。具有唯一前綴的檔案歸入「一般」領域。注意:演算法在第一個 - 處拆分,因此多字組成的領域名稱(例如 product-management)應改用子目錄佈局:

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

設定

代理透過兩種方法發現,按代理名稱合併並去重:

  1. claude agents 指令(主要方式)— 執行 claude agents 取得 CLI 已知的所有代理,包括使用者代理、外掛代理(例如 ecc:architect)以及內建代理。這會自動涵蓋 ECC marketplace 的安裝項目,無需任何路徑設定。
  2. 檔案 Glob(備用方式,用於讀取代理內容)— 從以下位置讀取代理 Markdown 檔案:
    • ./agents/**/*.md + ./agents/*.md — 專案本地代理
    • ~/.claude/agents/**/*.md + ~/.claude/agents/*.md — 全域使用者代理

名稱衝突時,較早的來源優先:使用者代理 > 外掛代理 > 內建代理。若使用者指定自訂路徑,則使用該路徑替代。

運作方式

步驟 1:發現可用代理

執行 claude agents 取得完整代理清單。解析每一行:

  • 外掛代理 以 外掛名稱: 為前綴(例如 ecc:security-reviewer)。使用冒號後的部分作為代理名稱,外掛名稱作為領域。
  • 使用者代理 沒有前綴。從 ~/.claude/agents/ 或 ./agents/ 讀取對應的 Markdown 檔案,以擷取名稱與描述。
  • 內建代理(例如 Explore、Plan)除非使用者明確要求包含,否則予以跳過。

對於從 Markdown 檔案載入的使用者代理:

  • 子目錄佈局: 從父資料夾名稱擷取領域
  • 平展佈局: 收集所有檔案名稱前綴(第一個 - 之前的文字)。只有當 2 個(含)以上檔案名稱共用該前綴時,該前綴才被視為領域(例如 engineering-security-engineer.md 和 engineering-software-architect.md 都以此 engineering 開頭 → 工程領域)。具有唯一前綴的檔案(例如 code-reviewer.md、tdd-guide.md)歸入「一般」
  • 從第一個 # 標題 擷取代理名稱。如果沒有標題,則從檔案名稱衍生名稱(移除 .md、將連字號替換為空格、首字母大寫)
  • 從標題後的第一個段落擷取一行摘要

如果在執行 claude agents 並探查檔案位置後仍未找到任何代理,請通知使用者:「未找到代理。請執行 claude agents 以驗證您的設定。」然後停止。

步驟 2:呈現領域選單

可用代理領域:
1. Engineering — Software Architect, Security Engineer
2. Marketing — SEO Specialist
3. Sales — Discovery Coach, Outbound Strategist

選擇領域或指定特定代理(例如「1,3」或「security + seo」):
  • 跳過代理數量為零的領域(空目錄)
  • 顯示每個領域的代理數量

步驟 3:處理選擇

接受彈性輸入:

  • 數字:「1,3」選取 Engineering 和 Sales 的所有代理
  • 名稱:「security + seo」對已發現的代理進行模糊比對
  • 「all from engineering」選取該領域的每個代理

如果選取了超過 5 個代理,則按字母順序列出,並請使用者縮小範圍:「您選取了 N 個代理(上限 5 個)。請選擇要保留的,或說 'first 5' 以使用按字母順序前五個。」

確認選擇:

已選取:Security Engineer + SEO Specialist
他們應該處理什麼任務?(請描述任務):

步驟 4:平行生成代理

  1. 讀取每個選定代理的 Markdown 檔案
  2. 如果尚未提供任務描述,則提示輸入
  3. 使用 Agent 工具平行生成所有代理:
    • subagent_type: "general-purpose"
    • prompt: "{代理檔案內容}\n\n任務:{任務描述}"
    • 每個代理獨立執行 — 無需代理間通訊
  4. 如果某個代理失敗(錯誤、超時或空輸出),內聯記錄失敗原因(例如「Security Engineer:失敗 — [原因]」),並繼續處理其他成功代理的結果

步驟 5:綜合結果

收集所有輸出並呈現統一的報告:

  • 按代理分組的結果
  • 綜合摘要,重點提示:
    • 各代理之間的共識
    • 建議之間的衝突或矛盾
    • 建議的後續步驟

如果只選取了 1 個代理,則跳過綜合,直接呈現輸出。

規則

  • 僅動態發現。 絕不硬編代理清單。目錄中的新檔案會自動出現在選單中。
  • 每團隊最多 5 個代理。 超過 5 個會導致效益遞減且耗費過多 Token。在選擇時強制執行。
  • 平行派發。 所有代理同時執行 — 使用 Agent 工具的平行呼叫模式。
  • 平行 Agent 呼叫,而非 TeamCreate。 此技能對於獨立工作使用平行的 Agent 工具呼叫。TeamCreate(Claude Code 中用於多代理對話的工具)僅在代理需要辯論或互相回應時才需要。

範例

使用者:team builder

Claude:
可用代理領域:
1. Engineering (2) — Software Architect, Security Engineer
2. Marketing (1) — SEO Specialist
3. Sales (4) — Discovery Coach, Outbound Strategist, Proposal Strategist, Sales Engineer
4. Support (1) — Executive Summary

選擇領域或指定特定代理:

使用者:security + seo

Claude:
已選取:Security Engineer + SEO Specialist
他們應該處理什麼任務?

使用者:上線前審查我的 Next.js 電子商務網站

[兩個代理平行生成,各自將專業應用於程式碼庫]

Claude:
## Security Engineer 發現
- [發現...]

## SEO Specialist 發現
- [發現...]

## 綜合摘要
兩個代理在以下方面達成共識:[...]
矛盾點:Security 建議使用 CSP 封鎖內聯樣式,但 SEO 需要內聯 Schema 標記。解決方案:[...]
後續步驟:[...]

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.

相關技能