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Team Builder 團隊建構器

互動式代理選擇工具,用於組建與派遣平行團隊。當需要為一項任務組建並派遣平行代理團隊時使用。

Team Builder 團隊建構器 是什麼?

Team Builder(團隊建構器)是一種 AI 代理技能,旨在幫助開發者透過互動式選單,從多種代理角色中快速組建臨時團隊。使用者可以瀏覽可用的代理領域(例如工程、行銷、銷售),按編號或名稱模糊匹配選取特定代理,並以平行方式啟動最多 5 個代理來共同處理同一任務。該技能支援扁平檔案與子目錄佈局,並能自動從 `claude agents` 命令和本地/全域檔案路徑中發現代理,確保組態靈活且無需手動維護清單。最終,它會收集所有代理的輸出,生成一份統一的綜合報告,標註共識、衝突與後續步驟,從而顯著提升多代理協作的效率與決策品質。此技能適用於 Claude Code 及其他相容的 CLI 工具環境。

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

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說明文件

Team Builder 團隊建構器 是做什麼的?

用於按需瀏覽與組建代理團隊的互動式選單。支援扁平或領域子目錄的代理集合。

使用時機

  • 您擁有多個代理角色(Markdown 檔案),並希望挑選哪些代理來執行任務
  • 您希望從不同領域(例如:安全 + SEO + 架構)組建一個臨時團隊
  • 您希望在決定前先瀏覽有哪些代理可用

先決條件

代理檔案必須是包含角色提示(身分、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。

支援扁平佈局與子目錄佈局:

子目錄佈局 — 領域從資料夾名稱推斷:

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

扁平佈局 — 領域從共享的檔名前綴推斷。當 2 個以上檔案共享相同前綴時,該前綴視為一個領域。具有唯一前綴的檔案歸入「General」。注意:演算法在第一個 - 處分割,因此多字領域(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,並按代理名稱合併與去重:

  1. claude agents 命令(主要)— 執行 claude agents 以取得 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 市集安裝的代理,無需任何路徑設定。
  2. 檔案 Glob(備用,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

當名稱衝突時,優先順序為:使用者代理 > 外掛代理 > 內建代理。如果使用者指定了自訂路徑,則可改用該路徑。

運作方式

步驟 1:發現可用代理

執行 claude agents 以取得完整的代理清單。解析每一行:

  • 外掛代理 前綴為 plugin-name:(例如 ecc:security-reviewer)。使用 : 之後的部分作為代理名稱,並以外掛名稱作為領域。
  • 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)會被跳過,除非使用者明確要求包含它們。

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
  • 扁平佈局: 收集所有檔名前綴(第一個 - 之前的文字)。一個前綴僅在 2 個以上檔案中出現時才視為領域(例如 engineering-security-engineer.md 和 engineering-software-architect.md 都以 engineering 開頭 → Engineering 領域)。具有唯一前綴的檔案(例如 code-reviewer.md、tdd-guide.md)歸入「General」
  • 從第一個 # 標題 擷取代理名稱。如果找不到標題,則從檔名衍生名稱(移除 .md,以空格取代連字號,並轉為標題大小寫)
  • 從標題後的第一個段落擷取一行摘要

如果在執行 claude agents 並探測檔案位置後仍找不到任何代理,請通知使用者:「找不到任何代理。請執行 claude agents 以確認您的設定。」然後停止。

步驟 2:呈現領域選單

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

請選擇領域或指定特定代理(例如「1,3」或「security + seo」):
  • 跳過包含零個代理的領域(空目錄)
  • 顯示每個領域的代理數量

步驟 3:處理選擇

接受靈活的輸入:

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

如果選取了超過 5 個代理,則按字母順序列出它們,並要求使用者縮小範圍:「您選取了 N 個代理(最多 5 個)。請選擇保留哪些,或輸入 'first 5' 以使用字母順序的前五個。」

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:平行啟動代理

  1. 讀取每個選取代理的 Markdown 檔案
  2. 如果尚未提供任務描述,則提示使用者輸入
  3. 使用 Agent 工具平行啟動所有代理:
    • subagent_type: "general-purpose"
    • prompt: "{agent file content}\n\nTask: {task description}"
    • 每個代理獨立運作 — 無需代理間通訊
  4. 如果某個代理失敗(錯誤、超時或輸出為空),則在行內註明失敗(例如「Security Engineer:失敗 — [原因]」),並繼續處理成功代理的結果

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
  • 綜合區段,重點標註:
    • 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,則跳過綜合部分,直接呈現輸出。

規則

  • 僅限動態發現。 絕不硬編碼代理清單。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 個會產生邊際效益遞減與過多的 Token 消耗。請在選擇時強制執行。
  • 平行派遣。 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。 此技能使用平行 Agent 工具呼叫進行獨立工作。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:
可用的代理領域:
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

請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:Review my Next.js e-commerce site before launch

[兩個代理平行啟動,各自將其專業應用於程式碼庫]

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

## SEO Specialist 發現
- [發現...]

## 綜合
兩個代理一致同意:[...]
衝突點:Security 建議 CSP 封鎖內聯樣式,SEO 需要內聯結構化標記。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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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