agent-team
ユーザーが「チームを作成する」「エージェントを生成する」「並列実行」「エージェントにタスクを委譲する」「スウォームを使用する」「チームワークフロー」「エージェント間で作業を分割する」「タスクを並列実行する」、または複数のエージェントが複雑なタスクに協力したいと述べた場合に使用するスキルです。
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This skill should be used when the user asks to "create a team", "spawn agents", "parallel execution", "delegate tasks to agents", "use a swarm", "team workflow", "split work across agents", "run tasks in parallel", or mentions wanting multiple agents to collaborate on a complex task.
SKILL.md 本文
エージェントチームオーケストレーション
複数エージェントのチームをオーケストレーションして、複雑なタスクを分解し、最適なサブエージェントを選択し、並列で作業を実行します。
使用時機
- 複数ドメインにわたる並列作業が必要なタスク(フロントエンド + バックエンド、リサーチ + 実装)
- 専門化の恩恵を受ける複雑なマルチステップタスク(計画、実装、テスト、レビュー)
- 多数のファイルにまたがる大規模なリファクタリングまたは機能開発
- リサーチフェーズと実装フェーズの両方が必要なタスク
コアワークフロー
1. タスク分解
ユーザーのリクエストを分析し、独立した並列化可能なユニットに分割します:
- 目標と成果物を特定する
- 並行実行できるサブタスクに分割する
- サブタスク間の依存関係を特定する(何が何をブロックするか)
- 各サブタスクを最適なエージェントタイプに割り当てる
2. エージェントタイプの選択
必要な作業に基づいて、各サブタスクに最適な subagent_type を選択します。
ビルトインエージェント
| エージェントタイプ | 最適な用途 | 利用可能なツール |
|---|---|---|
general-purpose | 実装、ファイル編集、フルスタック作業 | すべてのツール(Read、Write、Edit、Bash、Glob、Grep など) |
Explore | コードベースのリサーチ、パターン検索、アーキテクチャ理解 | 読み取り専用(Glob、Grep、Read、WebFetch、WebSearch) |
Plan | 設計決定、アーキテクチャプランニング、実装戦略 | 読み取り専用(Explore と同じ) |
Bash | Git操作、ビルドコマンド、CLIタスク | Bash のみ |
code-simplifier | リファクタリング、クリーンアップ、コード品質改善 | すべてのツール |
プロジェクトカスタムエージェント(.claude/agents/)
プロジェクト固有のコンテキストが事前読み込みされた専門エージェント。タスクがそのドメインに該当する場合は、general-purpose よりもこちらを優先してください。
| エージェントタイプ | ドメイン | スコープ制限 |
|---|---|---|
backend-dev | Hono + Drizzle ORM + SQLite API 実装 | packages/server/ のみ |
frontend-dev | Next.js 16 + React 19 + Tailwind UI 実装 | packages/web/ のみ |
tester | Vitest テスト設計・実装・実行 | packages/server/src/__tests__/ |
カスタムエージェントはすでにプロジェクトのコーディング規約、ファイル構造、リファレンスファイルを認識しています。プロンプトでこのコンテキストを繰り返す必要はありません。
選択ルール
- リサーチ/調査 ->
Explore(高速、読み取り専用) - アーキテクチャプランニング ->
Plan(構造化出力、読み取り専用) - バックエンド API の変更 ->
backend-dev(プロジェクト認識、サーバースコープ) - フロントエンド UI の変更 ->
frontend-dev(プロジェクト認識、ウェブスコープ) - テスト作成/実行 ->
tester(プロジェクト認識、モックパターン認識) - クロスパッケージまたは一般的な変更 ->
general-purpose(フルアクセス) - ビルド/デプロイコマンド ->
Bash(最小限のオーバーヘッド) - リファクタリング ->
code-simplifier(クリーンアップに特化)
3. チームスポーンパターン
並列独立タスクの場合(チーム調整が不要):
1つのメッセージで複数の Task ツール呼び出しを使用:
- タスク 1: subagent_type="Explore", prompt="X をリサーチする"
- タスク 2: subagent_type="general-purpose", prompt="Y を実装する"
- タスク 3: subagent_type="Bash", prompt="テストを実行する"
調整が必要なマルチステップタスクの場合(共有タスクリストを持つチーム):
1. TeamCreate -> 名前と説明でチームを作成
2. TaskCreate -> すべてのタスクを依存関係付きで作成
3. Task ツール -> team_name パラメータを指定してチームメイトをスポーン
4. TaskUpdate -> タスクをチームメイトに割り当て
5. TaskList で進捗を監視
6. SendMessage -> 必要に応じて調整
7. チームメイトの完了時にシャットダウン
8. TeamDelete -> クリーンアップ
4. モデル選択
各エージェントに対して適切なモデルを選択することで、コストとレイテンシを最適化します:
| モデル | 使用時機 |
|---|---|
haiku | シンプルなタスク:ファイル検索、コマンド実行、直感的な編集 |
sonnet | ほとんどのタスク:実装、リサーチ、中程度の複雑性 |
opus | 複雑なタスク:アーキテクチャ決定、ニュアンスのある分析、複数ファイルのリファクタリング |
デフォルト:親モデルを継承。Task ツールの model パラメータでオーバーライドします。
一般的なチームパターン
パターン A:リサーチ後に実装
並列リサーチフェーズ、その後順序付き実装:
フェーズ 1(並列):
- Explore エージェント:「X のコードベースパターンをリサーチする」
- Explore エージェント:「Y に関連するすべてのファイルを検索する」
- Plan エージェント:「Z へのアプローチを設計する」
フェーズ 2(結果後):
- general-purpose エージェント:「リサーチ結果に基づいて実装する」
パターン B:並列機能開発
プロジェクトカスタムエージェントを使用してフロントエンド/バックエンドを分割:
並列:
- backend-dev エージェント:「ユーザー設定用 API エンドポイントを実装する」
- frontend-dev エージェント:「設定ページ UI を構築する」
- tester エージェント:「新しい設定ルートのテストを作成する」
パターン C:レビューパイプライン
マルチステージの品質保証:
順序付き:
1. general-purpose:「機能を実装する」
2. 並列レビュー:
- Explore:「セキュリティ問題をチェックする」
- Explore:「テストカバレッジを検証する」
- code-simplifier:「シンプル化およびリファクタリングする」
パターン D:大規模リファクタリング
ファイルグループにわたる分割統治:
フェーズ 1(Explore):「変更が必要なすべてのファイルをマッピングする」
フェーズ 2(並列 general-purpose エージェント):
- エージェント 1:「モジュール A ファイルをリファクタリングする」
- エージェント 2:「モジュール B ファイルをリファクタリングする」
- エージェント 3:「モジュール C ファイルをリファクタリングする」
フェーズ 3(Bash):「フルテストスイートを実行する」
主なガイドライン
並列化ルール
- 独立したタスクは1つのメッセージで複数の Task ツール呼び出しで起動する
- 即座の結果が不要な長時間実行タスクには
run_in_background: trueを使用する - バックグラウンドタスク結果を
output_fileの Read ツールでチェックする
エージェント通信
- チームメイトは
SendMessage経由で通信する(プレーンテキスト、JSON ではない) - メッセージは自動的に配信される。ポーリングは不要
broadcastはチーム全体の重大な問題についてのみ使用する- アイドル状態は正常。メッセージを送信してチームメイトを起動する
タスク依存関係
addBlockedBy/addBlocksを使用して順序付けを確立する- チームメイトは各タスク完了後に
TaskListをチェックする - 複数のタスクが利用可能な場合は ID 順序(最初が最小)を優先する
コスト最適化
- シンプルで明確に定義されたサブタスクには
haikuモデルを使用する - 読み取り専用作業には
general-purposeではなくExploreを使用する(高速、低コスト) - 単一エージェントターンで完了可能なタスクにはチームをスポーンしない
- ブロードキャストを最小限にする。ターゲット指定メッセージを優先する
追加リソース
リファレンスファイル
エージェント選択基準とアドバンスパターンの詳細については:
references/subagent-types.md- 各エージェントタイプの機能と制限事項に関する完全ガイドreferences/team-patterns.md- 実例を含むアドバンスチームパターン
サンプルファイル
実際のチーム構成:
examples/parallel-feature.md- 並列フロントエンド + バックエンド開発examples/research-implement.md- リサーチフェーズ後の実装examples/review-pipeline.md- マルチエージェントコードレビューパイプライン
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- sean-sunagaku
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/4/21
Source: https://github.com/sean-sunagaku/claude-code-plugin / ライセンス: MIT