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agent-development智能体开发

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作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 0.1.0
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3,045
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概述
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版本历史

agent-development

Claude Code的Agent开发

通过适当的委派、工具访问和提示设计,为Claude Code构建有效的自定义Agent。

Agent描述模式

描述字段决定Claude是否会自动委派任务。

强触发模式

yaml



name: agent-name
description: |
[角色]专家。当[特定触发条件]时必须使用。
主动用于[任务类别]。
关键词:[触发词]
tools: Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash
model: sonnet


弱描述与强描述对比


弱描述(不会自动委派)强描述(自动委派)
分析截图中的问题视觉QA专家。分析截图时必须使用。主动用于视觉质量检查。
运行Playwright脚本
Playwright专家。运行Playwright脚本时必须使用。主动用于浏览器自动化。 |

关键短语

  • - 当...时必须使用
  • 主动用于...
  • 包含触发关键词

委派机制

  1. 1. 显式委派:Task tool subagent_type: agent-name - 始终有效
  2. 自动委派:Claude将任务与Agent描述匹配 - 需要强描述措辞

创建/修改Agent后需要重启会话。

工具访问原则

如果Agent不需要Bash,就不要给它Bash。

Agent需要...给予的工具不给予的
仅创建文件Read, Write, Edit, Glob, GrepBash
运行脚本/CLI
Read, Write, Edit, Glob, Grep, Bash | — |
| 仅读取/审计 | Read, Glob, Grep | Write, Edit, Bash |

为什么? 模型默认使用cat > file << EOF heredoc而不是Write工具。每个bash命令都需要批准,导致每次Agent运行产生数十个提示。

白名单模式

与其限制Bash,不如在.claude/settings.json中白名单安全命令:

json
{
permissions: {
allow: [
Write, Edit, WebFetch(domain:*),
Bash(cd ), Bash(cp ), Bash(mkdir ), Bash(ls ),
Bash(cat ), Bash(head ), Bash(tail ), Bash(grep ),
Bash(diff ), Bash(mv ), Bash(touch ), Bash(file )
]
}
}

模型选择(质量优先)

不要为了绕开问题而降低质量——应该修复根本原因。

模型用途
Opus创意工作(页面构建、设计、内容)- 质量至关重要
Sonnet
大多数Agent - 内容、代码、研究(默认) |
| Haiku | 仅用于质量不重要的脚本运行器 |

内存限制

根本原因修复(必需)

添加到~/.bashrc或~/.zshrc:
bash
export NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=16384

将Node.js堆从4GB增加到16GB。

并行限制(即使有修复)

Agent类型最大并行数说明
任何Agent2-3上下文会累积;分批处理然后暂停
重度创意(Opus)
1-2 | 使用更多内存 |

恢复

  1. 1. source ~/.bashrc或重启终端
  2. NODE_OPTIONS=--max-old-space-size=16384 claude
  3. 检查存在哪些文件,从中断处继续

子Agent vs 远程API

始终优先使用Task子Agent而非远程API调用。

方面远程API调用Task子Agent
工具访问完整(Read, Grep, Write, Bash)
文件读取
必须在提示中传递所有内容 | 可以迭代读取文件 |
| 交叉引用 | 单一上下文窗口 | 可以跨文档推理 |
| 决策质量 | 通用建议 | 带有理由的具体决策 |
| 输出质量 | 通常约100行 | 600+行,包含具体内容 |

typescript
// ❌ 错误 - 远程API调用
const response = await fetch(https://api.anthropic.com/v1/messages, {...})

// ✅ 正确 - 使用Task工具
// 使用subagent_type: general-purpose调用Task

声明式优于命令式

描述要完成什么,而不是如何使用工具

错误(命令式)

markdown

检查占位符


bash
grep -r PLACEHOLDER: build/*.html

正确(声明式)

markdown

检查占位符


搜索build/中的所有HTML文件,查找:
  • - PLACEHOLDER: 注释
  • TODO或TBD标记
  • 模板括号如[Client Name]

任何匹配 = 内容不完整。

应包含的内容

包含跳过
任务目标和上下文明确的bash/工具命令
输入文件路径
使用X工具... | | 输出文件路径和格式 | 逐步的工具调用 | | 成功/失败标准 | Shell管道语法 | | 阻塞检查(前置条件) | 微观管理工作流 | | 质量检查清单 | |

自我文档化原则

没有你上下文的Agent必须能够独立复现行为。

每个改进都必须编码到Agent的提示中,而不是作为隐式知识留下。

需要编码的内容

发现记录位置
Bug修复模式Agent的修正或常见问题部分
质量要求
Agent的质量检查清单部分 | | 文件路径约定 | Agent的输出部分 | | 工具使用模式 | Agent的流程部分 | | 阻塞前置条件 | Agent的阻塞检查部分 |

测试:新Agent能成功吗?

在完成任何Agent改进之前:

  1. 1. 假设没有上下文,阅读Agent提示
  2. 问:新会话能遵循这个并产生相同的质量吗?
  3. 如果不能:添加缺失的指令、模式或引用

反模式

反模式为什么失败
正如我们之前讨论的...没有先前的上下文存在
依赖开发期间读取的文件
Agent可能不读取相同的文件 | | 假设从错误中获取知识 | Agent看不到你的调试过程 | | 就像主页一样 | Agent没有构建过主页 |

Agent提示结构

有效的Agent提示包括:

markdown

你的角色


[Agent做什么]

阻塞检查

[必须存在的前置条件]

输入

[要读取哪些文件]

流程

[逐步操作,包含编码的学习经验]

输出

[确切的文件路径和格式]

质量检查清单

[验证步骤,包括学到的陷阱]

常见问题

[开发过程中发现的模式]

流水线Agent

当将新Agent插入编号流水线时(例如,HTML-01 → HTML-05 → HTML-11):

必须更新内容
新Agent工作流位置图 + 下一个字段
前驱Agent
其下一个字段指向新Agent |

常见Bug:新Agent被孤立,因为前驱仍然指向旧的下一个Agent。

验证
bash
grep -n Next:.→\|Then.runs next .claude/agents/*.md

最佳平衡点

最佳用例重复但需要判断的任务。

示例:手动审计70个技能很繁琐。但每次审计都需要智能(检查文档、比较版本、决定修复什么)。非常适合具有清晰指令的并行Agent。

不适合

  • - 简单任务(直接做就行)
  • 高度创意的任务(需要人类指导)
  • 需要跨文件协调的任务(Agent独立工作)

有效提示模板

对于每个[项目]:

  1. 1. 读取[源文件]
  2. 使用[外部检查 - npm view, API调用等]验证
  3. 检查[权威来源]
  4. 评分/评估
  5. 修复发现的问题 ← 关键指令

关键要素

  • - 修复发现的问题 - 没有这个,Agent只报告。有了它,Agent会采取行动。
  • 确切的文件路径 - 防止歧义
  • 输出格式模板 - 确保一致、可解析的报告
  • 批次大小约5个项目 - 足够高效工作,又不会让失败级联

工作流模式

  1. 1. 我:启动2-3个并行Agent,

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 agent-development-1776376130 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 agent-development-1776376130 技能

通过命令行安装

skillhub install agent-development-1776376130

下载

⬇ 下载 agent-development v0.1.0(免费)

文件大小: 13.2 KB | 发布时间: 2026-4-17 16:25

v0.1.0 最新 2026-4-17 16:25
agent-development 0.1.0 — Initial Release

- Provides guidelines for designing and building custom Claude Code agents.
- Documents strong agent description patterns for effective auto-delegation.
- Explains tool access principles and safe command allowlisting.
- Details best practices for model selection, memory limits, and sub-agent usage.
- Offers declarative prompt design templates and self-documentation recommendations.
- Includes workflow tips for agent pipelines and effective prompt structuring.

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