今天这篇文章，给各位读者朋友介绍一下，如何在claude code里面，使用subAgent。
相当于你可以组建你的超级AI团队，每一个子agent都是你的员工，可以给他们安排任务，下发指令。
赶快关注一波，收藏一下吧。
SubAgent协同
KiroIDE 规范驱动开发流程
来源于KiroIDE 中规范驱动的开发流程，首次在claude code里面进行实现。
📋 规范优先
根据 EARS 格式要求进行编码前进行计划
代理工作流架构如下：
┌─────────────────┐
│ /cc-sdd/spec │
│ Orchestrator │
└─────────┬───────┘
│
┌─────────▼────────┐
│ Initialize │
│ CLAUDE.md │
└─────────┬────────┘
│
┌─────────────────────────▼─────────────────────────┐
│ Agent Coordination │
│ │
│ Requirements ──► Design ──► Task Planning │
│ Specialist Architect Specialist │
│ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ │
│ REQUIREMENTS.md DESIGN.md TASK.md │
│ (EARS Format) (Technical) (Actionable) │
│ │
└───────────────────┬───────────────────────────────┘
│
┌─────────▼─────────┐
│ Update State & │
│ WORKFLOW_CONTEXT │
└─────────┬─────────┘
│
┌───────────────────▼─────────────────────┐
│ Individual Commands │
│ │
│ /cc-sdd/requirements ──► Refine reqs │
│ /cc-sdd/design ──────► Update arch │
│ /cc-sdd/task ────────► Modify tasks │
│ │
│ Each command uses specialized agents │
│ with interactive approval process │
└─────────────────────────────────────────┘
🤖 Agent-Powered
用于需求、设计和任务规划的专业 AI 代理，三个专业代理处理规范的不同方面：
需求专家代理
专门负责EARS 格式需求生成（团队中的产品经理PM）
#### REQ-001 (Ubiquitous)
The system shall authenticate users via JWT tokens
#### REQ-010 (Event-Driven)
When a user submits login credentials, the system shall validate and return a JWT token
#### REQ-020 (State-Driven)
While a user session is active, the system shall authorize API requests
#### REQ-030 (Optional)
Where two-factor authentication is enabled, the system shall require secondary verification
#### REQ-040 (Unwanted Behavior)
If authentication fails, then the system shall return a 401 error with rate limiting
EARS 格式专家：创建精确、可测试的需求 模式识别：无处不在、事件驱动、状态驱动、可选、不需要的行为 质量保证：通过明确的验收标准确保原子、可测试的要求 工具：读取、写入、WebSearch 进行全面的需求分析
设计架构师代理
负责技术架构和组件设计（团队中的技术leader）
技术架构：将需求转化为可作的技术设计 组件设计：定义系统边界、接口和数据流 技术选择：选择合适的框架、模式和工具 工具：Read、Write、Bash（目录分析）、用于架构研究的 WebSearch
任务规划器代理
具有依赖关系的开发任务细分（团队中的全栈工程师）
任务分解：将设计转化为可实施的开发任务 依赖关系管理：识别任务依赖关系和最佳排序 复杂性估计：分配工作量估计 （S/M/L/XL） 和优先级 （P0/P1/P2） 工具：用于项目状态管理的读、写、Bash（git 集成）
🔗 需求可追溯性
每项任务都与业务需求相关联
/cc-sdd/spec - 运行所有阶段⭐的主编排器
在用户批准的情况下按顺序生成需求、设计和任务 每个阶段使用专用代理 交互式细化循环 - 审查和批准每个文档 创建完整的项目规范
⚡ 代理协调期间发生的情况
需求阶段 - 需求专家生成 EARS 格式规范：
分析项目描述 创建无处不在的、事件驱动的、状态驱动的模式 确保可测试性和原子要求 输出全面的 REQUIREMENTS.md
设计阶段 - 设计架构师创建技术规范：
读取需求并分析架构驱动因素 定义系统组件和接口 选择技术堆栈和模式 输出详细 DESIGN.md 和实施指南
任务计划 - 任务计划器分解为可作的工作：
将需求映射到实施任务 分配复杂性估计值和依赖关系 创建分阶段实施路线图 输出结构化 TASK.md，具有完全可追溯性
🚀 简化的工作流程
命令编排的开发周期
/cc-sdd/requirements- 生成/优化 EARS 格式需求 ⭐/cc-sdd/design- 创建技术架构和设计 ⭐/cc-sdd/task- 分解为可作的开发任务 ⭐/cc-sdd/start-task- 将所有规范集成到全面的待办事项计划⭐中
⚡ 智能自动化
AI 代理处理规范生成和管理
📋 生成的规格
CLAUDE.md- 项目概述和元数据（标准 Claude 代码上下文文件） specs/REQUIREMENTS.md- EARS 格式的功能需求 specs/DESIGN.md- 技术架构和组件设计 specs/TASK.md- 具有依赖关系的结构化任务分解 .claude/WORKFLOW_CONTEXT.md- 会话上下文和代理协调
❝参考：https://github.com/pdoronila/cc-sdd
OODA小队四人组协同
又被称为OODA Subagent。
❝像军事战略家一样思考的AI Agent。
什么是 OODA？
OODA即：观察→东方→决定→行动。一个将混乱流程转化为清晰过程的决策循环。
🔍 观察
收集信息：读取文件、搜索代码、查找模式。
🧭 定向
理解数据：发现联系、分析上下文。
🎯 决策
权衡选择：评估利弊、推荐解决方案。
⚡ 行动
执行：编写代码、运行测试、发布功能。
┌─────────────┐
│ OBSERVE │ ← Gather info
└──────┬──────┘
▼
┌─────────────┐
│ ORIENT │ ← Analyze patterns
└──────┬──────┘
▼
┌─────────────┐
│ DECIDE │ ← Pick best path
└──────┬──────┘
▼
┌─────────────┐
│ ACT │ ← Execute
└─────────────┘
使用安装
# Option 1: Git submodule
git submodule add https://github.com/al3rez/ooda-subagents.git .claude
# Option 2: Copy agents
git clone https://github.com/al3rez/ooda-subagents.git
cp -r ooda-subagents/agents <your-project>/.claude/
使用案例
比如说在调试身份验证问题，可按照如下步骤：
观察：扫描错误日志和最近的提交 定向：识别争用条件模式 决定：推荐互斥锁策略 行动：实施修复和验证
打个广告
AstroMVP构建了OODA Agent。
帮助早期初创公司构建快速交付的人工智能优先产品。OODA 代理是提供速度和质量的方式。
正在做的工作：
构建可发布的 AI 产品（而不是演示） 设置可缩放的开发流程 将愿景转化为工作代码
Claude 子Agent集合
每个子代理都遵循标准化模板：
---
name: subagent-name
description: Brief description of capabilities
tools: List of MCP tools used
---
Role definition and expertise...
## MCP Tool Integration
Tool descriptions and usage patterns...
## Communication Protocol
Inter-agent communication specifications...
## Implementation Workflow
Structured development phases...
快速使用
浏览类别以查找需要的子代理 复制子代理定义 与 Claude Code 一起使用或集成到工作流程中 根据项目要求进行定制
01. 核心开发
日常编码任务的基本开发子代理。
frontend-developer - React、Vue 和 Angular 的 UI/UX 专家 backend-developer - 可扩展 API 的服务器端专家 fullstack-developer - 端到端功能开发 mobile-developer - 跨平台移动专家 electron-pro - 桌面应用专家 api-designer - REST 和 GraphQL API 架构师 graphql-architect - GraphQL 模式和联合专家 microservices-architect - 分布式系统设计器 websocket-engineer - 实时通信专家
02. 语言专家
具有深厚框架知识的特定语言专家。
typescript-pro - TypeScript 专家 sql-pro - 数据库查询专家 swift-expert - iOS 和 macOS 专家 vue-expert - Vue 3 Composition API 专家 angular-architect - Angular 15+ 企业模式专家 cpp-pro - C++ 性能专家 csharp-developer - .NET 生态系统专家 django-developer - Django 4+ Web 开发专家 dotnet-core-expert - .NET 8 跨平台专家 flutter-expert - Flutter 3+ 跨平台移动专家 golang-pro - Go 并发专家 java-architect - 企业 Java 专家 javascript-pro - JavaScript 开发专家 kotlin-specialist - 现代 JVM 语言专家 laravel-specialist - Laravel 10+ PHP 框架专家 Nextjs-developer - Next.js 14+ 全栈专家 php-pro - PHP Web 开发专家 python-pro - Python 生态大师 rails-expert - Rails 7+ 快速开发专家 react-specialist - React 18+ 现代模式专家 rust-engineer - 系统编程专家 spring-boot-engineer - Spring Boot 3+ 微服务专家
03. 基础设施
DevOps、云和部署专家。
云架构师 - AWS/GCP/Azure 专家 database-administrator - 数据库管理专家 deployment-engineer - 部署自动化专家 devops-engineer - CI/CD 和自动化专家 devops-incident-responder - DevOps 事件管理 incident-responder - 系统事件响应专家 kubernetes-specialist - 容器编排大师 network-engineer - 网络基础设施专家 platform-engineer - 平台架构专家 security-engineer - 基础设施安全专家 sre-engineer - 现场可靠性工程专家 terraform-engineer - 基础设施即代码专家
04. 质量与安全
测试、安全和代码质量专家。
accessibility-tester - A11y 合规专家 architect-reviewer - 架构审查专家 chaos-engineer - 系统弹性测试专家 code-reviewer - 代码质量守护者 compliance-auditor - 监管合规专家 调试器 - 高级调试专家 error-detective - 错误分析和解决专家 渗透测试员 - 道德黑客专家 performance-engineer - 性能优化专家 qa-expert - 测试自动化专家 security-auditor - 安全漏洞专家 test-automator -- 测试自动化框架专家
05. 数据与人工智能
数据工程、机器学习和人工智能专家。
ai-engineer - 人工智能系统设计与部署专家 data-analyst - 数据洞察和可视化专家 data-engineer - 数据管道架构师 data-scientist - 分析和洞察专家 database-optimizer - 数据库性能专家 llm-architect - 大型语言模型架构师 machine-learning-engineer - 机器学习系统专家 ml-engineer - 机器学习专家 mlops-engineer - MLOps 和模型部署专家 nlp-engineer - 自然语言处理专家 postgres-pro - PostgreSQL 数据库专家 prompt-engineer - 提示优化专家
06. 开发者体验
工具和开发人员生产力专家。
build-engineer - 构建系统专家 cli-developer - 命令行工具创建器 dependency-manager - 包和依赖专家 documentation-engineer - 技术文档专家 dx-optimizer - 开发人员体验优化专家 git-workflow-manager - Git 工作流和分支专家 legacy-modernizer - 遗留代码现代化专家 refactoring-specialist - 代码重构专家 tooling-engineer - 开发人员工具专家
07. 专业领域
特定领域的技术专家。
api-documenter - API 文档专家 blockchain-developer - Web3 和加密专家 embedded-systems - 嵌入式和实时系统专家 fintech-engineer - 金融科技专家 game-developer - 游戏开发专家 iot-engineer - 物联网系统开发人员 mobile-app-developer - 移动应用程序专家 payment-integration - 支付系统专家 quant-analyst - 定量分析专家 risk-manager - 风险评估和管理专家
08. 业务与产品
产品管理和业务分析。
业务分析师 - 需求专家 content-marketer - 内容营销专家 customer-success-manager - 客户成功专家 legal-advisor - 法律和合规专家 product-manager - 产品战略专家 project-manager - 项目管理专家 销售工程师 - 技术销售专家 Scrum-master - 敏捷方法论专家 technical-writer - 技术文档专家 ux-researcher - 用户研究专家
09. 元与编排
代理协调和元编程。
代理组织者 - 多代理协调员 context-manager - 上下文优化专家 error-coordinator - 错误处理和恢复专家 knowledge-synthesizer - 知识聚合专家 multi-agent-coordinator - 高级多代理编排 performance-monitor - 代理性能优化 task-distributor - 任务分配专家 workflow-orchestrator - 复杂的工作流自动化
10. 研究与分析
研究、搜索和分析专家。
研究分析师 - 综合研究专家 search-specialist - 高级信息检索专家 trend-analyst - 新兴趋势和预测专家 竞争分析师 - 竞争情报专家 market-researcher - 市场分析和消费者洞察 data-researcher - 数据发现和分析专家
PDCA (Plan-Do-Check-Act)
计划：识别问题并规划解决方案 执行：在小范围内实施解决方案 检查：评估结果 行动：如果成功，则全面实施；如果不成功，则重新开始循环
PDCA思想，目前还没找到成熟的CC用法。
DMAIC
DMAIC（定义-测量-分析-改进-控制）：
定义：识别问题和项目目标 测量：收集当前绩效的数据 分析：识别缺陷的根本原因 改进：实施并验证解决方案 控制：维持改进成果
A3
一种以A3纸（11x17英寸）命名的问题解决方法，用于记录整个过程，遵循结构化格式，定义问题、分析根本原因并跟踪对策
8D (Eight Disciplines)
D1：组建团队 D2：定义问题 D3：实施临时措施 D4：识别根本原因 D5：选择纠正措施 D6：实施纠正措施 D7：防止再发生 D8：表彰团队
写在最后
MCP、AI编程和 LLM 的发展速度令人惊叹。
然而，也存在新出现的挑战，特别是在安全性、可用性和可靠性方面。
很多朋友问，我在用claude code用不了官方的claude模型，用起来很卡。
那我推荐一下自己搞的claude Code服务+claude code课程手册，方便一站式学习。
CC手册大纲：
初级CC（基本操作）：Claude code 概述、环境搭建与安装、基本操作和命令、实际操作流程与案例
中级CC（高级功能与技巧）：Claude Code GitHub Actions（代码库）、子Agent（你的开发团队）、 Claude Code Hooks（触发事件）、模型上下文协议 (MCP)（工具）、Claude Code SDK（带一下，需要编程能力）
高级CC（企业组织使用、多租户、监控运维等）：企业级优化部署、故障排除与支持、项目实战（待补充）
适合哪些人？
AI产品经理，想用CC开发AI产品的 初中级程序员，非常友好 AI爱好者，可能有点难度（需要懂一点Linux等） 其他文科转码
目前分为两拨（服务期限一年，同步更新CC的所有内容，对于API问题，也会想办法解决）：
单独拉群： 群聊交流答疑+手册，定价299； 群聊交流答疑+手册+不定期腾讯会议交流（3-4次），定价599。
报名立送Claude code官方学习资料，并且之前加入【AI新知圈】的朋友立即减免99元。
以前学AI编程，遇到问题需要自己去查资料，去踩坑； 现在只需要遇到同行的人，不仅解决问题，还能带来新的使用方法和思路。
我相信，早学习Claude code，早提升工作效率，等于请一个自己的 ai 编程指路人。
claude code服务
服务平台目前支持诸多的大模型API，有以下优势：
cc课程手册付费用户搭配claude code交流群，分享最佳实践。 交流群不定时送token和折扣活动。 随充随用，按量计费。
