Claude Code Agent Teams

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协调多个 Claude Code 代理并行处理独立任务,如多角度审查、调试和全栈功能开发,明确指定文件范围。

Claude代码代理团队

功能概述

Claude代码代理团队是一项面向实际任务的技能,主要用于命令多个Claude代码代理团队 , 共同执行复杂任务;代理团队通过共享任务列表进行协调, 直接互相传递信息, 并进行辅助操作。

核心要点

  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;

结果检查与注意事项

若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

Claude Code Agent 团队

编排多个 Claude Code Agent 协同处理复杂任务。各 Agent 通过共享任务列表协调工作,可直接相互通信,并在各自独立的作用域内并行执行。

适用场景

✅ 适用于并行且相互独立的工作:

  • 多维度代码审查(安全、性能、测试并行开展)
  • 基于竞争性假设的调试(同时验证多种理论)
  • 全栈功能开发(前端、后端、测试由不同专家分工完成)
  • 架构决策(通过对抗式辩论产出更严谨的 ADR)
  • 跨领域问题排查(跨系统进行性能瓶颈分析)
  • 数据并行任务(资产分类、批量重构)

❌ 不适用于以下情况:

  • 具有强依赖关系的串行任务
  • 同一文件的编辑(存在冲突风险)
  • 简单任务(协调开销大于并行收益)
  • 学习或探索类任务(单个具备完整上下文的 Agent 效果更佳)

经验法则:使用团队模式会使 token 成本增加 3–4 倍。仅当并行化带来的收益显著超过协调开销时,才应启用该模式。

快速开始

1. 启用功能

环境变量:

export CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

或配置文件(~/.claude/settings.json):

{
  "env": {
    "CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS": "1"
  }
}

2. 验证配置

./scripts/validate-setup.sh

检查项包括:环境变量是否已设置、claude CLI 是否可用、tmux 是否已安装(可选)。

3. 选择模板

模板 适用场景
parallel-review.md 多维度代码审查(安全 + 性能 + 测试)
competing-hypotheses.md 通过并行验证竞争性假设进行调试
fullstack-feature.md 前端 / 后端 / 测试协同开发
architecture-decision.md 采用对抗式辩论方式编写 ADR
bottleneck-analysis.md 跨领域性能瓶颈分析
inventory-classification.md 数据并行分类 / 重构任务

每个模板均包含:适用条件、团队结构、可直接复制粘贴的启动提示(spawn prompt)、预期输出结果。

4. 启动团队

claude --pty
# 将模板中的 spawn prompt 粘贴至此

可通过 ./scripts/team-monitor.sh(在单独终端中运行)或 Claude Code 内按 Ctrl+T 实时监控团队状态。

核心原则

  1. 明确的文件边界 — 每位团队成员负责不同的文件或目录(避免编辑冲突)
  2. 启用 delegate 模式 — 主导者(lead)负责协调,成员(teammate)负责实施(需在 spawn prompt 中明确说明)
  3. 合理划分任务粒度 — 每位成员分配 5–6 个自包含的子任务
  4. 等待任务完成后再整合 — 主导者不得在成员尚未完成当前任务时提前合并结果
  5. 优先开展调研 — 先启动研究员角色建立共识,再启动构建者角色推进实施

成本管理

Agent 团队相比单会话模式,token 消耗量提升3–4 倍;每位成员均拥有独立的上下文窗口。

优化建议:

  • 混合使用模型 — 主导者使用 Opus(侧重战略),成员使用 Sonnet(侧重战术),可节省约 40% 成本
  • 减少广播消息 — 仅在必要时使用点对点通信(广播消息将复制至所有成员)
  • 合理控制团队规模 — 通常 3 名成员为最优配置;仅在高度并行任务中考虑启用 6 名及以上成员

详见 references/cost-management.md 获取完整优化策略。

故障排查

成员未成功启动?

  • 确认已正确设置 CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1
  • 设置环境变量后,请重启 Claude Code

出现文件冲突?

  • 在 spawn prompt 中明确定义文件边界(推荐以目录级所有权方式声明)

主导者自行编码而非协调?

  • 在 spawn prompt 中添加:“Use delegate mode: coordinate but don't implement”
  • 或按 Shift+Tab 切换至 delegate 模式

完整问题清单请参阅 references/troubleshooting.md。

自动化脚本

监控进度:

./scripts/team-monitor.sh

清理资源(优雅关闭):

./scripts/team-cleanup.sh

显示模式

进程内模式(默认)— 所有成员共用主终端

  • Shift+Up/Down — 切换当前选中的成员
  • Ctrl+T — 切换任务列表显示/隐藏
  • Escape — 中断当前成员执行

分屏模式(需安装 tmux 或 iTerm2)— 每位成员独占一个终端窗格

  • 在 ~/.claude/settings.json 中设置 teammateMode: "tmux"

参考资料

  • templates/ — 6 个即用型 spawn prompt 模板,含详细使用指引
  • scripts/ — 自动化辅助脚本(验证、监控、清理)
  • references/best-practices.md — 团队使用时机、任务粒度设计、文件边界定义等最佳实践
  • references/cost-management.md — Token 消耗优化策略
  • references/troubleshooting.md — 常见问题与解决方案
  • examples/ — 真实场景示例(PR 审查、缺陷排查、功能开发全流程)

对比说明

方案 最适合场景
单会话模式 串行任务、探索性工作
Agent 团队(本能力) 需协调的并行独立任务
OpenClaw 子 Agent 后台任务、长周期运行任务

参与贡献

发现实用的新模式?欢迎提交 PR,内容需包含:

  1. 新模板或示例
  2. 适用场景说明 + 团队结构设计
  3. spawn prompt 示例 + 预期输出结果

致谢

本项目融合了 Claude Code 官方文档、ClaudeFast 模式以及 OpenClaw 社区的实践经验。

代码仓库: https://github.com/matthew-a-gordon/claude-code-teams
许可证: MIT

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