A
agent-development
Twórz autonomiczne agenty do Claude Code – od struktury po system prompty
Instalacja
Wybierz klienta i sklonuj repozytorium do odpowiedniego katalogu skilli.
Instalacja
Szybkie info
- Autor
- anthropics
- Kategoria
- Data Science
- Gwiazdki GitHub
- 37,715
- Wyświetlenia
- 34
O skillu
Skill do tworzenia i konfiguracji agentów – autonomicznych podprocesów obsługujących złożone, wieloetapowe zadania. Dowiesz się, jak pisać agenty w formacie Markdown z YAML frontmatter, definiować warunki uruchomienia poprzez pole description, projektować system prompty sterujące zachowaniem, oraz dostosowywać model i kolory. Idealne dla deweloperów budujących wtyczki Claude Code, którzy chcą dodać do swoich narzędzi inteligentne, niezależnie działające komponenty.
Jak używać
- Zainstaluj skill agent-development w swoim projekcie Claude Code – będzie dostępny, gdy poprosisz o "stwórz agenta", "dodaj agenta" lub "napisz subagenta".
- Utwórz nowy plik Markdown dla agenta i zacznij od YAML frontmatter – zdefiniuj pole name (identyfikator w formacie lowercase z myślnikami), description (warunki uruchomienia z przykładami), tools (dostępne narzędzia: Read, Write, Grep) oraz opcjonalnie model i color.
- W polu description dodaj co najmniej dwa przykłady (tag example) pokazujące sytuację, żądanie użytkownika i oczekiwaną odpowiedź asystenta – dzięki temu agent będzie poprawnie wyzwalany.
- Pod frontmatter napisz system prompt – opisz rolę agenta, wymień jego główne obowiązki (lista punktów) i proces analizy krok po kroku.
- Zdefiniuj format wyjścia – wyjaśnij, co agent powinien zwrócić (tekst, kod, raport itp.).
- Pamiętaj, że agenty są dla pracy autonomicznej – jeśli chcesz akcji inicjowanej użytkownikiem, użyj zamiast tego komendy.
Podobne skille
D
data-storytelling
autor: wshobson
Data Science
40,44926105
C
claude-automation-recommender
autor: anthropics
Data Science
37,7151787
S
skill-creator
autor: anthropics
Data Science
180,62759147
C
codex
autor: Lucklyric
Data Science
3016163
D
deep-research
autor: davidorex
Data Science
16151
X
xlsx
autor: anthropics
Data Science
180,62740128