docs/user-guide-zh/agents.md
SuperClaude 提供了 14 个领域专业智能体，Claude Code 可以调用它们获得专业知识。
使用本指南之前，请验证智能体选择功能是否正常：
# 测试手动智能体调用
@agent-python-expert "explain decorators"
# 期望行为：Python 专家提供详细解释
# 测试安全智能体自动激活
/sc:implement "JWT authentication"
# 期望行为：安全工程师应自动激活
# 测试前端智能体自动激活
/sc:implement "responsive navigation component"
# 期望行为：前端架构师 + Magic MCP 应激活
# 测试系统分析
/sc:troubleshoot "slow API performance"
# 期望行为：根因分析师 + 性能工程师激活
# 测试手动和自动结合
/sc:analyze src/
@agent-refactoring-expert "suggest improvements"
# 期望行为：分析后跟随重构建议
如果测试失败：检查 ~/.claude/agents/ 中是否存在智能体文件，或重启 Claude Code 会话
智能体是专业的 AI 领域专家，以上下文指令的形式实现，用于修改 Claude Code 的行为。每个智能体都是 superclaude/Agents/ 目录中精心制作的 .md 文件，包含领域特定的专业知识、行为模式和问题解决方法。
重要提示：智能体不是独立的 AI 模型或软件 - 它们是 Claude Code 读取的上下文配置，用于采用专门的行为。
# 直接调用特定智能体
@agent-security "review authentication implementation"
@agent-frontend "design responsive navigation"
@agent-architect "plan microservices migration"
"自动激活"意味着 Claude Code 读取行为指令，根据您请求中的关键词和模式来调用相应的上下文。SuperClaude 提供行为指导原则，Claude 遵循这些原则路由到最合适的专业人员。
📝 智能体"自动激活"工作原理: 智能体激活并非自动的系统逻辑——它是上下文文件中的行为指令。 当文档说智能体"自动激活"时，意味着 Claude Code 读取指令，根据您请求中的关键词和模式 调用特定的领域专业知识。这创造了智能路由的体验，同时保持底层机制的透明性。
# 这些命令自动激活相关智能体
/sc:implement "JWT authentication" # → security-engineer 自动激活
/sc:design "React dashboard" # → frontend-architect 自动激活
/sc:troubleshoot "memory leak" # → performance-engineer 自动激活
MCP 服务器 通过专业工具提供增强功能，如 Context7（文档）、Sequential（分析）、Magic（UI）、Playwright（测试）和 Morphllm（代码转换）。
领域专家 专注于狭窄的专业领域，提供比通用方法更深入、更准确的解决方案。
优先级层次：
冲突解决：
选择决策树：
Task Analysis →
├─ Manual @agent-? → Use specified agent
├─ Single Domain? → Activate primary agent
├─ Multi-Domain? → Coordinate specialist agents
├─ Complex System? → Add system-architect oversight
├─ Quality Critical? → Include security + performance + quality agents
└─ Learning Focus? → Add learning-guide + technical-writer
# 使用 @agent- 前缀显式调用特定智能体
@agent-python-expert "optimize this data processing pipeline"
@agent-quality-engineer "create comprehensive test suite"
@agent-technical-writer "document this API with examples"
@agent-socratic-mentor "explain this design pattern"
# 触发自动激活的命令
/sc:implement "JWT authentication with rate limiting"
# → 触发：security-engineer + backend-architect + quality-engineer
/sc:design "accessible React dashboard with documentation"
# → 触发：frontend-architect + learning-guide + technical-writer
/sc:troubleshoot "slow deployment pipeline with intermittent failures"
# → 触发：devops-architect + performance-engineer + root-cause-analyst
/sc:audit "payment processing security vulnerabilities"
# → 触发：security-engineer + quality-engineer + refactoring-expert
# 以命令开始（自动激活）
/sc:implement "user profile system"
# 然后显式添加专家审查
@agent-security "review the profile system for OWASP compliance"
@agent-performance-engineer "optimize database queries"
专业领域： 大规模分布式系统设计，专注于可扩展性和服务架构
自动激活：
能力：
示例：
验证： /sc:design "microservices platform" 应该激活 system-architect
测试： 输出应包含服务分解和集成模式
检查： 应与 devops-architect 协调处理基础架构问题
最佳搭配： devops-architect（基础架构）、performance-engineer（优化）、security-engineer（合规）
专业领域: 强大的服务端系统设计，重点关注 API 可靠性和数据完整性
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: security-engineer（身份验证/安全）、performance-engineer（优化）、quality-engineer（测试）
专业领域: 现代 Web 应用程序架构，重点关注可访问性和用户体验
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: learning-guide（用户指导）、performance-engineer（优化）、quality-engineer（测试）
专业领域: 基础设施自动化和部署管道设计，用于可靠的软件交付
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: system-architect（基础设施规划）、security-engineer（合规）、performance-engineer（监控）
专业领域: 应用安全架构，重点关注威胁建模和漏洞预防
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: backend-architect（API 安全）、quality-engineer（安全测试）、root-cause-analyst（事件响应）
专业领域: 系统性能优化，重点关注可扩展性和资源效率
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: system-architect（可扩展性）、devops-architect（基础设施）、root-cause-analyst（调试）
专业领域: 使用基于证据的分析和假设测试进行系统化问题调查
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: performance-engineer（性能问题）、security-engineer（安全事件）、quality-engineer（测试失败）
专业领域: 综合测试策略和质量保证，重点关注自动化和覆盖率
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: security-engineer（安全测试）、performance-engineer（负载测试）、frontend-architect（UI 测试）
专业领域: 通过系统化重构和技术债务管理来改进代码质量
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: system-architect（架构改进）、quality-engineer（测试策略）、python-expert（语言特定模式）
专业领域: 生产就绪的 Python 开发，重点关注现代框架和性能
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: backend-architect（API 设计）、quality-engineer（测试）、performance-engineer（优化）
专业领域: 通过系统化利益相关者分析进行需求发现和规范开发
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: system-architect（技术可行性）、technical-writer（文档）、learning-guide（用户指导）
专业领域: 技术文档和沟通，重点关注受众分析和清晰性
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: requirements-analyst（规范清晰度）、learning-guide（教育内容）、frontend-architect（UI 文档）
专业领域: 教育内容设计和渐进式学习，重点关注技能开发和指导
自动激活:
能力:
示例:
最佳搭配: technical-writer（教育文档）、frontend-architect（交互学习）、requirements-analyst（学习目标）
架构团队:
质量团队:
沟通团队:
通过 MCP 服务器增强能力:
获取故障排除帮助，请参阅：
/sc:focus [领域]/sc:implement "security auth" 测试 security-engineer无安全智能体：
# 问题：安全问题未触发 security-engineer
# 快速修复：使用明确的安全关键词
"实现身份验证" # 通用 - 可能不会触发
"实现 JWT 身份验证安全" # 明确 - 触发 security-engineer
"使用加密的安全用户登录" # 安全聚焦 - 触发 security-engineer
无性能智能体：
# 问题：性能问题未触发 performance-engineer
# 快速修复：使用性能相关术语
"让它更快" # 模糊 - 可能不会触发
"优化缓慢的数据库查询" # 具体 - 触发 performance-engineer
"减少 API 延迟和瓶颈" # 性能聚焦 - 触发 performance-engineer
无架构智能体：
# 问题：系统设计未触发架构智能体
# 快速修复：使用架构关键词
"构建一个应用" # 通用 - 触发基本智能体
"设计微服务架构" # 具体 - 触发 system-architect
"可扩展的分布式系统设计" # 架构聚焦 - 触发 system-architect
错误的智能体组合：
# 问题：在后端任务中获得前端智能体
# 快速修复：使用领域特定术语
"创建用户界面" # 可能触发 frontend-architect
"创建 REST API 端点" # 具体 - 触发 backend-architect
"实现服务端身份验证" # 后端聚焦 - 触发 backend-architect
快速修复：
详细帮助：
专家支持：
SuperClaude install --diagnose社区支持：
应用智能体修复后，请测试：
智能体未激活？
智能体过多？
/sc:focus [领域] 限制范围错误的智能体？
| 触发类型 | 关键词/模式 | 激活的智能体 |
|---|---|---|
| 安全 | "auth", "security", "vulnerability", "encryption" | security-engineer |
| 性能 | "slow", "optimization", "bottleneck", "latency" | performance-engineer |
| 前端 | "UI", "React", "Vue", "component", "responsive" | frontend-architect |
| 后端 | "API", "server", "database", "REST", "GraphQL" | backend-architect |
| 测试 | "test", "QA", "validation", "coverage" | quality-engineer |
| DevOps | "deploy", "CI/CD", "Docker", "Kubernetes" | devops-architect |
| 架构 | "architecture", "microservices", "scalability" | system-architect |
| Python | ".py", "Django", "FastAPI", "asyncio" | python-expert |
| 问题 | "bug", "issue", "debugging", "troubleshoot" | root-cause-analyst |
| 代码质量 | "refactor", "clean code", "technical debt" | refactoring-expert |
| 文档 | "documentation", "readme", "API docs" | technical-writer |
| 学习 | "explain", "tutorial", "beginner", "teaching" | learning-guide |
| 需求 | "requirements", "PRD", "specification" | requirements-analyst |
| 命令 | 主要智能体 | 支持智能体 |
|---|---|---|
/sc:implement | Domain architects (frontend, backend) | security-engineer, quality-engineer |
/sc:analyze | quality-engineer, security-engineer | performance-engineer, root-cause-analyst |
/sc:troubleshoot | root-cause-analyst | Domain specialists, performance-engineer |
/sc:improve | refactoring-expert | quality-engineer, performance-engineer |
/sc:document | technical-writer | Domain specialists, learning-guide |
/sc:design | system-architect | Domain architects, requirements-analyst |
/sc:test | quality-engineer | security-engineer, performance-engineer |
/sc:explain | learning-guide | technical-writer, domain specialists |
开发工作流:
分析工作流:
沟通工作流:
自然语言优先：
有效的关键词使用：
请求优化示例：
# 通用（有限的智能体激活）
"修复登录功能"
# 优化（多智能体协调）
"实现具有速率限制和无障碍合规的安全 JWT 身份验证"
# → 触发: security-engineer + backend-architect + frontend-architect + quality-engineer
开发工作流：
# 全栈功能开发
/sc:implement "具有实时通知的响应式用户仪表板"
# → frontend-architect + backend-architect + performance-engineer
# 带文档的 API 开发
/sc:create "带有综合文档的支付处理 REST API"
# → backend-architect + security-engineer + technical-writer + quality-engineer
# 性能优化调查
/sc:troubleshoot "影响用户体验的数据库查询缓慢"
# → performance-engineer + root-cause-analyst + backend-architect
分析工作流：
# 安全评估
/sc:analyze "身份验证系统的 GDPR 合规漏洞"
# → security-engineer + quality-engineer + requirements-analyst
# 代码质量审查
/sc:review "遗留代码库的现代化机会"
# → refactoring-expert + system-architect + quality-engineer + technical-writer
# 学习和解释
/sc:explain "带实践示例的微服务模式"
# → system-architect + learning-guide + technical-writer
多领域项目：
智能体选择故障排除：
问题：错误的智能体激活
问题：智能体不够
问题：智能体过多
安全优先方法： 始终在开发请求中包含安全考虑，以在领域专家之外自动吸引 security-engineer。
性能集成： 包含性能关键词（"fast"、"efficient"、"scalable"）以确保从一开始就有 performance-engineer 的协调。
无障碍合规： 使用 "accessible"、"WCAG" 或 "inclusive" 在前端开发中自动包含无障碍验证。
文档文化： 向请求添加 "documented"、"explained" 或 "tutorial" 以自动包含 technical-writer 和知识转移。
领域专业知识: 每个智能体都具有专业知识模式、行为方法和针对其领域的问题解决方法。
上下文激活: 智能体分析请求上下文，而不仅仅是关键词，以确定相关性和参与程度。
协作智能: 多智能体协调产生的协同结果超越了单个智能体的能力。
自适应学习: 智能体选择根据请求模式和成功的协调结果不断改进。
传统方法: 单个 AI 以不同的专业知识水平处理所有领域 智能体方法: 专业专家以深度领域知识和聚焦问题解决进行协作
优点:
期望什么:
不用担心什么:
第 1 周：自然使用 从自然语言描述开始。注意哪些智能体会激活以及原因。在不过度思考过程的情况下建立对关键词模式的直觉。
第 2-3 周：模式识别 观察智能体协调模式。理解复杂性和领域关键词如何影响智能体选择。开始优化请求措辞以实现更好的协调。
第 2 个月+：专家协调 掌握触发最优智能体组合的多领域请求。利用故障排除技巧进行有效的智能体选择。使用高级模式处理复杂工作流。
SuperClaude 优势： 体验 14 个专业 AI 专家协调响应的威力，所有这一切都通过简单的自然语言请求实现。无需配置，无需管理，只有随您的需求而扩展的智能协作。
🎯 准备体验智能智能体协调？从 /sc:implement 开始，发现专业 AI 协作的魔力。