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子代理技能
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子代理技能

基于 Python · 无代码搭建完整 AI 自动化流程
英文名:sub-agents-skills
⭐ 54 Stars 🍴 7 Forks 💻 Python 📄 MIT 🏷 AI 8.0分
8.0AI 综合评分
ai-agentscodexclaudepython
✦ AI Skill Hub 推荐

经 AI Skill Hub 精选评估,子代理技能 获评「强烈推荐」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 8.0 分,适合有一定技术背景的用户使用。

📚 深度解析

子代理技能 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。随着 AI 能力的不断提升,基于 Agent 的自动化工作流正在成为提升个人和团队效率的核心方式。区别于传统的 RPA 自动化(模拟鼠标键盘操作),AI Agent 工作流通过理解任务意图、动态规划执行路径,能够处理更复杂的非结构化任务。

子代理技能 工作流的设计遵循"最小配置,最大复用"原则:核心逻辑已经封装好,用户只需配置自己的 API Key 和业务参数即可快速上手。工作流内置错误处理和重试机制,在网络波动或 API 限速等情况下仍能稳定运行,适合作为生产环境的自动化基础设施。

在实际部署时,建议先在测试环境中运行 3-5 次,验证各个环节的输出结果符合预期,再部署到生产环境。AI Skill Hub 评分 8.0 分,是同类 Agent 工作流中的精选推荐。

📋 工具概览

子代理编排,支持Codex、Claude等

子代理技能 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

GitHub Stars
⭐ 54
开发语言
Python
支持平台
Windows / macOS / Linux
维护状态
轻量级项目,按需更新
开源协议
MIT
AI 综合评分
8.0 分
工具类型
Agent工作流
Forks
7

📖 中文文档

以下内容由 AI Skill Hub 根据项目信息自动整理,如需查看完整原始文档请访问底部「原始来源」。

子代理编排,支持Codex、Claude等

子代理技能 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。

📌 核心特色
  • 可视化 Agent 工作流编排,无需编写复杂代码
  • 支持多步骤自动化任务链,实现全流程无人值守
  • 与外部 API、数据库和第三方服务无缝集成
  • 内置错误处理与自动重试机制,保障稳定运行
  • 提供可复用的自动化模板,快速在同类场景部署
🎯 主要使用场景
  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同
以下安装命令基于项目开发语言和类型自动生成,实际以官方 README 为准。
安装命令
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install sub-agents-skills

# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install sub-agents-skills

# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/shinpr/sub-agents-skills
cd sub-agents-skills
pip install -e .

# 验证安装
python -c "import sub_agents_skills; print('安装成功')"
📋 安装步骤说明
  1. 访问 GitHub 仓库获取工作流文件
  2. 在对应平台(Dify / Flowise / Make 等)中找到「导入工作流」功能
  3. 上传工作流文件
  4. 按照提示配置必要的环境变量和 API Key
  5. 运行测试确认流程正常后投入使用
以下用法示例由 AI Skill Hub 整理,涵盖最常见的使用场景。
常用命令 / 代码示例
# 命令行使用
sub-agents-skills --help

# 基本用法
sub-agents-skills input_file -o output_file

# Python 代码中调用
import sub_agents_skills

# 示例
result = sub_agents_skills.process("input")
print(result)
以下配置示例基于典型使用场景生成,具体参数请参照官方文档调整。
配置示例
# sub-agents-skills 配置文件示例(config.yml)
app:
  name: "sub-agents-skills"
  debug: false
  log_level: "INFO"

# 运行时指定配置文件
sub-agents-skills --config config.yml

# 或通过环境变量配置
export SUB_AGENTS_SKILLS_API_KEY="your-key"
export SUB_AGENTS_SKILLS_OUTPUT_DIR="./output"
📑 README 深度解析 真实文档 完整度 69/100 含工作流图 查看 GitHub 原文 →
以下内容由系统直接从 GitHub README 解析整理,保留代码块、表格与列表结构。

Sub-Agents Skills

English | 简体中文 | Русский | Deutsch | Español

Codex CLI Claude Code Kimi Agent Skills License: MIT

Run task-specific agents on different AI coding backends from a single parent tool.

Write an agent once in Markdown, then choose the backend that runs it. Send implementation, review, investigation, and verification work to different coding tools without duplicating the agent definition.

The skill itself follows the Agent Skills standard; the agents it runs are Markdown files under .agents/.

AI coding backends selected for design, implementation, and review

1. Install the Skill

Codex (plugin):

codex plugin marketplace add shinpr/sub-agents-skills

Then open the plugin picker, install Runner, and restart Codex:

/plugins

After restart, invoke the skill as $runner:sub-agents.

Claude Code (plugin):

/plugin marketplace add shinpr/sub-agents-skills
/plugin install runner@sub-agents-skills
/reload-plugins

Grok Build (plugin):

grok plugin marketplace add shinpr/sub-agents-skills
grok plugin install runner --trust

Google Antigravity (plugin):

agy plugin install https://github.com/shinpr/sub-agents-skills/tree/main/plugins/runner

Other clients (Cursor CLI, VS Code, etc.):

Use the install script to copy the skill into the client's skill path:

```bash

Backend Setup

Most backends use their CLI's existing authentication. The following backends need additional routing or provider configuration.

<a id="glm-zai"></a> <details> <summary>GLM (Z.ai)</summary>

The glm backend runs the Claude Code binary against GLM's Anthropic-compatible endpoint. Install Claude Code, then set your Z.ai token:

export GLM_API_KEY=<your-z.ai-token>

The runner sends the key through the child environment and points Claude Code at https://api.z.ai/api/anthropic.

</details>

<a id="kimi"></a> <details> <summary>Kimi</summary>

The kimi backend runs the Claude Code binary against Kimi's coding endpoint. Install Claude Code, then set your Kimi API key:

export KIMI_API_KEY=<your-kimi-api-key>

The runner sends the key through the child environment and points Claude Code at https://api.kimi.com/coding/.

Provider-specific keys take priority, so multiple backends can remain configured at the same time:

export GLM_API_KEY=<your-z.ai-token>
export KIMI_API_KEY=<your-kimi-api-key>
export CURSOR_API_KEY=<your-cursor-token> # optional when cursor-agent is logged in

</details>

<a id="opencode"></a> <details> <summary>OpenCode</summary>

The opencode backend uses the model selected in the agent definition. If model is omitted, it uses OpenCode's configured default. Through OpenCode, an agent can run on supported providers, OpenAI-compatible APIs, gateways, or local models.

Configure OpenCode in ~/.config/opencode/opencode.json or the project's opencode.json, then use provider/model syntax when selecting a model:

Quick Start

Requirements: Python 3.9+ and at least one supported backend installed.

Usage Examples

To run an agent, describe the task in your prompt:

Use the code-reviewer agent to check my UserService class.
Use the test-writer agent to create unit tests for the auth module.
Use the doc-writer agent to add JSDoc comments to all public methods.

Frontmatter Options

FieldValuesDescription
run-agentcodex, claude, cursor-agent, glm, kimi, grok, antigravity, gemini, opencode, command-codeWhich backend executes this agent
modelBackend-specific model name (optional)Model passed to the selected CLI; omit to use its configured default
effortBackend/model-specific value (optional)Reasoning-effort override; omit to use the backend/model default
permissionread-only, safe-edit (default), yoloApproval/sandbox level the sub-agent runs with

run-agent is required unless --cli explicitly overrides it for one run.

effort is forwarded unchanged to the selected backend. Accepted values depend on the backend and model, so check the provider documentation before setting it. Invalid combinations fail at runtime. Cursor and Gemini do not support this field.

Permission levels:

  • read-only: investigation/review mode that prevents direct edits where supported; shell behavior depends on the backend and this mode is not a security boundary (codex -s read-only / claude --permission-mode plan / cursor --mode plan --sandbox enabled / grok --sandbox read-only / antigravity --mode plan --sandbox / gemini --approval-mode plan / OpenCode permission rules / Command Code --permission-mode plan)
  • safe-edit: default non-interactive edit mode (codex -s workspace-write + approval_policy=never / claude --permission-mode acceptEdits / cursor --trust --sandbox enabled / grok --sandbox workspace / antigravity --mode accept-edits --sandbox / gemini --approval-mode auto_edit / OpenCode permission rules / Command Code --yolo --permission-mode auto-accept)
  • yolo: bypass all approvals and sandboxing; use it only for tasks and environments you trust.

Sub-agents have no stdin, so the runner uses non-interactive backend modes. The isolation guarantees depend on the selected CLI; permission flags are not equivalent across backends. For Cursor, the sandbox confines supported shell commands, while --mode plan supplies the read-only constraint.

</details>

<details> <summary>Agent authoring guidelines</summary>

Optional Agent Sections

Add these sections when the agent needs them:

  • Scope boundaries: Explicitly state what's out of scope
  • Prohibited actions: List common mistakes the agent should avoid
  • Output format: Define structured output when needed

</details>

<details> <summary>Complete agent example</summary>

Each .md or .txt file in your .agents/ folder becomes an agent. The filename becomes the agent name (e.g., bug-investigator.md → "bug-investigator").

bug-investigator.md

Configuration Reference

<details> <summary>Agent location and backend selection</summary>

CLI Selection Priority

  1. --cli argument (explicit one-run override)
  2. Agent definition run-agent frontmatter
  3. Error if neither is specified

--cli always overrides the agent definition's run-agent; omit it for normal runs.

</details>

<details> <summary>Direct runner CLI parameters</summary>

CLI not found (exit code 127)

Install the required CLI: - Codex: npm install -g @openai/codex - Claude Code: curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash - Cursor CLI: curl https://cursor.com/install -fsS | bash - Grok Build: curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash - Google Antigravity: curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash - OpenCode: brew install anomalyco/tap/opencode - Command Code: npm install -g command-code

If you use Gemini CLI, install it with npm install -g @google/gemini-cli.

VS Code / Copilot (project-scoped)

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/shinpr/sub-agents-skills/main/install.sh | bash -s -- --target .github/skills

Troubleshooting

🇨🇳 中文文档镜像 AI 翻译 2026-07-09
英文原文章节由系统翻译为中文摘要,便于快速理解。完整原文见上方 "📑 README 深度解析"。
📌 简介

sub-agents-skills 是一个专为 AI Agent 设计的技能扩展库,旨在通过标准化的方式为不同的 AI 客户端提供子代理(Sub-Agents)能力。它允许开发者在 Codex、Claude Code 等工具中快速集成具备特定任务能力的 Agent,实现复杂任务的自动化拆解与执行。

📋 环境依赖

运行本项目需要 Python 3.9 或更高版本环境,并且必须安装至少一个受支持的后端(Supported Backends)CLI 工具,以确保 Agent 能够正常调用执行。

🛠 安装步骤(Docker/pip/源码)

根据您使用的客户端进行安装:对于 Codex,请使用 `codex plugin marketplace add shinpr/sub-agents-skills` 命令并安装 Runner 插件;对于 Claude Code,通过 `/plugin marketplace add` 命令添加并安装 runner@sub-agents-skills 后执行 `/reload-plugins`;其他客户端(如 Cursor CLI)也需遵循类似的插件安装流程。

🚀 使用教程

使用非常直观,您只需在 Prompt 中描述任务即可。例如,通过指令 "Use the code-reviewer agent to check my UserService class" 来调用特定的 Agent。系统会根据文件名自动识别 Agent 名称(如 .agents/ 目录下的 bug-investigator.md 会被识别为 bug-investigator)。此外,您可以在同一个项目中混合使用不同的后端来处理不同类型的任务。

⚙️ 配置说明(含 MCP / env)

Agent 的行为通过文件头(Frontmatter)进行配置。您可以设置 `run-agent` 字段来指定执行该 Agent 的 CLI(如 codex, claude, gemini 等),并利用 `permission` 字段控制权限级别(如 read-only, safe-edit 或 yolo),以实现不同安全等级的沙箱运行环境。

🔌 API 说明

关于 CLI 的选择优先级,系统遵循以下逻辑:首先是命令行参数 `--cli` 的显式覆盖,其次是 Agent 定义中的 `run-agent` 配置,随后是自动检测调用者环境,最后默认使用 `codex`。如果遇到 CLI 未找到的错误(exit code 127),请确保已通过 npm 或 curl 正确安装了对应的 Codex、Claude Code 或 Cursor CLI。

❓ FAQ 摘要

针对常见问题,若遇到 CLI 缺失,请检查是否已安装对应的工具链;若 Agent 权限不足,请检查配置文件中的 `permission` 设置;若需切换执行环境,请通过 `--cli` 参数进行强制覆盖。

🎯 aiskill88 AI 点评 A 级 2026-07-07

高质量的AI工作流项目,支持多种LLM子代理

📚 实用指南(长尾问题)
适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境
部署方案
  • CLI:直接 npm install -g / pip install,命令行调用
  • 云端托管:可放在 Vercel / Railway / Fly.io 等 PaaS 平台
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⚡ 核心功能

👥 适合谁
  • 构建多智能体协作系统的 Agent 开发者
⭐ 最佳实践
  • Agent 任务先做 dry-run 验证工具调用链,再开启自主执行
⚠️ 常见错误
  • API key 直接提交到 git 仓库(请用 .env 并加入 .gitignore)
  • Python 依赖冲突:建议用 venv / uv 隔离环境

👥 适合人群

自动化工程师和运维人员项目经理和业务分析师希望减少重复性工作的专业人士数字化转型团队

🎯 使用场景

  • 自动化日常重复性工作,将精力集中于创造性任务
  • 构建数据采集 → 处理 → 输出的完整自动化管线
  • 实现跨平台、跨系统的数据流转和业务协同

⚖️ 优点与不足

✅ 优点
  • +MIT 协议,可免费商用
  • +大幅减少重复性人工操作
  • +可视化流程,清晰直观
  • +可扩展性强,支持复杂场景
⚠️ 不足
  • 初始配置和调试需投入一定时间
  • 强依赖外部服务的稳定性
  • 复杂场景需具备一定技术基础
⚠️ 使用须知

AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。

建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。

📄 License 说明

✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。

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❓ 常见问题 FAQ

sub-agents-skills 是一款Python开发的AI辅助工具。开源AI工作流:Cross-LLM sub-agent orchestration as an Agent Skills. Route tasks to Codex, Clau。⭐54 · Python 主要应用场景包括:自动化任务路由。
💡 AI Skill Hub 点评

AI Skill Hub 点评:子代理技能 的核心功能完整,质量优秀。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。

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✅ MIT 协议 · 可免费商用 · 直接从 aiskill88 服务器下载,无需跳转 GitHub

📚 深入学习 子代理技能
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🌐 原始信息
原始名称 sub-agents-skills
原始描述 开源AI工作流:Cross-LLM sub-agent orchestration as an Agent Skills. Route tasks to Codex, Clau。⭐54 · Python
Topics ai-agentscodexclaudepython
GitHub https://github.com/shinpr/sub-agents-skills
License MIT
语言 Python
🔗 原始来源
🐙 GitHub 仓库  https://github.com/shinpr/sub-agents-skills

收录时间:2026-07-07 · 更新时间:2026-07-11 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。

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