
create-agent
新規サブエージェント定義を scaffold する。カテゴリ選定・ファイル作成・model/tools 最小権限設定・品質チェックまでを一貫して自動化。「Agent 作って」「サブエージェント追加」「create-agent」などで使用。
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Install
Works with every agent the skills CLI supports.
npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill create-agent- 01
Install
Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.
- 02
Describe the task
Ask your agent for something this skill covers. It loads create-agent automatically when relevant.
- 03
Review the result
The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.
SKILL.md
The instructions your agent reads when the skill is triggered.
create-agent
新規サブエージェント定義を .claude/agents/<category>/<name>.md として scaffold し、品質チェックまで自動化します。
使い方
/create-agent quality/lint-runner # カテゴリ指定で作成
/create-agent research/doc-fetcher # research カテゴリに追加
/create-agent author/template-writer # author カテゴリに追加
/create-agent # 引数省略時はインタラクティブに確認
サブエージェントの雛形は本スキル同梱の sample/agent.sample.md を参照します。
カテゴリと model 選定指針
| カテゴリ | パス | 役割 | 推奨 model |
|---|---|---|---|
| research/ | .claude/agents/research/ | 調査・情報収集・WebFetch | sonnet |
| author/ | .claude/agents/author/ | 作成・編集(Edit/Write/Bash を使用) | sonnet |
| quality/ | .claude/agents/quality/ | レビュー・lint・検証(読み取り専用) | sonnet(推論・レビュー)/ haiku(機械的 lint のみ) |
model 詳細基準
| ユースケース | model |
|---|---|
| 機械的・集計・lint・frontmatter 検証 | haiku |
| 読解・生成・レビュー・調査 | sonnet |
| 複雑な設計判断・アーキテクチャ | opus |
tools 最小権限原則
| Agent カテゴリ | 許可ツール |
|---|---|
| 読み取り専用(research/・quality/) | 原則 Read・Glob・Grep のみ。例外は agent-authoring.md の条件を満たす場合に限る |
| 作成・編集(author/) | 上記 + Edit・Write・Bash |
読み取り専用 Agent に Edit・Write は無条件で 含めない。Bash・WebFetch・WebSearch も原則含めないが、.claude/rules/agent-authoring.md「例外: Bash を許可する読み取り専用 Agent」「WebFetch / WebSearch を許可する読み取り専用 Agent」の条件(機械的検証 Agent・CLI 失敗調査 Agent・許可ドメイン明示の調査系 Agent)を満たす場合のみ例外とし、本文に用途(診断目的限定・破壊的操作禁止・許可ドメイン等)を明記する。例外の詳細・許可ドメイン一覧は agent-authoring.md を正典として参照し、ここでは複製しない。
subagent フォールバック(skills add 導入先向け)
本スキルが委譲する subagent(agent-author・frontmatter-linter)は Fandhe-AI/agent-cli-skills リポジトリの .claude/agents/ 定義を前提とする。導入先リポジトリに該当 subagent が存在しない場合は委譲せず、各 Step の委譲プロンプトに記載した入力・適用ルール・必須項目を main が直接実行して同じ成果物を作成する。frontmatter-linter の代替としては Step 4 の検証観点の手動確認で足りる。適用ルール(dotclaude-via-temp.md 等)は導入先に存在するもののみ適用し、存在しない場合は .claude/agents/ へ直接作成してよい。
フロー
Step 1: カテゴリと responsibilities を確認する
引数から <category>/<agent-name> を解析する。
- カテゴリが
research/・author/・quality/のいずれかであることを確認する - 上記以外のカテゴリが指定された場合はユーザーに確認して適切なカテゴリを選択する
- Agent の責務(担当スコープ、委譲される場面)をユーザーに確認する
Step 2: agent-author に委譲してファイルを作成する
**agent-author(subagent_type: agent-author)**に委譲してファイルを作成させる(存在しない場合は「subagent フォールバック」に従い main が直接作成する)。
重要: agent-author は dotclaude-via-temp.md に従い、_/dotclaude/agents/<category>/<name>.md を経由して最終配置する(.claude/agents/ への直接書き込みは行わない)。
委譲プロンプト例:
subagent_type: agent-author
prompt: |
目的: <category>/<agent-name> のサブエージェント定義を作成する
入力:
- Agent 名: <agent-name>
- カテゴリ: <category>(research/author/quality/)
- 役割・責務: <ユーザーから受け取った内容>
- 雛形: 本スキル同梱の sample/agent.sample.md
- 既存 Agent の参考: .claude/agents/ 配下の既存ファイル
出力先: .claude/agents/<category>/<agent-name>.md
適用ルール:
- .claude/rules/agent-authoring.md(frontmatter・tools 最小権限・カテゴリ配置・本文骨子)
- .claude/rules/dotclaude-via-temp.md(_/dotclaude/ 経由で作成して mv で最終配置)
必須項目:
- frontmatter: name(kebab-case), description(委譲される場面を具体的に記載),
model(選定基準に従う), tools(最小権限の原則)
- 本文: # Agent名 → ## 役割 → ## 対象スコープ → ## 遵守する規約 → ## 手順/観点 →
## 完了条件 → ## 報告フォーマット
- research/・quality/ カテゴリには Edit・Write を含めない(author/ カテゴリは Edit・Write
を許可する)。Bash・WebFetch・WebSearch は agent-authoring.md の例外条件を満たす場合のみ
許可し、用途を本文に明記する
Step 3: model 選定と tools 設定を確認する
agent-author の作成結果を確認し、以下を検証する。
modelがカテゴリ・用途に合った選定になっているかtoolsが最小権限原則を守っているかquality/・research/カテゴリにEdit・Writeが含まれていないか。Bash・WebFetch・WebSearchを含む場合はagent-authoring.mdの例外条件を満たし、本文に用途が明記されているか
Step 4: frontmatter-linter で検証する
**frontmatter-linter(subagent_type: frontmatter-linter)**に委譲して検証させる(存在しない場合は下記観点の手動確認で代替する)。
検証観点:
nameが kebab-case で正しく設定されているかmodelが規定値(haiku/sonnet/opus)のいずれかかtoolsに最小権限を超えるものが含まれていないかdescriptionが委譲される場面を具体的に説明しているか.claude/agents/<category>/に正しく配置されているか
問題があれば agent-author に差し戻して修正させる。
Step 5: CLAUDE.md の Sub-agents 表更新を案内する
Agent 追加が完了したら以下を案内する。
✅ .claude/agents/<category>/<agent-name>.md を作成しました。
Agent の frontmatter 概要:
name: <agent-name>
model: <model>
tools: [<tool-list>]
CLAUDE.md の Sub-agents 表・構造ツリーを更新するには:
/update-docs
を実行してください。
このサブエージェントを呼び出すには、スキル内で以下を使用します:
subagent_type: <agent-name>
検証
.claude/agents/<category>/<agent-name>.mdが正しいパスに存在することを確認する(agent-authorが dotclaude-via-temp に従い_/dotclaude/agents/への一時作成から.claude/agents/へのmvまで一貫して実行するため、create-agent側でmvを別途実行する必要はない)- frontmatter の
name:フィールドが<agent-name>と一致していることを確認する toolsリストがカテゴリの最小権限ポリシーを遵守していることを確認するsubagent_type: <agent-name>で呼び出せる状態になっているか確認する
注意事項
- dotclaude-via-temp 必須:
agent-authorは.claude/agents/に直接書き込まず、_/dotclaude/agents/への一時作成から.claude/agents/へのmvまで一貫して実行する。create-agent側でmvを別途実行する必要はない(詳細:.claude/rules/dotclaude-via-temp.md) rm -rf _/dotclaudeは禁止:rmdirで空ディレクトリのみ削除する(他の並行作業との共有ディレクトリ)- 読み取り専用 Agent の tools:
research/とquality/カテゴリにEdit・Writeは無条件で含めない。Bash・WebFetch・WebSearchは原則含めないが、.claude/rules/agent-authoring.mdの例外条件(機械的検証 Agent・CLI 失敗調査 Agent・許可ドメイン明示の調査系 Agent)を満たす場合のみ例外とし、用途を本文に明記する - name の解決:
subagent_type:による呼び出しは frontmatter のname:フィールドで解決される。カテゴリを移動しても呼び出しコードの変更が不要 - update-docs の実行: Agent 追加後は必ず
/update-docsでCLAUDE.mdを最新化する
FAQ
What does the create-agent skill do?
新規サブエージェント定義を scaffold する。カテゴリ選定・ファイル作成・model/tools 最小権限設定・品質チェックまでを一貫して自動化。「Agent 作って」「サブエージェント追加」「create-agent」などで使用。
How do I install create-agent?
Run npx skills add https://github.com/fandhe-ai/agent-cli-skills --skill create-agent in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/create-agent/ (personal) or .claude/skills/create-agent/ (project).
Which AI agents can use create-agent?
Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.
Is create-agent safe to install?
No partner security audit is available yet. Skills can run commands and scripts, so read the SKILL.md and any bundled files before installing.
Who maintains create-agent?
It is published by fandhe-ai in fandhe-ai/agent-cli-skills. It has 252 recorded installs.
More from fandhe-ai/agent-cli-skills
create-plan
fandhe-ai/agent-cli-skills
実装タスクの計画を /local-plans/ .md に作成する。「計画立てて」「設計して」「実装方針を考えて」「タスク分解して」で使用。 Explore Agent でコードベースを先に調査し、検証可能な粒度・並列実行可能な単位で記述する。 plan-verifier Agent で検証可能な標準フォーマット(背景・現状・設計・ファイル構成ツリー・実装ステップ・検証方法)に従う。 実装消化は implement-issue、Issue 化は create-issue-tree(未導入なら create-issue)を参照。
create-commit
fandhe-ai/agent-cli-skills
Conventional Commits 形式で git コミットを作成する。staged 差分から type/scope を推定し、breaking change やシークレット混入 (.env 等) を検出。pre-commit フックを必ず通す (--no-verify 不可)。「コミットして」「git commit」「変更を記録して」などで使用。
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fandhe-ai/agent-cli-skills
Conventional Commits 形式で GitHub PR を作成する。OWASP Top 10 のセキュリティチェック必須で、問題があれば PR 作成を中止。Summary/Test plan/Design を含む body を生成。「PR 作って」「プルリク」「gh pr create」などで使用。別リポジトリ (upstream) への貢献は contribute-skill。
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fandhe-ai/agent-cli-skills
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create-issue
fandhe-ai/agent-cli-skills
GitHub Issue を親子構造 (sub-issues) で作成する。gh issue create で親・子 Issue を生成し、gh api .../subissues で親子関係を紐付ける。タイトルは Conventional Commits 形式 (feat:, fix: 等) を推奨。「Issue 作って」「タスクを分解して Issue 化」などで使用。
implement-review
fandhe-ai/agent-cli-skills
コード変更 (git diff) の品質・アーキテクチャ準拠・セキュリティ (OWASP Top 10) を Agent ツール委譲で読み取り専用レビューする。コミット前/PR 作成前のセルフレビュー、「変更をレビューして」「コードレビューして」などで使用。GitHub PR のレビューには implement-review-pr を使用。
Popular ai & agents skills
google-agents-cli-publish
google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "publish an agent", "publish my ADK agent", "register an agent with Gemini", "publish to Gemini" (formerly Gemini Enterprise), or needs guidance on the agents-cli publish gemini command. Also use when the user wants to "manage agents in Agent Registry", "list/update/delete registered agents", or "register an MCP server". Covers ADK vs A2A registration modes, programmatic and interactive usage, flag reference, auto-detection from deployment metadata, Agent Registry fleet management, and troubleshooting. Part of the agents-cli skills suite. Do NOT use for deployment (use google-agents-cli-deploy).
google-agents-cli-eval
google/agents-cli
This skill should be used when the user wants to "run an evaluation", "evaluate my agent", "evaluate my ADK agent", "write an eval dataset", "analyze eval failures", "compare eval results", "optimize agent", or needs guidance on the Gemini platform eval methodology and the Quality Flywheel. Covers eval metrics, dataset schema, LLM-as-judge scoring, and common failure causes. Applies to any agents-cli project, whatever framework the agent is written in. Do NOT use for agent API code patterns (ADK: use google-agents-cli-adk-code), deployment (use google-agents-cli-deploy), or project scaffolding (use google-agents-cli-scaffold).
skill-creator
anthropics/skills
Create new skills, modify and improve existing skills, and measure skill performance. Use when users want to create a skill from scratch, edit, or optimize an existing skill, run evals to test a skill, benchmark skill performance with variance analysis, or optimize a skill's description for better triggering accuracy.
codex-pet
prime-skills/runcomfy-agent-skills
Codex Pet generator on RunComfy. Build a Codex-compatible Codex Pet spritesheet.webp + pet.json from a single reference image, drop it into ${CODEXHOME:-$HOME/.codex}/pets/ / and Codex picks it up as a custom Codex Pet next to the 8 built-ins. This skill produces the exact Codex Pet atlas Codex expects (1536x1872 PNG/WebP, 8 cols x 9 rows, 192x208 cells, 9 animation states — idle, running-right, running-left, waving, jumping, failed, waiting, running, review). Calls OpenAI GPT Image 2 edit ONCE via the local RunComfy CLI as runcomfy run openai/gpt-image-2/edit to produce a canonical Codex Pet pose, then assembles all 9 animation rows programmatically with ImageMagick micro-transforms — no Codex Pro, no $imagegen, no OPENAIAPIKEY required, only RUNCOMFYTOKEN. Triggers on "codex pet", "create codex pet", "make codex pet", "hatch codex pet", "/hatch image", "desktop pet codex", "codex pets", "spritesheet.webp", or any explicit ask to build a custom pet for OpenAI Codex.
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leonxlnx/taste-skill
Overrides default LLM truncation behavior. Enforces complete code generation, bans placeholder patterns, and handles token-limit splits cleanly. Apply to any task requiring exhaustive, unabridged output.
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obra/superpowers
Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available