Agent Collection

快速配置到 Claude Code 的角色型 Agents 仓库

概述

Agent Collection 是一个可快速配置到 Claude Code 的 Agents 仓库。每个 Agent 是一个预定义角色，绑定本地资源目录，支持按需检索详细信息。

核心特点

1. 一键创建: 使用 @agent-creator 一次执行完成所有工作
2. 目录整洁: 所有资源都在 agents 目录下
3. 自包含: 每个 Agent 是独立的目录
4. 易于管理: 方便复制、备份、分享

快速开始

一键安装

# 克隆仓库
git clone https://github.com/111pointer111/agent-collection.git
cd agent-collection

# 运行安装脚本
./scripts/setup.sh

安装依赖

# macOS
brew install poppler tesseract
pip install python-docx

# Ubuntu/Debian
sudo apt-get install poppler-utils tesseract-ocr
pip install python-docx

创建 Agent

# 在 Claude Code 中运行
@agent-creator ~/knowledge/ml ml-expert "机器学习专家"

卸载 Agent

# 在 Claude Code 中运行
@agent-remover ml-expert

使用 Agent

# 安装到 Claude Code
./scripts/install-agent.sh ml-expert

# 使用 Agent
claude --agent ml-expert

# 或者在对话中引用
@ml-expert 解释一下梯度下降

目录结构

.
├── skills/
│   ├── agent-creator/       # 创建 Agent Skill
│   │   └── SKILL.md
│   └── agent-remover/       # 卸载 Agent Skill
│       └── SKILL.md
├── agents/
│   └── ml-expert/           # Agent 目录
│       ├── AGENT.md
│       ├── config.yaml
│       └── resources/       # 所有资源都在这里
│           ├── source/      # 原始文件（符号链接）
│           ├── extracted/   # 提取的内容
│           ├── knowledge/   # 整理后的知识
│           └── index/       # 索引文件
├── shared/                  # 共享资源
├── scripts/                 # 辅助脚本
└── docs/                    # 文档

Agent 目录结构

每个 Agent 的目录结构如下：

agents/<agent-name>/
├── AGENT.md                    # Agent 定义
├── config.yaml                 # 配置文件
└── resources/
    ├── README.md               # 资源目录说明
    ├── source/                 # 原始文件（符号链接）
    ├── extracted/              # 提取的内容
    ├── knowledge/              # 整理后的知识
    └── index/                  # 索引文件

Skills 说明

agent-creator

一键创建 Agent，包含以下功能：

• 文档解析（PDF、Word、ZIP、MD）
• 内容提取（概念、术语、知识结构）
• 索引构建（文件索引、内容索引、关键词索引）
• Agent 生成（AGENT.md、config.yaml）

使用方式:

@agent-creator ~/knowledge/ml ml-expert "机器学习专家"

agent-remover

卸载已安装的 Agent。

使用方式:

@agent-remover ml-expert

工作流程

创建 Agent 流程

用户提供知识目录
    ↓
@agent-creator 一键创建
    ↓
1. 创建目录结构
2. 解析文档
3. 提取内容
4. 建立索引
5. 生成 Agent 定义
    ↓
Agent 就绪

使用 Agent 流程

用户激活 Agent
    ↓
claude --agent ml-expert
    ↓
用户提问
    ↓
Agent 分析问题
    ↓
搜索相关资源（index/）
    ↓
综合知识回答
    ↓
返回结果（引用来源）

脚本说明

setup.sh

一键安装脚本。

./scripts/setup.sh

install-agent.sh

安装 Agent 到 Claude Code。

# 安装单个 Agent
./scripts/install-agent.sh ml-expert

# 安装所有 Agents
./scripts/install-agent.sh --all

# 列出可用的 Agents
./scripts/install-agent.sh --list

uninstall-agent.sh

卸载 Agent。

# 卸载单个 Agent
./scripts/uninstall-agent.sh ml-expert

# 卸载所有 Agents
./scripts/uninstall-agent.sh --all

# 列出已安装的 Agents
./scripts/uninstall-agent.sh --list

parse-pdf.sh

解析 PDF 文件。

./scripts/parse-pdf.sh <input.pdf> <output.md>

extract-word.sh

解析 Word 文件。

./scripts/extract-word.sh <input.docx> <output.md>

decompress-zip.sh

解压 ZIP 文件。

./scripts/decompress-zip.sh <input.zip> <output-dir>

Agents 列表

Agent	描述	状态
ml-expert	机器学习领域专家	计划中
code-reviewer	代码审查工程师	计划中
test-engineer	测试工程师	计划中
security-auditor	安全审计员	计划中
doc-writer	文档工程师	计划中

依赖工具

必需工具

• poppler-utils - PDF 文本提取
• python3 + python-docx - Word 文档提取
• unzip - ZIP 文件解压

可选工具

• tesseract - OCR 识别（处理扫描型 PDF）
• libreoffice - 处理旧版 .doc 文件

安装依赖

macOS

brew install poppler tesseract
pip install python-docx

Ubuntu/Debian

sudo apt-get install poppler-utils tesseract-ocr
pip install python-docx

与 Claude Code 集成

方式 1: 直接使用

claude --agent ./agents/ml-expert

方式 2: 安装到 ~/.claude/agents/

./scripts/install-agent.sh ml-expert
claude --agent ml-expert

方式 3: 在对话中引用

claude
@ml-expert 解释一下梯度下降

贡献指南

添加新 Agent

1. 准备知识目录
2. 运行 @agent-creator
3. 测试 Agent
4. 提交 PR

改进现有 Agent

1. 更新知识目录
2. 重新运行 @agent-creator
3. 测试效果
4. 提交 PR

许可证

MIT License

联系方式

• GitHub: 111pointer111/agent-collection
• Issues: 提交问题
• Discussions: 参与讨论