🤖 Claude Code Multi-Agent

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🎯 这是什么？

Claude Code Multi-Agent 是一个为 Claude Code 设计的智能开发框架，通过 Hooks 系统 在会话生命周期中自动执行智能操作，让 Claude Code 从 "通用聊天助手" 升级为 "懂你项目的专业开发伙伴"。

核心定位

这不是一个插件生态，而是一个 Claude Code 的专属工作空间
你需要将仓库克隆后，将你的项目（或初始化项目）放在此文件夹中，即可享受智能 Hooks 定义以及 300+ Skills 方案。

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😫 解决了什么痛点？

痛点 1：Claude Code 缺乏项目感知能力

问题：Claude Code 默认不知道你的项目是什么类型、使用什么框架、有什么依赖。每次都需要你手动描述项目背景。

解决：通过 Ollama 智能引擎 自动检测项目类型（Python/Node.js/Java 等）、识别框架（Django/FastAPI/React 等），并在会话启动时自动注入项目上下文。

痛点 2：需要手动配置各种工具和提示词

问题：每次使用 Claude Code 都需要：

• 手动告诉它项目结构
• 手动配置 Git 工作流
• 手动编写提示词模板
• 手动管理文档更新

解决：零配置启动 - 克隆即用，所有配置通过 Hooks 自动完成。提示词模板化存储在 prompts.json，支持团队协作和版本控制。

痛点 3：缺乏智能的意图分析和技能推荐

问题：Claude Code 不知道什么时候该调用什么工具，也不知道有哪些可用的专家技能。

解决：智能意图分析 - 自动判断任务复杂度，推荐合适的 MCP 工具（Sequential Thinking、Task Manager 等）和 Skills（后端专家、测试专家等）。

痛点 4：文档维护繁琐且容易遗忘

问题：代码改了，文档忘了更新。项目知识散落在聊天记录中，无法沉淀。

解决：自动文档维护 - 每次代码修改后，强制提示更新 DEVELOPMENT.md、KNOWLEDGE.md、CHANGELOG.md，确保文档与代码同步。

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✨ 核心优势

所有判断逻辑通过本地部署 Ollama 完成，无需编写复杂的规则引擎。提示词模板化存储在 prompts.json，支持持续调优和版本控制。

🎯 300+ Skills 专家智能体

会话启动时自动扫描并加载所有 Skills，包括：

• 后端专家 (/backend-specialist) - Django、FastAPI、Spring Boot 等
• 前端专家 (/frontend-specialist) - React、Vue、Next.js 等
• 测试专家 (/testing-specialist) - 单元测试、集成测试、E2E 测试
• 安全专家 (/security-specialist) - OWASP Top 10、安全审计
• 架构专家 (/architecture-specialist) - 系统设计、微服务架构
• DevOps 专家 (/devops-specialist) - CI/CD、容器化、云部署
• ... 还有更多

📝 自动文档维护系统

强制维护三个核心文档：

• DEVELOPMENT.md - 开发工作文档（任务状态、进度跟踪）
• KNOWLEDGE.md - 项目知识库（技术决策、代码模式）
• CHANGELOG.md - 变更日志（版本记录、功能变更）

文档在会话启动时自动注入上下文，替代 Memory MCP，避免上下文爆炸。

🔄 Git 工作流智能集成

自动检测 Git 仓库配置，提示分支策略（github-flow / git-flow），确保团队协作规范。

⚡ 零配置启动

基于 uv 的依赖管理，无需手动安装 Python 包。克隆项目 → 配置环境变量 → 启动 Claude Code，即可使用。

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🚀 5 分钟快速开始

前置要求

1. Claude Code - Claude Desktop 或 VS Code + Claude 扩展
2. Ollama（推荐）- 智能引擎核心，用于项目检测和意图分析
3. uv（推荐）- Python 依赖管理，比 pip 快 10 倍

步骤 1：安装依赖（2 分钟）

安装 Ollama

# Windows
winget install Ollama.Ollama

# macOS
brew install ollama

# Linux
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

下载模型

# 轻量级模型，适合日常开发（推荐）
ollama pull gemma3:1b

# 可选：更强大的模型
ollama pull llama3.2:3b

安装 uv

# Windows (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

# macOS/Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

步骤 2：克隆并配置项目（1 分钟）

# 克隆项目
git clone https://github.com/Prorise-cool/claude-code-multi-agent.git
cd claude-code-multi-agent

# 创建环境变量文件（如果不存在 .env.example，可跳过）
# cp .env.example .env

# 编辑 .env 文件（可选，默认配置已可用）
# OLLAMA_MODEL = gemma3:1b

步骤 3：启动测试（2 分钟）

方式 1：在现有项目中测试

# 1. 将你的项目复制到此目录
cp -r /path/to/your/project ./your-project-name

# 2. 打开 Claude Code，选择此目录
# Claude Desktop: 直接打开文件夹
# VS Code: code .

方式 2：创建新项目测试

# 1. 创建测试项目
mkdir test-project && cd test-project

# 2. 初始化 Python 项目（示例）
echo "print('Hello World')" > main.py
echo "requests==2.31.0" > requirements.txt

# 3. 打开 Claude Code，选择 test-project 目录

步骤 4：验证安装

打开 Claude Code 后，在聊天框中输入任意消息，你应该看到：

1. ✅ 项目类型检测 - 系统自动识别项目类型（如 "项目类型: Python"）
2. ✅ Skills 加载 - 显示已加载的 Skills 数量（如 "已加载 50 个 Skills"）
3. ✅ 文档初始化 - 自动创建 project_document/ 目录和三个核心文档

如果看到这些信息，说明安装成功！ 🎉

快速测试命令

# 测试 1：查看可用 Skills
# 在 Claude Code 中输入：列出所有可用的 Skills

# 测试 2：测试项目检测
# 在 Claude Code 中输入：我的项目是什么类型？

# 测试 3：测试 Skills 调用
# 在 Claude Code 中输入：/backend-specialist 如何设计 RESTful API？

# 测试 4：测试文档维护
# 修改任意代码文件，系统会自动提示更新文档

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📖 详细安装指南

为什么需要 Ollama？

Ollama 是本项目的 "大脑"，负责：

• 项目类型检测：自动识别你的项目是 Python/Node.js/Java 等
• 意图分析：理解用户输入，判断是简单查询还是复杂任务
• 提示词优化：将模糊需求转化为清晰的执行计划
• 技能推荐：根据任务类型推荐合适的 Skills

没有 Ollama，系统会降级到基础模式（仅支持手动触发 Skills）。

📖 详细配置教程：Ollama 配置指南

为什么需要 uv？

uv 是 Rust 编写的超快 Python 包管理器，本项目用它来：

• 自动管理 Python 环境：无需手动创建虚拟环境
• 秒级安装依赖：比 pip 快 10-100 倍
• 零配置运行 Hooks：uv run 自动处理依赖隔离

💡 为什么不用 pip？ uv 会自动创建隔离环境，避免污染全局 Python 环境，且速度快 10 倍以上。

环境变量配置（可选）

如

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