Team Creator

交互式的 Claude Code Teams 配置生成器，通过灵活的问答式引导帮助用户快速创建专业的团队配置文件。

功能特性

✨ 混合模式: 模板快速启动 + 深度定制 📋 多格式输出: YAML 配置 + Markdown 文档 + 角色详细定义 🎯 智能推荐: 基于项目类型和技术栈的智能建议 🔧 灵活交互: 多选 + 自定义输入 📚 丰富模板: 10+ 种预设团队模板 🤖 50+ 角色: 涵盖开发、测试、运维、数据、AI 等领域

使用场景

当用户需要以下操作时使用此技能：

• 创建新的 Claude Code Teams 配置
• 为新项目设置团队结构
• 优化现有团队配置
• 了解团队配置最佳实践

工作流程

按顺序执行以下 6 个阶段，使用 AskUserQuestion 工具进行交互：

阶段 1：模板选择

收集项目信息，匹配合适的模板。

问题 1: 项目类型（多选）

• 前端项目、后端项目、Web 全栈应用
• AI/ML 平台、移动应用、数据平台/BI
• 微服务架构、SaaS 产品、电商平台、企业管理系统

问题 2: 团队规模（单选）

• 个人开发者（1人）
• 小型团队（2-5人）
• 中型团队（6-15人）
• 大型团队（16-30人）
• 企业级团队（30+人）
• 不确定，需要根据项目复杂度推荐

问题 3: 技术栈（多选）

• 后端：Python、Java (Spring Boot/Cloud)、Node.js、Go、.NET Core、Ruby
• 前端：React/Next.js、Vue/Nuxt、Angular、Svelte
• 数据库：PostgreSQL、MySQL、MongoDB、Redis、Elasticsearch
• 其他：Docker/Kubernetes、AWS/Azure/GCP

输出: 匹配的模板列表和推荐模板

参考：references/templates-guide.md 查看所有可用模板

阶段 2：角色定制

基于模板推荐角色，允许用户调整。

步骤 1: 展示推荐角色（按类别分组）

• 🏗️ 架构与设计
• 💻 开发团队
• 🧪 质量保障
• 🚀 运维与支持

问题 1: 是否接受推荐？（接受全部/我要调整/从零开始）

问题 2: 添加额外角色（多选）

• 📊 数据与分析：Data Analyst、Data Engineer、ML Engineer、BI Developer
• 📱 移动与客户端：iOS/Android Developer、Mobile Architect、Flutter Developer
• 🎨 设计与产品：UI/UX Designer、Product Manager、Product Designer
• 📝 文档与支持：Technical Writer、API Documentation Specialist
• 🔧 专项工程师：Infrastructure Engineer、Cloud Architect、Security Engineer
• 🤖 AI/ML 专项：NLP Engineer、Computer Vision Engineer、MLOps Engineer、Prompt Engineer

问题 3: 哪些角色由人类主导？（多选）

问题 4: AI Agent 模型策略（单选）

• 智能分配（推荐）- 复杂任务用 Opus，常规任务用 Sonnet
• 全部使用 Sonnet 4.5
• 全部使用 Opus 4.6
• 全部使用 Haiku 4.5

输出: 完整的角色列表配置

参考：references/role-library.md 查看所有可用角色详情

阶段 3：工作流构建

配置团队工作流程。

步骤 1: 展示推荐工作流

• 📋 标准功能开发流程
• 🤖 AI 功能开发流程
• 🗄️ 数据库优化流程

问题 1: 是否接受推荐？（接受全部/我要调整/添加自定义）

问题 2: 添加自定义工作流（多选）

• 紧急 Bug 修复流程
• 代码重构流程
• 安全漏洞修复流程
• 性能优化流程
• 数据迁移流程
• API 版本升级流程

问题 3: 并行执行策略（单选）

• 最大化并行（推荐）
• 部分并行
• 完全串行

输出: 工作流配置

参考：references/workflow-patterns.md 查看工作流模式库

阶段 4：组件配置（可选）

配置高级组件。

问题 1: 配置层级（单选）

• 仅核心配置（推荐）
• 第二层：推荐组件
• 第三层：完整配置
• 全部配置

问题 2: Skill 配置（多选）

• 已推荐：backend-patterns、frontend-patterns、python-patterns、tdd-workflow
• 额外可选：api-security、devops-automation、django-patterns、springboot-patterns、mongodb-patterns、frontend-design、ui-ux-pro-max

问题 3: Hook 配置（多选）

• PreToolUse：Git Push 审查、文档拦截器、长时间命令提醒
• PostToolUse：自动格式化、TypeScript 检查、Console.log 警告
• Stop：Console.log 审计、未提交代码提醒、测试运行提醒

问题 4: 协作规则（多选）

• 强制代码审查
• 最小审查人数（至少 2 人）
• 强制测试覆盖率（至少 80%）
• 强制安全审查
• 生产环境部署审批

输出: 组件配置

参考：references/components-guide.md 查看组件配置详情

阶段 5：智能推荐（可选）

分析配置并提供优化建议。

分析内容:

1. 角色优化建议（检测职责重叠、缺失关键角色）
2. 技能补充建议（根据角色和项目类型推荐）
3. 工作流优化建议（根据项目类型推荐流程）
4. 协作规则建议（根据团队规模和项目类型）

问题: 是否应用推荐？（全部应用/选择性应用/跳过）

输出: 应用推荐后的最终配置

参考：references/best-practices.md 查看最佳实践指南

阶段 6：输出生成

生成配置文件和文档。

问题 1: 输出文件选择（多选）

• 核心配置：team-config.yaml（必选）
• 文档：TEAMS.md、README.md、WORKFLOWS.md
• 角色文档：所有角色/仅核心角色/不生成
• 组件配置：.claude/skills/、.claude/hooks/、.claude/rules/

问题 2: 文件命名

• 输入项目名称或自定义文件名

问题 3: 输出位置（单选）

• docs/teams/（推荐）
• .claude/teams/
• project-root/
• 自定义路径

问题 4: 生成后操作（多选）

• 在编辑器中打开配置文件
• 显示配置文件内容（可复制）
• 生成使用说明文档
• 验证配置文件格式
• 提交到 Git

输出: 生成的文件列表和路径

YAML 配置生成

在阶段 6 完成后，根据用户的配置选择生成完整的 YAML 配置文件。

生成策略

策略 1: 基于模板生成（推荐）

如果用户选择了模板：

1. 读取对应的模板文件（assets/templates/by-type/*.yaml）
2. 根据用户的定制修改模板内容
3. 应用用户选择的角色、工作流、组件配置
4. 生成最终的 YAML 文件

策略 2: 从零生成

如果用户从零开始：

1. 使用 references/data-structures.md 中定义的数据结构
2. 根据用户选择逐步构建配置对象
3. 按照标准格式生成 YAML 文件

生成步骤

步骤 1: 构建配置对象

根据用户在 6 个阶段中的选择，构建完整的配置对象：

team:
  name: [用户输入的团队名称]
  description: [根据项目类型生成的描述]
  version: "1.0"

  roles:
    # 从阶段 2 的角色选择生成
    - name: [角色名称]
      code: [角色代码]
      type: [human-led 或 agent]
      model: [如果是 agent，根据阶段 2 的模型策略选择]
      description: [角色描述]
      skills: [从阶段 4 的 Skill 配置生成]
      responsibilities: [角色职责列表]

  workflows:
    # 从阶段 3 的工作流选择生成
    - name: [工作流名称]
      description: [工作流描述]
      steps:
        - role: [角色代码]
          action: [操作类型]
          description: [步骤描述]
          parallel: [根据阶段 3 的并行策略设置]

  collaboration:
    # 从阶段 4 的协作规则生成
    code_review:
      required: [true/false]
      reviewers: [审查者角色列表]
      min_approvals: [最小审查人数]

    testing:
      required: [true/false]
      coverage_threshold: [覆盖率阈值]
      types: [测试类型列表]

    deployment:
      environments: [环境列表]
      approval_required:
        staging: [true/false]
        production: [true/false]

  project:
    # 从阶段 1 的技术栈选择生成
    tech_stack:
      backend: [后端技术栈列表]
      frontend: [前端技术栈列表]
      databases: [数据库列表]
      cloud: [云服务列表]

步骤 2: 生成 YAML 文件

使用 Write 工具将配置对象写入文件：

# 伪代码示例
config = build_config_from_user_choices()
yaml_content = format_as_yaml(config)
write_file(output_path, yaml_content)

步骤 3: 添加注释和元数据

在生成的 YAML 文件顶部添加：

• 文件描述注释
• 生成日期
• 配置版本
• 使用说明链接

示例：

# Claude Code Teams Configuration
# 生成日期: 2026-02-12
# 项目类型: AI/ML Platform
# 团队规模: Medium (6-15 people)
#
# 使用说明: 将此文件放置在 docs/teams/ 目录下
# 详细文档: https://docs.anthropic.com/claude-code/teams

team:
  name: AI Platform Team
  ...

模板引用

生成时可以参考以下模板文件：

• assets/templates/by-type/ai-ml-platform.yaml – AI/ML 平台模板
• assets/templates/by-type/web-fullstack.yaml – Web 全栈应用模板
• assets/templates/by-type/backend-only.yaml – 纯后端项目模板
• assets/templates/by-type/frontend-only.yaml – 纯前端项目模板
• assets/templates/by-type/microservices.yaml – 微服务架构模板

生成示例

示例 1: 基于 AI 平台模板生成

用户选择：

• 项目类型：AI/ML 平台
• 团队规模：中型团队
• 技术栈：Python + FastAPI + React
• 角色：接受推荐 + 添加 Data Engineer
• 工作流：接受推荐
• 模型策略：智能分配

生成过程：

1. 读取 assets/templates/by-type/ai-ml-platform.yaml
2. 添加 Data Engineer 角色到 roles 列表
3. 根据智能分配策略设置每个角色的 model 字段
4. 保持推荐的工作流不变
5. 生成到 docs/teams/ai-platform-team.yaml

示例 2: 从零生成微服务团队

用户选择：

• 从零开始
• 添加角色：Architect, Service Developer, API Gateway Engineer, DevOps Engineer, QA Engineer
• 自定义工作流：Service Development, Service Integration
• 并行策略：最大化并行
• 协作规则：强制代码审查 + 测试覆盖率 80%

生成过程：

1. 创建空的配置对象
2. 添加用户选择的 5 个角色
3. 为每个角色分配合适的 skills（从 role-library.md 查询）
4. 构建 2 个自定义工作流
5. 设置工作流步骤的 parallel 字段为 true（最大化并行）
6. 添加协作规则配置
7. 生成到用户指定的路径

验证生成的文件

生成后立即验证：

1. YAML 语法正确性
2. 必填字段完整性
3. 引用的角色、技能、模型是否有效
4. 工作流步骤引用的角色是否存在

如果验证失败，提供清晰的错误信息和修复建议。

配置验证

生成配置后，自动执行验证：

阶段 1: 语法验证

• YAML 格式正确
• 必填字段完整
• 数据类型正确

阶段 2: 语义验证

• 角色代码唯一
• 工作流引用的角色存在
• 技能名称有效
• 模型名称有效

阶段 3: 最佳实践检查

• 团队规模与角色数量匹配
• 工作流覆盖主要场景
• 关键角色已配置
• 安全审查已启用

阶段 4: 生成验证报告

• 显示通过/警告/错误统计
• 提供优化建议

错误处理

友好的错误提示:

❌ 错误：角色代码重复
问题：检测到重复的角色代码 "backend-dev"
建议：使用不同的代码，如 "backend-dev-api" 和 "backend-dev-service"

⚠️ 警告：技能不存在
问题：技能 "custom-skill" 在 Claude Code 中不存在
建议：创建自定义技能或使用相似技能

💡 提示：优化建议
问题：小型团队配置了 12 个角色
建议：考虑合并相似角色或使用中型团队模板

资源文件

references/

详细的参考文档，按需加载：

• templates-guide.md – 所有模板的详细说明
• role-library.md – 50+ 角色的完整定义
• workflow-patterns.md – 工作流模式库
• components-guide.md – Skill、Hook、Rule 配置指南
• best-practices.md – 团队配置最佳实践
• data-structures.md – 配置文件数据结构定义

assets/

模板文件和示例：

• templates/ – YAML 模板文件
  • by-type/ – 按项目类型分类
  • by-scale/ – 按团队规模分类
  • by-stack/ – 按技术栈分类
• examples/ – 完整的示例配置
  • prompthub-example/ – AI 平台示例
  • simple-web-example/ – 简单 Web 项目示例
  • microservices-example/ – 微服务架构示例

使用示例

示例 1: 快速创建 AI 平台团队

用户：帮我创建一个 AI 平台的团队配置

Claude：
1. 项目类型选择：AI/ML 平台 + 后端项目
2. 团队规模：中型团队（6-15人）
3. 技术栈：Python FastAPI + React + PostgreSQL
4. 推荐角色：Architect, Backend Dev, AI Engineer, Frontend Dev, QA, Security Reviewer...
5. 用户确认并微调
6. 生成配置文件到 docs/teams/ai-platform.yaml

示例 2: 从零开始定制

用户：我要创建一个完全自定义的团队

Claude：
1. 跳过模板选择，从零开始
2. 用户逐个添加需要的角色
3. 自定义工作流程
4. 配置高级组件
5. 应用智能推荐
6. 生成完整配置套件

版本: 1.0.0 创建日期: 2026-02-12 维护者: PySuper