最近发现知乎上不少人提到claude code，但很多文章最后都有打广告的嫌疑，让我不禁开始怀疑这些内容的真实性。
有没有什么合法又安全的方法来使用claude code呢？比如说租用个海外服务器之类的？
工作在公司的小伙伴们，谁不想拥有一个十几人的团队呢？产品经理、架构师、项目经理、软件工程师、QA、测试团队，都希望能按照自己的想法来开展工作，然而大多数人都忙不过来。可要是能开发一些subagent，让AI同时为你工作，那就太好了。你可以明确交代工作的内容、角色、资源（工具）和过程，剩下的就交给subagent去自由发挥吧。
大家好，我是来自阿里巴巴的AI专家，专注于LLM大模型和Agent能力的开发，拥有十年的互联网经验。今天我将开始免费分享【vibe coding解决100个问题】AI编程手册2025版，欢迎大家加入，共同踏上从0到1的成长之旅！关注公众号 小橘子AIGC，添加微信ahong2866，一起探索【vibe coding解决100个问题】。https://xiaojuzi.feishu.cn/wiki/A0ZAwyI2FiZ1B8k8fcocCH1wnqh
那么，什么是Claude code的subagent呢？
Claude code其实只有一个入口命令，对于习惯按任务属性划分，比如代码生成、代码检查、调试的用户来说，这可能不太直观，许多初学者甚至不知道怎么自定义任务，没办法充分发挥其价值。
subagent就像设计模式中的单一原则，把任务进行明确分工，各自发挥特长：
- 分工明确：专注处理某类任务，比如代码质量检查、数据分析、代码重构、调试等
- 协作配合：Claude Code可以手动指定运行，也可以根据任务需求，自动将工作分配给合适的Sub Agent
- 独立上下文：拥有自己的“记忆窗口”，不会干扰主会话的上下文
- 自定义配置：你可以设定任务描述、可用工具和行为规则
- 高效并发：主agent可以同时调动49个以上的子agent工作，能连续进行2.5小时以上的任务
| 设计目标 / 解决问题 | 具体内容 | 重要性体现 |
| 提升软件开发效率 | 支持多个任务并行执行，能够同时处理多个文件或功能模块，打破单一AI助手的线性工作模式限制，显著提高开发速度，尤其适合快速迭代原型或实现MVP | 解决了传统AI编程助手在大型项目中速度慢的问题，通过多任务并行大幅提升开发效率 |
| 改善上下文管理 | 子代理拥有独立的上下文空间，处理子任务时不会压占主代理的记忆容量，实现“上下文保护”，使主代理能够专注于高层规划 | 解决了在长对话中LLM容易遗忘细节、上下文负担重的问题，提升了长会话的任务连贯性 |
| 引入专业能力 | 子代理可根据特定领域进行微调，承担明确角色（例如代码审查员、调试助手等），避免在单一会话中出现任务指令混淆，提高完成质量 | 解决了LLM难以一专多能的问题，通过专业化分工提升各子任务的成功率和准确性 |
| 解决开发者协作痛点 | 支持任务拆解和并行执行，减少长链式对话中的累积误差；可并行探索多种解决方案，提高找到最佳方案的概率，特别适合批量修改、重构或开放式问题的处理 | 降低了大型项目开发中的出错和遗忘概率，提升复杂任务处理的有效性 |
| 支持重复利用与团队协作 | 定义好的子代理可以在不同项目中复用，可分享给团队成员，实现一致的工作流程，标准化AI编码助手的行为，作为知识资本的沉淀 | 解决了AI助手使用中的不一致性问题，促进团队协作和工作流程标准化 |
例如有位reddit用户@centminmod，利用Claude Code自定义了斜杠命令/typescript-checks，花了近2.5小时来解决问题、验证修复结果并执行推送操作。根据ccusage资源使用报告，其处理速度达到了每分钟887K token。
在Claude Code的帮助下，最终创建了49个subagent，把自定义命令中的并行agent转化为agent。最开始通过/agets手动创建了前两个subagent，然后让Claude Code根据这两个模板自动生成剩下的47个子agent。
那么subagent到底能干啥呢？
subagent在没有具体子任务的情况下，拥有独立的上下文和操作范围，定制的系统提示与角色，支持多模式的子任务执行与交互流程（指定调用和自定义调用），Claude Code的subagent几乎可以涵盖软件开发流程中的各种常见任务。典型能力包括但不限于以下内容：
| 能力类别 | 具体描述 |
| 代码生成与编辑 | 负责具体模块或函数的编码，使用Write或Edit工具在独立文件中编写代码；支持并行编辑多个文件 |
| 代码审查（Code Review） | 对代码进行质量和错误检查，涵盖安全漏洞、性能问题、风格一致性等，提供改进建议或直接修改 |
| 测试生成与执行 | 自动检测测试框架，运行测试用例，定位失败测试的问题，尝试修复代码或测试本身；能调用npm test、pytest等命令 |
| 调试与错误修复 | 深入分析错误信息，解读堆栈追踪，检查性能问题和内存泄漏，利用Grep、Read工具寻找线索并提供修复方案 |
| 代码重构与优化 | 改善代码结构，应用设计模式，提升性能，遵循SOLID等设计原则；可以并行负责不同部分的重构 |
| 文档生成与维护 | 根据代码自动生成API说明、模块架构文档和代码注释，更新README；能扫描代码提取信息并整理成Markdown格式 |
| 安全扫描与审核 | 扫描代码中的安全漏洞（如SQL注入、XSS），检查敏感信息，调用静态分析工具或安全扫描脚本，给出修补建议 |
| 信息检索与参考查询 | 使用WebSearch或MCP工具访问互联网或内部知识库，寻找库的用法示例、错误信息含义等外部信息并提炼结果 |
那么，subagent适合谁呢？当然是那些不怕花钱的用户。在不需要用户确认的情况下，50个代理一小时轻松就能花掉200美元，各位准备好钱包了吗？
Subagent的创建和使用方法
Subagents存储的文件类型包括markdown和YAML格式，可以存放在项目级别和用户级别。
那么神秘的subagent究竟是什么样子呢？其实它就是一个markdown格式的prompt工程。
— name: your-sub-agent-name description: 描述该subagent何时被调用的条件 tools: tool1, tool2, tool3 # 可选，未指定时继承所有工具 — 这里是你subagent的系统提示。可以是多个段落，清晰定义subagent的角色、能力以及解决问题的方式。包括具体的指令、最佳实践以及subagent需要遵循的约束条件。
· `name`：subagent的唯一名称（小写字母+连字符） · `description`：描述它的用途，以便在需要时调用（agent自动化调用subagent时需要） · `tools`：可选，列出可用工具，若不写将继承主线程的所有工具
如何有效管理你的Sub agent
其实呢，我们可以把之前在cursor、cline、trae等AI原生IDE中常用的prompt封装起来。只需要把保存的md文件复制到你正在写代码的项目目录（.claude/agents/）或者全局用户级别目录（~/.claude/agents/）就行了。
| 类型 | 位置 | 作用范围 | 优先级 |
| 当前项目级Sub agent | .claude/agents/ | 当前项目有效 | 高 |
| 全局用户级Sub agent | ~/.claude/agents/ | 当前PC登录用户，所有项目可用 | 低 |
说白了，当你有同名的Sub agent时，项目级的Sub agent会优先于用户级的Agent哦。
Anthropic公司实践案例
Anthropic的内部团队可是Claude Code的忠实用户，他们把这个工具用得淋漓尽致。无论是专业的开发者，还是没有技术背景的同事，大家都能轻松搞定复杂项目、自动化任务，甚至缩短团队内部的技能差距。
| 团队类型 | 主要应用场景 | 关键成果与效果 |
| 数据基础设施团队 | Kubernetes调试（通过仪表板截图来诊断问题并生成修复命令）；数据工作流自动化（把财务人员的纯文本需求转化为自动化流程） | 大幅缩短Kubernetes故障解决时间，避免依赖网络专家；非编码人员也能独立管理复杂的数据任务 |
| 产品开发团队 | 快速原型开发（开启“自动接受模式”实现自主迭代）；功能实现（例如完成Vim键绑定70%的代码）；替代手动代码库导航 | 原型开发速度飞快；手动代码库导航时间大幅减少；功能实现的自主性提高 |
| 安全工程团队 | 生产事故调试（提供堆栈跟踪和文档追踪控制流）；Terraform计划安全影响分析 | 解决生产问题的时间从10-15分钟缩短到约5分钟；加快安全审查和批准流程 |
| 推理团队 | 快速理解代码库架构（能够迅速找到特定功能调用的文件）；生成单元测试（覆盖边缘情况） | 几秒钟内完成代码查询，比手动或询问同事更快；几分钟内生成高质量测试，覆盖人类可能遗漏的边缘情况 |
| 数据科学与机器学习团队 | 跨语言应用构建（例如使用Claude Code构建React应用，生成5000行TypeScript代码）；重构任务和合并冲突处理 | 克服语言障碍，实现高效的跨语言开发；自主处理重构任务，节省重复工作时间 |
| 产品工程团队 | 工作流规划（作为任务的“第一站”来识别需检查的文件）；独立调试陌生代码库中的bug | 代替耗时的人工代码库导航；降低开发者在陌生代码面前的心理障碍和时间成本 |
| 增长营销团队 | 创意内容生成（处理广告CSV生成数百个新广告变体）；开发Figma插件生成广告变体 | 实现大规模广告测试和迭代，提升营销效率；把数小时的手动工作缩短到每批次半秒 |
| 产品设计团队 | 前端实现（调整字体、颜色等视觉元素，进行状态管理变更）；生成功能性交互原型（基于模型图像） | 减少与工程师的沟通成本，实现精确的设计愿景；替代静态Figma设计，加速设计验证和开发过程 |
| 法律团队 | 构建自定义工具（例如语音转文本预测应用）；创建“电话树”系统帮助连接正确的律师 | 填补现有辅助工具的空白；在没有传统开发资源的情况下实现自定义工具的构建 |
开源实现框架推荐
我在GitHub上查找了一下，发现了几款不错的开源实现框架。配置起来也很方便，只需把markdown文件复制到当前项目的.claude/agents/或~/.claude/agents/目录就行了。
| 框架名称 | 核心特点 | 优势 | 典型适用场景 |
| claude-code-subagents-collection | 包含36个专业领域的子代理 | 通过特定领域的专业知识，提升开发工作流程的效率。 | 各类开发场景 |
| awesome-claude-code-agents | 精选的Claude Code子代理文件集合 | 丰富的预构建专业代理，降低使用门槛 | 特定任务的自动化，快速启动 |
| claude_code_agent_farm | 支持并行运行多个Claude Code会话，实现大规模代码改进 | 解决复杂架构变更，预防冲突 | 维护复杂代码库，提升团队协作效率 |
| ruvnet/claude-flow | 支持多达64个agent，提供分层、网状、自适应等多种协调模式 | 灵活的代理协调，适应动态复杂工作负载 | 适合分布式团队和AI/ML项目 |
| iannuttall/claude-agents | 定制化7个subagent | 灵活性高 | 个性化需求 |
| wshobson/agents | 定制化44个子agent | 满足多样化需求 | 适合特定项目 |
如果只是简单收集相关prompt并改个名字，其实意义不大。像claude_code_agent_farm这个项目提供了50个subagent并行的功能，真的是打工人的实用工具。
真实开发案例分享
我在设计svg可视化稿时，把自己用的生成svg可视化设计稿的prompt封装到svgsubagent中。这样我就能自动生成插图，写文章的时候不耽误画图（本文里看到的插图都是svgagent生成的哦）。
为了测试任务的并发性，我使用了一个简单的prompt，没有指定任务类型，而是用sleep命令模拟真实任务。创建了10个任务，运行4个并行任务，其余任务放到队列里，持续执行直到完成。结果让我有点意外：Claude Code确实创建了10个任务，并行运行了前4个，但等到这4个任务完成后，才开始执行接下来的任务，而不是立即拉取下一个任务。
通过这次测试，我发现Claude Code的任务工具可以让用户并行执行多个任务，这对于深入探索大型代码库或者执行独立的子任务非常有帮助。每个subagent都是Claude Code的轻量级实例，可以在任务内部运行，拥有自己的上下文窗口。虽然并行的任务上限是10，但如果用户请求更多任务，它会将它们排队处理。
并行处理的秘密：让Claude Code更高效！
当你设定了并行度后，Claude Code会以批处理的方式来执行任务。简单来说，它会等到当前一批的任务都完成后，才会开始下一批。不过，这个工具现在似乎没法在确保执行效率的同时，对并行度进行控制。其实，我的建议是，如果你不想减慢任务的执行速度，就让Claude Code自己决定并行处理的任务数量吧！
当然，claude subagent也在持续更新，未来可能会有多达100个subagent同时在线，能帮助你完成整个网站的开发工作（无论是前端还是后端）。这意味着产品经理、架构师、项目经理、软件工程师和测试团队都可以并发作业，提高效率。
另外，关于逆向Claude Code的源代码，参考文献3正在利用subagent进行相关工作，目前只发布了第一部分。这可是一项巨大的工程，没个2000美元的token可办不到！如果你对此感兴趣，可以去了解一下。随着subagent的功能越来越强大，未来可真是充满了无限可能。
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嗨，大家好！我是来自阿里巴巴的AI专家，专注于LLM大模型和Agent能力的开发，拥有十年的互联网经验。今天我开始免费分享《vibe coding解决100个问题》的AI编程完全手册2025版，期待与大家一起从零到一，提升自己的技能。
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今天的分享就是这些，如果你觉得有帮助，快来点赞、在看和转发一下，让更多朋友受益，这对我来说非常重要！期待在评论区看到你的实践案例或核心问题，让我们一起探索AI应用的无限可能！
参考文献
1、Claude code 官方文档：Build with Claude Code Sub agents
：Claude Code官方文档
2、Reverse-Engineering Claude Code Using Claude Sub Agents (Part 1)
逆向工程Claude Code
3、Claude Code Subagents集合
4、Claude Code Agent Farm
5、【vibe coding解决100个问题】AI编程完全手册2025版手册链接
6、更多手册信息
Claude Code的subagent概念真的很有意思，能有效提升开发效率。期待能看到更多实际应用的案例分享！
subagent的设计思路让我眼前一亮，尤其是针对不同任务的明确分工，能极大提升开发的灵活性和效率。
文章中提到的上下文管理和任务并行执行的优势，确实能解决很多开发中的痛点，期待试试看！
分工明确的subagent设计真是个好主意，能够让不同的任务更高效地协作，提升整体开发效率。期待在实际项目中应用！
能够通过subagent进行任务分工，确实是提升开发效率的好方法，尤其对于复杂项目来说。期待更多的实践经验分享。
文章提到的上下文保护机制很有意思，能够避免主代理在处理多个任务时的干扰，提升了工作效率。
Claude Code的subagent设计让我对AI编程的未来充满期待，尤其是在处理长对话和复杂任务时的表现。
针对特定领域的微调和专业化分工，能够让AI更好地适应实际开发需求，这样的创新值得大家关注。
subagent的功能设计非常实用，能够让团队在复杂项目中更高效地协作，真希望能尽快看到它的实际应用效果。
对于初学者来说，明确任务分工的subagent设计确实降低了上手难度，期待更多人能受益于此。
文章中提到的多任务并行执行能力非常吸引人，能显著提升开发效率，尤其适合快速迭代的项目。
上下文保护机制的引入解决了AI在长对话中容易遗忘的问题，真是个聪明的设计，期待进一步的探索。