多智能体协作专家，使用Claude code复现Oh-My-OpenCode让 Claude Code 拥有 Oh-My


import{AIAgent,Team}from'claude-code';
// 让 Claude Code 拥有 Oh-My-OpenCode 的能力"一人抵一个开发团队，从今天开始。"

> Step_01.一人抵一个团队？这不是梦

最近 OpenCode 比较火，但是大多数人都是使用Oh-My-OpenCode这个插件。

它能让 OpenCode 从一个普通的 AI 编程助手，摇身一变成为"一人抵一个开发团队"的超级工具。其核心秘密就是：多智能体协作（Multi-Agent Collaboration）。

简单来说，Oh-My-OpenCode 做了一件事：把一个大任务拆分，然后让多个各有所长的 AI 专家同时工作。有人负责架构设计，有人负责写代码，有人负责写测试，还有人负责审查质量。

今天，我就带大家用 Claude Code 复现一个 Mini 版的 Oh-My-OpenCode。

> Step_02.先搞懂：什么是 Multi-Agent？

想象一下，如果你要开发一个功能完整的应用：

•单个 AI 需要：设计架构 → 写前端代码 → 写后端代码 → 写测试 → 写文档……一步一步来

•多个 AI 则是：架构师、前端工程师、后端工程师、测试工程师、文档专家同时开工

这就是 Multi-Agent 的核心理念：专业化分工 + 并行协作。

Oh-My-OpenCode 的 Sisyphus 架构就是干这个的——一个主 Agent 负责编排，多个专业 Agent 各司其职。而我们用 Claude Code 也能做到！

> Step_03.

Claude Code subagent

主agent可以启动独立的子智能体（Subagent）来完成任务。（没看 subagent 的需要先了解：Subagent手把手教学）

这就像你是项目经理，手底下有一群专家可以随时调配。你只需要说："让架构师去研究方案，让前端工程师去写组件，让测试工程师去写用例"，然后他们就会并行工作，最后把结果汇总给你。

关键能力一览： 独立上下文每个 Subagent 有自己的上下文窗口，不会污染主对话并行执行一条消息可以启动多个 Subagent 同时工作专业模型可以为不同任务指定不同模型（opus/sonnet/haiku）工具限制可以精确控制每个 Subagent 能用什么工具

> Step_04.手把手教程：搭建你的 AI 团队

准备好了吗？我们开始实际操作！

第一步：创建项目结构

首先，在你的项目中创建一个.claude目录结构：

mkdir -p my-project/.claude/agents cd my-project

第二步：定义四个核心角色

我们来复现经典的Four Agent 工作流，这是社区验证过最高效的配置之一：

在.claude/agents/目录下创建四个文件：

架构师（architect.md）

使用 proactively 分析需求、研究技术方案、规划系统架构、分解任务到 WORK_PLAN.md 
model: opus tools: Read, WebSearch, WebFetch, Write 
--- 你是架构师智能体。你的职责是： 
2. 分析用户需求，理解核心问题 
3. 研究最佳实践和技术方案 
4. 规划系统架构和技术栈 
5. 将任务分解到 WORK_PLAN.md 文件中 
## 输出格式 在 WORK_PLAN.md 中创建清晰的计划... 完成任务后，返回简洁的总结。

构建师（builder.md）

根据 WORK_PLAN.md 中的任务编写高质量代码，完成后更新状态 
model: sonnet tools: Read, Edit, Write, Bash, Grep, Glob 
--- 你是构建师智能体。你的职责是： 
1. 读取 WORK_PLAN.md 中的任务 
2. 按照规范编写高质量代码 
3. 完成后更新任务状态（将 [ ] 改为 [x]） 
4. 遇到架构问题时在计划中 @architect ## 代码规范 - 遵循项目现有风格 - 添加必要的注释 - 处理错误情况 - 考虑边界条件 完成任务后，报告具体做了哪些修改。

验证者（validator.md）

为已实现的功能编写测试、运行测试、报告问题 
model: sonnet tools: Read, Write, Edit, Bash 
--- 你是验证者智能体。你的职责是： 
1. 阅读已实现的代码 
2. 编写全面的测试用例 
3. 运行测试套件 
4. 报告发现的问题 ## 测试覆盖 - 正常路径测试 - 边界条件测试 - 错误处理测试 发现 bug 时，在 WORK_PLAN.md 中详细记录。 测试通过后，标记验证完成。

记录员（scribe.md）

model: haiku tools: Read, Write, Edit 
--- 你是记录员智能体。你的职责是： 
1. 阅读已实现和测试通过的代码 
2. 撰写清晰的文档 
3. 优化代码注释和可读性 ## 输出内容 - README.md 中的使用说明 - API 文档注释 - 代码内联注释优化 文档应该简洁、准确、易懂。

第三步：创建共享通信文件

在项目根目录创建WORK_PLAN.md：

## 任务列表 _由 architect 填充_ 
## 问题记录 _遇到的问题记录在这里_ 
## 完成状态 _任务完成后打钩_

第四步：启动你的 AI 团队！

现在，打开 Claude Code，输入：

使用 architect 智能体。我要构建一个待办事项管理 API，支持增删改查操作。请研究最佳实践，然后创建工作计划。

你会看到 architect Subagent 开始工作，分析需求、设计方案、创建WORK_PLAN.md。

计划完成后，继续指挥：

使用 builder 智能体，开始执行 WORK_PLAN.md 中的任务。

更厉害的是，你可以同时启动多个 agent 并行工作：

同时执行： 1. 使用 builder 智能体实现数据模型 2. 使用 builder 智能体实现 API 路由 3. 使用 validator 智能体准备测试框架

Claude Code 会真正并行地启动多个 Subagent，让它们同时干活！

> Step_05.进阶技巧：让团队更智能

TIP 01使用不同模型优化成本不是所有任务都需要最强大的模型： •architect用 opus：需要深度思考 •builder用 sonnet：平衡质量和速度 •scribe用 haiku：文档生成成本敏感

TIP 02后台并行处理对于耗时任务，可以启动后台 agent： "在后台启动 validator 智能体运行完整测试套件，同时让我继续用 builder 修复其他问题"

TIP 03工具权限控制为安全起见，可以限制 agent 的工具访问： tools: Read, Grep, Glob…

> Step_06.完整示例：构建用户认证系统

让我们看一个完整的实战案例。

你的指令：

使用 architect 智能体。设计一个用户认证系统，支持： 1. 用户注册（邮箱验证） 2. 用户登录（JWT token） 3. 密码重置请研究安全最佳实践，创建详细的工作计划。

Architect 的输出（摘要）：

## 技术栈 - 后端：Node.js + Express - 数据库：PostgreSQL + Prisma ORM - 认证：JWT + bcrypt - 邮件：Nodemailer 
## 任务分解 - [ ] 设计数据库模式 
@builder - [ ] 实现注册接口 
@builder - [ ] 实现登录接口 
@builder - [ ] 实现密码重置 
@builder - [ ] 编写集成测试 
@validator - [ ] 撰写 API 文档 @scribe

接下来你可以并行执行：

同时启动三个 builder：