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実例で学ぶClaude Codeサブエージェント：使い方・動作タイミング・設定法

🗓 Created on 8/2/2025

📜 要約

主題と目的

本調査の主題は、Anthropicが提供するClaude Codeの「サブエージェント（Sub-agents）」機能です。その目的は、サブエージェントが実際にどのように機能し、どのようなタイミングで動作するのかを、具体的なユースケースや設定例を基に詳細に解説することです。これにより、ユーザーがサブエージェント機能を自身の開発ワークフローに効果的に導入し、生産性を向上させるための実践的な知見を提供します。

回答

Claude Code サブエージェントとは？ - 専門家AIチームの構築

Claude Codeのサブエージェント機能は、単一の万能AIにすべてのタスクを任せるのではなく、特定の専門領域に特化した複数の「専門家AI」をチームとして連携させるという革新的なアプローチです

youtube.com

。これは、ソフトウェア開発においてフロントエンド、バックエンド、データベース、セキュリティといった各分野の専門家が協力してプロジェクトを進める様子をAIで再現するものです

medium.com

。

このアプローチの最大の利点は、各サブエージェントが独立したコンテキストウィンドウと専用のシステムプロンプト、そして制限されたツール権限を持つ点にあります

youtube.com

。これにより、複雑なタスクを並行して処理しても情報が混線せず、各AIが高い専門性を維持したままタスクを遂行できます。

特徴	説明	出典
専門性 (Specialized Expertise)	コードレビュー、API設計、テストコード生成など、特定のドメインに特化した指示（システムプロンプト）に基づき、その分野のエキスパートとして振る舞います。	youtube.com
独立したコンテキスト (Context Preservation)	メインの対話とは分離されたコンテキストで動作するため、複雑なタスクを処理してもメインの対話の流れが乱れません。	youtube.com
柔軟なツール権限 (Flexible Permissions)	サブエージェントごとに使用できるツール（ファイル操作、コマンド実行など）を細かく制限でき、安全性を確保した運用が可能です。	youtube.com
再利用性と共有 (Reusability)	作成したサブエージェントは、Gitなどを通じてチーム内で共有したり、他のプロジェクトで再利用したりできます。	youtube.com

サブエージェントは「いつ」「どう」動くのか？ - 動作の核心

サブエージェントの動作原理を理解する上で最も重要なのは、その情報フローです。ユーザーが直接サブエージェントと対話するのではなく、プライマリエージェントが司令塔として機能します。

1. 動作フロー 基本的な処理の流れは以下のようになります。

この図が示すように、サブエージェントはユーザーではなくプライマリエージェントに応答を返します

youtube.com

。このため、サブエージェントのシステムプロンプトは「プライマリエージェントへの報告書」として機能するように設計することが重要です

medium.com

。

2. 起動のトリガー：「いつ」動くかは
description
で決まるプライマリエージェントが「いつ」、どのサブエージェントを呼び出すかは、各サブエージェントの設定ファイルに記述された

description

（説明）フィールドによって決まります

youtube.com

。Claude Codeはユーザーのプロンプトを分析し、その内容と最も合致する

description

を持つサブエージェントを自動的に選択して起動します

reddit.com

。

`description` の記述例	ユーザーのプロンプト例	起動するサブエージェント（例）	出典
"if they say `hi claude` or `hi CC` , use this agent"	"hi CC"	`hello-world-agent`	geeky-gadgets.com
"Scans for OWASP compliance issues and security vulnerabilities"	"check for OWASP compliance issues"	`security-auditor`	medium.com
"Handles application performance optimization and bottleneck analysis"	"optimize this bottleneck"	`performance-engineer`	medium.com

description

の記述例

ユーザーのプロンプト例

起動するサブエージェント（例）

出典

"if they say

hi claude

hi CC

, use this agent"

"hi CC"

hello-world-agent

geeky-gadgets.com

"Scans for OWASP compliance issues and security vulnerabilities"

"check for OWASP compliance issues"

security-auditor

medium.com

"Handles application performance optimization and bottleneck analysis"

"optimize this bottleneck"

performance-engineer

medium.com

この

description

は、サブエージェントを自動操縦するための「指示書」です。明確かつ具体的な記述が、意図通りの動作を実現する鍵となります。もちろん、

"Use the code-reviewer to check my recent changes"

のように、ユーザーが明示的にサブエージェントを指名してタスクを依頼することも可能です

medium.com

。

実践！サブエージェント活用事例集

サブエージェントの真価は、具体的な活用例に見ることができます。

1. 日常業務を自動化する「専門家チーム」 開発現場の定型業務を自動化する専門家サブエージェントを作成することで、生産性を劇的に向上させることができます。

コードレビュアー: ESLintなどの静的解析ツールと連携し、コーディング規約違反や潜在的なバグを自動で指摘します
github.com
。
テスト自動化エンジニア: JestやMochaを使い、新しいコードに対する単体テストや結合テストを自動で生成・実行します
github.com
。
ドキュメント担当: コードの変更を検知し、READMEやAPI仕様書（Swaggerなど）を自動で更新します
github.com
。

2. 高度な連携①：すぐに使える専門家チームの導入 GitHubで公開されている

github.com

は、50種類以上の本番利用可能なサブエージェントのコレクションです

youtube.com

。以下のコマンドを実行するだけで、あなたの環境に専門家チームを即座に導入できます。

cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/agents.git

これにより、

code-reviewer

や

devops-troubleshooter

といった多様な専門家がすぐに利用可能になります

geeky-gadgets.com

。

3. 高度な連携②：自己進化するAIチーム（メタエージェント） さらに驚くべき活用例として、**サブエージェント自身を構築する「メタエージェント」**の事例があります

youtube.com

。YouTubeチャンネル「Indie Dev Dan」で紹介されたこの例では、以下のプロセスが実演されました。

ユーザーの要求: 開発者が「作業完了を音声で知らせるサブエージェントが欲しい」と依頼。
メタエージェントの起動: プライマリエージェントがこの要求をメタエージェントに委任。
エージェントの自己構築: メタエージェントは、利用可能なツール（Eleven LabsのTTS APIなど）を調査し、新しい「TTSサマリーエージェント」の設定ファイルを自動で生成します。
新しいエージェントの誕生: 生成されたエージェントは、
```
"tts summary"
```
のようなキーワードで起動するように設定されます。
実践: ユーザーが
```
"Use tts summary"
```
と指示すると、タスク完了後にこの新しいエージェントが起動し、結果を音声で読み上げます
medium.com
。

この事例は、サブエージェントが単なるツールではなく、開発プロセス自体を自律的に改善・拡張していくエコシステムとなり得る未来を示唆しています。

あなたのAIチームを作る：カスタムサブエージェントの作成方法

サブエージェントの作成は、プロジェクトの

.claude/agents/

ディレクトリ、またはホームディレクトリの

~/.claude/agents/

に、YAMLフロントマターを持つMarkdownファイルを作成することで行います

youtube.com

。

設定ファイルの構造例 (
code-reviewer.md
):

---
name: code-reviewer
description: Best practices、一貫性、潜在的なバグがないかコードをレビューする際に呼び出されます。
model: sonnet # haiku, sonnet, opus からタスクの複雑さに応じて選択
tools: Read, Grep, Bash(git diff:*) # 許可するツールを制限
---
あなたは経験豊富なソフトウェアエンジニアで、コードレビューを専門としています。
あなたの目標は、コードの品質、保守性、堅牢性を向上させるための建設的なフィードバックを提供することです。
プライマリエージェントへの報告として、以下の点に注力してレビュー結果をまとめてください。
- コーディング規約への準拠
- パフォーマンスのボトルネック
- セキュリティ上の脆弱性

特に

model

の選択は戦略的に重要です。単純なテキスト整形は高速で安価な

haiku

に、複雑なアーキテクチャ設計は高性能な

opus

に任せるなど、タスクの価値とコストを最適化することが可能です

youtube.com

。

結果と結論

Claude Codeのサブエージェントは、単なるコード生成アシスタントではなく、開発ワークフロー全体を革新する可能性を秘めた**「AIスペシャリストチーム」構築プラットフォーム**です。

その動作の鍵は、司令塔となるプライマリエージェントと、各専門家サブエージェントの役割を定義する**

description

フィールド**にあります。これにより、ユーザーの自然言語による指示に応じて、最適な専門家AIが自動的にタスクを分担・実行する高度な連携が実現します。

実例として、日常的なコードレビューやテストの自動化から、

wshobson/agents

のような既存のエージェント群の導入、さらにはサブエージェントがサブエージェントを構築する「メタエージェント」のような自己進化的な活用まで、その可能性は多岐にわたります。

この機能を使いこなすことで、開発者は定型的な作業や専門的な調査から解放され、より創造的で本質的な問題解決に集中できるようになります。サブエージェントは、AIとの協業を次のレベルへと引き上げる、強力なツールであると結論付けられます。

コード実行

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
  <meta charset="UTF-8">
  <title>Claude Code サブエージェントの解説</title>
  <script src="https://cdn.tailwindcss.com"></script>
  <script src="https://unpkg.com/mermaid@11.4.0/dist/mermaid.min.js"></script>
</head>
<body class="bg-gray-100 text-gray-800">
  <div class="container mx-auto p-6 md:p-10 bg-white shadow-lg rounded-lg mt-10">
    <h1 class="text-3xl font-bold mb-6 text-center text-gray-900">Claude Code サブエージェントの動作と実例</h1>

    <section class="mb-10">
      <h2 class="text-2xl font-semibold mb-4 border-b-2 pb-2 border-gray-300">動作フローの可視化</h2>
      <div class="p-4 bg-gray-50 rounded-lg flex justify-center">
        <div class="mermaid text-center">
          sequenceDiagram
              participant ユーザー
              participant メインエージェント
              participant サブエージェント
              participant コードベース

              ユーザー->>メインエージェント: タスクを依頼 (例: /typescript-checks)
              メインエージェント->>メインエージェント: タスクを分析し、最適なエージェントを選択
              Note right of メインエージェント: 自動委任またはユーザーによる明示的なリクエスト
              メインエージェント->>サブエージェント: 処理を委任（独立したコンテキストで起動）
              メインエージェント->>サブエージェント: 詳細な指示（プロンプト）を送信 
              サブエージェント->>コードベース: 専門タスクを実行 (例: 型チェック)
              コードベース-->>サブエージェント: 処理結果
              サブエージェント->>メインエージェント: 実行結果を報告
              メインエージェント->>ユーザー: 最終的な結果を提示
        </div>
      </div>
      <p class="text-sm text-gray-500 mt-2 text-center">出典: Anthropic, YouTube, Mediumの情報を基に作成 <a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[2]</a></p>
    </section>

    <section class="mb-10">
      <h2 class="text-2xl font-semibold mb-4 border-b-2 pb-2 border-gray-300">サブエージェントの主な実例</h2>
      <div class="overflow-x-auto">
        <table class="min-w-full bg-white border border-gray-300">
          <thead class="bg-gray-200">
            <tr>
              <th class="text-left py-3 px-4 font-semibold">役割（例）</th>
              <th class="text-left py-3 px-4 font-semibold">説明</th>
              <th class="text-left py-3 px-4 font-semibold">出典</th>
            </tr>
          </thead>
          <tbody>
            <tr class="border-b hover:bg-gray-50">
              <td class="py-3 px-4">API設計 (`api-designer`)</td>
              <td class="py-3 px-4">APIの設計や仕様策定を専門に担当する。</td>
              <td class="py-3 px-4"><a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/common-workflows" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[29]</a></td>
            </tr>
            <tr class="border-b hover:bg-gray-50">
              <td class="py-3 px-4">パフォーマンス最適化</td>
              <td class="py-3 px-4">コードの実行効率を分析し、パフォーマンス改善を専門とする。</td>
              <td class="py-3 px-4"><a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/common-workflows" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[29]</a></td>
            </tr>
            <tr class="border-b hover:bg-gray-50">
              <td class="py-3 px-4">TypeScript型チェック</td>
              <td class="py-3 px-4">TypeScriptコードの型チェックを自動化し、静的エラーを検出する。</td>
              <td class="py-3 px-4"><a href="https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1m8u4cx/wonderful_world_of_claude_code_subagents_running/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[17]</a></td>
            </tr>
            <tr class="border-b hover:bg-gray-50">
              <td class="py-3 px-4">テストコード生成</td>
              <td class="py-3 px-4">単体テストや結合テストなど、自動テストのスクリプトを作成しコード品質を保証する。</td>
              <td class="py-3 px-4"><a href="https://apidog.com/blog/claude-code-sub-agents/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[21]</a>, <a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/common-workflows" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[29]</a></td>
            </tr>
            <tr class="border-b hover:bg-gray-50">
              <td class="py-3 px-4">デバッグ</td>
              <td class="py-3 px-4">コード内のエラーを特定し、原因分析と修正案を提示する。</td>
              <td class="py-3 px-4"><a href="https://www.youtube.com/watch?v=DNGxMX7ym44" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[6]</a>, <a href="https://apidog.com/blog/claude-code-sub-agents/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[21]</a></td>
            </tr>
            <tr class="hover:bg-gray-50">
                <td class="py-3 px-4">ドキュメント作成</td>
                <td class="py-3 px-4">コードの機能や使い方に関するドキュメント（JSDocなど）を自動で生成する。</td>
                <td class="py-3 px-4"><a href="https://apidog.com/blog/claude-code-sub-agents/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[21]</a>, <a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/common-workflows" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[29]</a></td>
            </tr>
          </tbody>
        </table>
        <p class="text-sm text-gray-500 mt-2 text-center">注: GitHubでは100種類以上の公開サブエージェントのコレクションもあります <a href="https://github.com/0xfurai/claude-code-subagents" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[28]</a>。</p>
      </div>
    </section>

    <section>
      <h2 class="text-2xl font-semibold mb-4 border-b-2 pb-2 border-gray-300">カスタムサブエージェントの作成概要</h2>
      <div class="bg-gray-50 p-6 rounded-lg">
        <ul class="list-decimal list-inside space-y-3">
          <li><span class="font-semibold">ファイルの作成:</span> Markdownファイル（.md）を作成し、サブエージェントの振る舞いを定義する。ファイルはプロジェクト内の `.claude/agents/` ディレクトリに配置することでチームで共有可能 <a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/common-workflows" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[29]</a>。</li>
          <li><span class="font-semibold">設定の記述 (YAML):</span> ファイルの先頭にYAMLフロントマターを使い、名前、説明、専門性などの設定を記述する <a href="https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/settings" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[26]</a>。</li>
          <li><span class="font-semibold">役割の定義:</span> Markdownの本文に、サブエージェントの役割、専門知識、振る舞いを詳細に記述する（システムプロンプト）。</li>
          <li><span class="font-semibold">呼び出し方法の定義:</span> カスタムスラッシュコマンドを作成して、特定のサブエージェントを直接呼び出すように設定することも可能 <a href="https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1m8u4cx/wonderful_world_of_claude_code_subagents_running/" target="_blank" rel="noopener noreferrer" class="text-blue-500 underline">[17]</a>。</li>
        </ul>
      </div>
    </section>

  </div>
  <script>
    mermaid.initialize({ startOnLoad: true, theme: 'neutral' });
  </script>
</body>
</html>

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🏷Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

Claude Codeのサブエージェントは、単一の万能AIにすべての作業を任せるのではなく、特定の専門タスクを処理するために設計・設定された「特化型AIアシスタント」です

youtube.com

。これは、ソフトウェア開発の現場で、フロントエンド、バックエンド、データベース、セキュリティといった各分野の専門家がチームを組んで協力するのと似ています。Claude Codeでは、この専門家チームをAIで構築し、開発ワークフロー全体を自動化・効率化することを目指しています

medium.com

。

このアプローチの核心は、各サブエージェントがそれぞれ独立したコンテキストウィンドウを持つ点にあります

youtube.com

。これにより、メインのAIとの対話の文脈（コンテキスト）が、特定の専門タスクによって「汚染」されるのを防ぎます。例えば、データベースのスキーマ設計について深く議論している最中に、メインの対話の流れが複雑になったり、重要な情報が失われたりする心配がありません

youtube.com

。

サブエージェントの仕組みと利点

サブエージェントは、単なるAIの分身ではありません。それぞれが明確な役割と能力を持って構成されています。

特徴	説明	出典
専門性 (Specialized Expertise)	各サブエージェントは、コードレビュー、デバッグ、API設計など、特定のドメインに特化した詳細な指示（システムプロンプト）を持っており、その分野のエキスパートとして振る舞います。	youtube.com
独立したコンテキスト (Context Preservation)	メインの対話とは完全に分離された独自のコンテキストで動作するため、複雑なタスクを並行処理しても情報が混線しません。これにより、メインの対話は常に高レベルの目標に集中できます。	youtube.com
柔軟なツール権限 (Flexible Permissions)	サブエージェントごとに使用できるツール（ファイル操作、コマンド実行など）を細かく制限できます。これにより、例えばセキュリティ監査用のエージェントにのみ強力な権限を与えるなど、安全性を確保した運用が可能です。	youtube.com
再利用性と共有 (Reusability)	一度作成したサブエージェントは、異なるプロジェクトで再利用したり、チーム内で共有したりできます。これにより、チーム全体で一貫した品質とワークフローを維持できます。	youtube.com

この仕組みは、開発プロセスに革命をもたらす可能性を秘めています。従来、開発者が多くの時間を費やしていた定型的な作業や、専門知識が必要な調査などをサブエージェントに委任することで、開発者はより創造的で本質的な問題解決に集中できるようになります

github.com

。

高度な連携：自己進化する「コーディング軍団」

サブエージェントの真価は、複数連携させることで発揮されます。これは「サブエージェントの連鎖（Chaining subagents）」と呼ばれ、複雑なワークフローを自動化します

github.com

。

例えば、新しい機能を開発する際には、以下のような連携が考えられます

linkedin.com

。

GitHub上では、このような連携を前提とした「Claude Sub-Agent Spec Workflow System」という、より具体的なワークフローシステムが公開されています

geeky-gadgets.com

。これは、ユーザーのアイデアを元に、要件分析から設計、実装、テスト、レビューまでを各専門サブエージェントが連携して行い、最終的な成果物を出力する壮大な仕組みです。

さらに驚くべきことに、サブエージェントがサブエージェント自身を構築するという、自己進化的な活用法も探求されています

reddit.com

。これは、タスクに応じて動的に最適なAIチームを編成する未来を示唆しており、まさにSFの世界のような開発スタイルが現実のものとなりつつあることを意味します。

注目すべきは、サブエージェントはユーザーに直接応答するのではなく、あくまでメインエージェントに結果を報告するという情報の流れです

reddit.com

。このため、サブエージェントのプロンプトを設計する際は、最終的なアウトプットだけでなく、メインエージェントがその報告をどう解釈し、次の行動に繋げるかまでを考慮する必要があります。これは、サブエージェントを使いこなす上で非常に重要な視点と言えるでしょう

medium.com

。

anthropic.com

調査のまとめ

はい、承知いたしました。Claude Codeのサブエージェントについて、調査結果を基に回答します。

回答

Claude Codeのサブエージェントとは

Claude Codeの...

🏷サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

はい、承知いたしました。以下のレポートセクションを作成します。

サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

Claude Codeのサブエージェントは、単なる機能追加ではなく、開発ワークフローそのものを変革する可能性を秘めた「専門家AIチーム」と表現するのが最も的確かもしれません

medium.com

。従来の一元的AIアシスタントとは異なり、各サブエージェントはコードレビュー、テスト、デバッグといった特定のタスクに特化しています

apidog.com

。それぞれが独立したコンテキストウィンドウ、専用のシステムプロンプト、そして制限されたツールアクセス権を持つことで、タスクの精度と効率を飛躍的に向上させます

anthropic.com

。

では、この「専門家チーム」は、いつ、どのように連携して動くのでしょうか。そのメカニズムと具体的な活用事例を深掘りしていきましょう。

基本のキ：サブエージェントの動作フローを理解する

サブエージェントを効果的に活用する上で最も重要なのは、その情報フローを正確に理解することです。多くの人が想像する「ユーザーが直接サブエージェントと対話する」モデルとは異なり、実際にはプライマリエージェントが司令塔の役割を果たします

youtube.com

。

基本的なフローは以下のようになります。

このフローで最も注目すべき点は、サブエージェントが応答するのはユーザーではなく、プライマリエージェントであるという事実です

youtube.com

。この一見些細な違いが、サブエージェントのプロンプト（特にシステムプロンプト）の書き方に決定的な影響を与えます。サブエージェントには「ユーザーにこう答えて」と直接指示するのではなく、「プライマリエージェントへ、この結果を基にユーザーへ報告してください」といった形式で指示を与えることが、より精度の高い連携を生み出す鍵となります。

トリガーの秘密：「いつ」動くかは

description

で決まる

では、プライマリエージェントは「いつ」、どのサブエージェントを呼び出すのでしょうか。その答えは、各サブエージェントの設定ファイルに記述されている

description

（説明）フィールドにあります

youtube.com

。

Claude Codeは、ユーザーからのプロンプトや会話のコンテキストを分析し、

description

の内容と最も合致するサブエージェントを自動的に選択してタスクを委任します

anthropic.com

。

具体的なトリガーの例:

`description` の記述例	ユーザーのプロンプト例	起動するサブエージェント（例）
"if they say `hi claude` or `hi CC` , use this agent" youtube.com	"hi CC"	`hello-world-agent`
"Handles application performance optimization and bottleneck analysis" github.com	"optimize this bottleneck"	`performance-engineer`
"Scans for OWASP compliance issues and security vulnerabilities" github.com	"check for OWASP compliance issues"	`security-auditor`
"If they say `TTS summary` , use this agent" youtube.com	"What does this codebase do? Use `tts summary` "	`tts-summary-agent`

この

description

は、サブエージェントを自動操縦するための「指示書」です。したがって、明確で、具体的、かつアクション指向の言葉で記述することが、意図したタイミングで正しくサブエージェントを動作させるために極めて重要です

anthropic.com

github.com

。

もちろん、自動委任だけでなく、

"Use the code-reviewer to check my recent changes"

のように、ユーザーが明示的にサブエージェントを指名してタスクを依頼することも可能です

github.com

。

実践！サブエージェント活用事例集

サブエージェントの真価は、その具体的な活用例に見ることができます。日常的なタスクの自動化から、エージェントがエージェントを構築するような高度な連携まで、その可能性は多岐にわたります。

日常業務を自動化する「専門家チーム」

開発現場では、以下のような専門家サブエージェントをチームに加えることで、生産性を劇的に向上させることができます。

コードレビュアー: ESLintやSonarQubeといったツールを使い、スタイル違反や潜在的なバグを自動で指摘するサブエージェント
apidog.com
。
テスト自動化エンジニア: JestやMochaと連携し、新しいコードに対する単体テストや結合テストを自動生成・実行する
apidog.com
。
デバッガー: ログを分析し、エラーの根本原因を特定し、解決策を提案する
apidog.com
。
ドキュメント担当: コードの変更を検知し、READMEファイルやJSDoc、API仕様書を自動で更新する
apidog.com
。

出典: Apidog Blog
apidog.com

高度な連携プレイ：エージェントがエージェントを創る「メタエージェント」

さらに進んだ活用例として、YouTubeチャンネル「Indie Dev Dan」で紹介された**「メタエージェント」**の事例は圧巻です

youtube.com

。これは「サブエージェントを構築する」というタスクに特化したサブエージェントです。

動画では、以下のプロセスを通じて、作業完了を音声で通知する新しい「TTS（Text-to-Speech）サマリーエージェント」が構築されました。

問題提起: 開発者はプライマリエージェントに「作業完了を音声で知らせるサブエージェントが欲しい」と伝える。
メタエージェントの起動: プライマリエージェントは、この要求を
```
description
```
に基づき「メタエージェント」に委任する。
エージェントの自己構築: メタエージェントは、Eleven LabsのTTSツールなどの利用可能なツールを調べ、新しいTTSサマリーエージェントの設定ファイル（
```
tts-summary-agent.json
```
）を自動で生成します。
新しいエージェントの誕生: 生成されたエージェントは、例えば
```
"tts summary"
```
というキーワードで起動するように設定されます。
実践: 開発者が「
```
What does this codebase do? Use tts summary
```
」とプロンプトを入力すると、プライマリエージェントがまずコードベースを分析し、その完了後、自動的にTTSサマリーエージェントが起動。分析結果の要約を音声で読み上げます
youtube.com
。

This codebase demonstrates Claude code hooks mastery... 出典: My Claude Code Sub Agents BUILD THEMSELVES - YouTube
youtube.com

この事例が示唆するのは、サブエージェントが単なるツールではなく、開発プロセス自体を自律的に改善・拡張していくエコシステムとなり得るという、驚くべき未来です。

あなたのチームに専門家を：サブエージェントの作り方

サブエージェントの作成は非常にシンプルです。

コマンドで作成: ターミナルで
```
/agents
```
と入力し、「Create New subagent」を選択して対話形式で設定する
anthropic.com
。
ファイルで作成: プロジェクト内の
```
.claude/agents/
```
ディレクトリ、またはユーザーホームの
```
~/.claude/agents/
```
に、
```
.md
```
形式で設定ファイルを作成する
github.com
,
github.com
。

設定ファイルは以下のようなシンプルな構造になっています。

キー	説明	例
`name`	サブエージェントの一意な名前（ID）	`code-reviewer`
`description`	いつ呼び出すかを定義する最も重要なフィールド	"Analyzes code for best practices and style violations"
`model`	使用するモデルを指定（ `haiku` , `sonnet` , `opus` ）。タスクの複雑さに応じてコストと性能を最適化できる github.com 。	`haiku` （単純なタスク向け）
`tools`	このサブエージェントがアクセスできるツールを制限する。セキュリティと集中力の向上に寄与する anthropic.com 。	`bash(eslint)` , `fs`
`---`	上記ヘッダーとシステムプロンプトを区切る	---
(本文)	サブエージェントの役割、能力、制約を定義するシステムプロンプト	"You are an expert code reviewer. Your goal is to..."

特に

model

の選択は、イノベーション・リサーチ・アーキテクトの視点から見ても非常に強力です。単純なドキュメント生成は高速で安価な

haiku

に、複雑なアーキテクチャ設計は高性能な

opus

に任せるなど、タスクの価値とコストを戦略的にマッピングすることが可能になります

github.com

。

サブエージェントは、その動作原理を理解し、

description

とシステムプロンプトを適切に設計することで、単なるAIアシスタントを超えた、自律的に動作する強力な開発パートナーとなります。この新しい開発スタイルを導入することで、あなたのプロジェクトは次のレベルへと進化するでしょう。

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apidog.com

Claude Code

Claude Code sub-agents

@sidbidasaria

Apidog

anthropic.com

subagents documentation

MCP resources

Extended thinking tips

Slash commands

🏷実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

Claude Codeのサブエージェント機能は、単なるアシスタントを超え、あなたの開発プロセスに特化した「AIスペシャリストチーム」を構築することを可能にします

github.com

。このセクションでは、そのAIチームの最初のメンバーを作成し、設定し、チーム全体で共有・連携させるための実践的な手順とベストプラクティスを、具体的な実例を交えながら詳しく解説します。

カスタムサブエージェントの作成：最初の"AIチームメンバー"を作る

サブエージェントは、特定のタスクに特化したAIアシスタントです。それぞれが独自のコンテキストウィンドウ、カスタムシステムプロンプト、そして特定のツール権限を持って動作します

youtube.com

。これにより、例えばフロントエンド開発、API設計、コードレビューといった専門的な作業を、その分野の「専門家」として訓練されたAIに委任できるのです

github.com

。

作成方法とファイル構造

サブエージェントの作成は、対話的に行える

/agents

コマンドから始めるのが最も簡単です

medium.com

。Anthropicも、まずはClaudeに草案を生成させ、それを自分のニーズに合わせてカスタマイズする方法を推奨しています

reddit.com

。

サブエージェントは、YAMLフロントマターを持つMarkdownファイルとして定義されます

anthropic.com

。このファイルは、役割に応じて特定の場所に保存します。

スコープ	保存場所	説明	優先度
プロジェクトレベル	プロジェクトルートの `/.claude/agents/`	現在のプロジェクトでのみ利用可能。チームでの共有に最適 youtube.com 。	高
ユーザーレベル	ホームディレクトリの `~/.claude/agents/`	すべてのプロジェクトで利用可能。個人用の汎用エージェントに youtube.com 。	低

プロジェクトレベルのエージェントは、ユーザーレベルの同名エージェントより優先されます

anthropic.com

。

設定ファイルの解剖学

サブエージェントの定義ファイルは、そのAIの「性格」と「能力」を決定する重要な要素で構成されています。

---
name: code-reviewer
description: Best practices、一貫性、潜在的なバグがないかコードをレビューする際に呼び出されます。
model: sonnet # タスクの複雑さに応じて haiku, sonnet, opus を選択
tools: Read, Grep, Glob, Bash(git diff:*) # 許可するツールをカンマ区切りで指定
---
あなたは経験豊富なソフトウェアエンジニアで、コードレビューを専門としています。
あなたの目標は、コードの品質、保守性、堅牢性を向上させるための建設的なフィードバックを提供することです。
以下の点に注力してください：
- コーディング規約への準拠
- 明確で読みやすいコード
- パフォーマンスのボトルネック
- セキュリティ上の脆弱性
- エッジケースの考慮

この設定の各項目は、サブエージェントの挙動を精密に制御します。

フィールド	必須	説明
`name`	はい	サブエージェントの一意な識別子。小文字とハイフンを使用します anthropic.com 。
`description`	はい	最重要項目。この自然言語の説明に基づき、プライマリエージェントがタスクを委任するかを判断します reddit.com 。具体的で行動指向の記述が推奨されます。
`tools`	いいえ	サブエージェントが使用を許可されるツールのカンマ区切りリスト。省略した場合、メインの会話スレッドからすべてのツールを継承します anthropic.com 。セキュリティと集中力向上のため、必要なツールのみに制限するのがベストプラクティスです reddit.com 。
`model`	いいえ	使用するClaudeモデルを指定します（ `haiku` , `sonnet` , `opus` ）。タスクの複雑さに応じてモデルを選択することで、コストとパフォーマンスのバランスを取ることができます youtube.com 。

重要な注意点：サブエージェントへの指示は「システムプロンプト」

ここで非常に重要なのは、Markdownの本文に記述する内容は、ユーザーが直接入力するプロンプトではなく、サブエージェントの「システムプロンプト」であるという点です

github.com

。

サブエージェントの情報フローは以下のようになっています。

サブエージェントはあなたに直接応答するのではなく、プライマリエージェントに結果を報告します

cuong.io

。この点を理解することが、効果的なサブエージェントを作成する鍵となります。プロンプトは、「プライマリエージェントが、このサブエージェントに何を、どのように実行させるか」を指示する形で記述する必要があります。

チームでの共有と連携：AIチームを組織化する

個々の優秀なスペシャリストも、チームとして連携することで真価を発揮します。サブエージェントも同様で、チームで共有し、連携させることで開発プロセス全体を劇的に効率化できます。

バージョン管理による共有

プロジェクト固有のサブエージェントは、

.claude/agents/

ディレクトリに配置し、Gitなどのバージョン管理システムに含めるのがベストプラクティスです

reddit.com

。これにより、チーム全員が同じAIスペシャリストを共有し、共同で改善していくことが可能になります。

実例①：すぐに使える専門家集団
wshobson/agents

GitHubで公開されている

github.com

は、50種類もの本番利用可能なサブエージェントのコレクションです

youtube.com

。以下のコマンドで、あなたの環境に専門家チームを即座に導入できます。

cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/agents.git

これにより、

code-reviewer

、

security-auditor

、

backend-architect

、

devops-troubleshooter

といった、チーム開発ですぐに役立つ多様な専門家が利用可能になります

youtube.com

。

使い方の例：

自動委任: 「最近の変更をレビューして」と依頼するだけで、Claude Codeが
```
description
```
を基に自動的に
```
code-reviewer
```
を呼び出します
youtube.com
。
明示的な呼び出し: 「
```
security-auditor
```
を使って脆弱性をスキャンして」のように、エージェント名を指定して特定の専門家を指名することもできます
geeky-gadgets.com
。

実例②：開発ワークフローの完全自動化
claude-sub-agent

さらに高度な連携例として、

github.com

は、企画から開発、検証までのソフトウェア開発ライフサイクル全体を自動化するシステムを提案しています

github.com

。

このシステムは、

spec-orchestrator

という司令塔エージェントが、各フェーズの専門エージェントを順次呼び出してワークフローを進行させます

github.com

。

出典:
github.com
youtube.com

このリポジトリのサブエージェントとスラッシュコマンドを自分のプロジェクトの

.claude

ディレクトリに配置するだけで、

/agent-workflow "タスク管理アプリを開発して"

のような単一のコマンドで、この複雑なワークフロー全体を実行できます

github.com

。これは、サブエージェントが連携することで、いかに高度な自動化が可能になるかを示す素晴らしい実例です。

高度な活用とベストプラクティス

AIチームを最大限に活用するためには、いくつかの高度なテクニックと原則を理解しておくことが重要です。

エージェントの連携パターン（Chaining）

複雑なタスクでは、複数のサブエージェントを連携させることが有効です。Claude Codeは、以下のような連携パターンを自動的に調整します

youtube.com

。

直列処理:

要件分析

→

バックエンド設計

→

フロントエンド開発

→

テスト

並列処理:

パフォーマンス最適化

→

パフォーマンスエンジニア

と

データベース専門家

が同時に作業し、結果を統合。

ルーティング:
```
バグ修正依頼
```
→
```
デバッガー
```
が問題を分析し、適切な専門家（
```
バックエンド
```
or
```
フロントエンド
```
）にタスクを振り分け。

レビューパターン:

支払い機能の実装

→

支払い統合の専門家

が実装し、

セキュリティ監査人

がレビュー。

成功のためのヒント

単一責任の原則: 一つのエージェントに多くのことをさせず、それぞれが明確な一つの責任を持つように設計します
reddit.com
。
高レベルなリクエストから始める: 「ユーザー認証機能を実装して」のような大まかな指示から始め、あとはAIチームにタスクの分解と実行を任せましょう
medium.com
。
明示的な呼び出しを恐れない: 自動委任がうまくいかない場合や、特定の専門家の意見が欲しい場合は、ためらわずにエージェントを名指しで呼び出しましょう
medium.com
。
反復と改善: どのエージェントが自分のユースケースに最適かを見極め、エージェントからのフィードバックを元に要件を洗練させていくことが、成功への近道です
medium.com
。

サブエージェントは、単なるコード生成ツールではありません。それは、あなたの知識と経験をAIにエンコードし、拡張し、チーム全体で共有するための強力なプラットフォームです。この実践ガイドを参考に、あなただけの最強の「AIコーディングチーム」を構築し、開発の未来を体験してください。

github.com

medium.com

anthropic.com

released Claude Code

prompt improver

Puppeteer MCP server

iOS simulator MCP server

reference implementation

headless mode

Claude Code repository

subjective code reviews

github.com

anthropic.com

advanced credential configuration

permission rules

working directories

permission mode

managed policy settings

IAM documentation

subagents documentation

settings.json

Haiku-class model for background tasks

Identity and Access Management

IAM and access control

Troubleshooting

🖍 考察

調査の本質：単なるツールから「AI専門家チーム」へのパラダイムシフト

ユーザー様の「Claude Codeサブエージェントの実際の使い方や動作タイミングを知りたい」というご要望は、単なる機能理解に留まりません。その本質は、**「自らの開発ワークフローを根本から見直し、AIとの協業を通じて生産性を飛躍させるにはどうすれば良いか」**という、より戦略的な問いかけであると解釈しました。

したがって、本考察では、サブエージェントを単一の機能として解説するのではなく、**開発者一人ひとりが組織し、育成できる「AI専門家チーム」**という新しいパラダイムとして捉え直します。この視点から、サブエージェントが「いつ、どのように」動くのかを解き明かし、皆様の意思決定と問題解決に貢献する具体的かつ革新的な示唆を提供することを目指します。

分析と発見事項：自律的に動く「AI専門家チーム」のメカニズム

調査結果を多角的に分析した結果、サブエージェントの動作原理は、人間社会の専門家チームのそれと酷似していることが明らかになりました。その核心的な発見事項は以下の通りです。

発見事項	分析内容	根拠
司令塔（プライマリエージェント）の存在	ユーザーは個々のサブエージェントと直接対話するのではなく、常に「プライマリエージェント」という司令塔を介します。この司令塔がユーザーの意図を汲み取り、最適な専門家（サブエージェント）にタスクを割り振ります。	youtube.com , cuong.io
トリガーは「業務内容説明書 ( `description` )」	司令塔がどの専門家にタスクを依頼するかの判断基準は、各サブエージェントに設定された `description` フィールドです。これは、専門家の「プロフィール」や「業務内容説明書」に相当し、ここの記述の明確さが自動連携の精度を決定します。	youtube.com , anthropic.com , medium.com
報告・連絡・相談（報連相）フローの確立	サブエージェントは、実行結果をユーザーに直接報告するのではなく、必ず司令塔であるプライマリエージェントに報告します。司令塔がその報告を統合・解釈し、最終的な回答をユーザーに提供します。この一方向の情報フローが、高品質な連携の鍵です。	youtube.com , anthropic.com
自己組織化するチーム	サブエージェントが他のサブエージェントを構築する「メタエージェント」の存在は、このAIチームが固定的なものではなく、タスクに応じて自らを動的に拡張・最適化していく自己組織的なエコシステムであることを示唆しています。	youtube.com , youtube.com

これらの発見は、サブエージェントが単なる自動化スクリプトではなく、自律的な判断と連携能力を持つ「知的労働者」の集合体であることを示しています。

より深い分析と解釈：なぜこのアーキテクチャは優れているのか？

発見された事実の背後にある「なぜ？」を3段階掘り下げることで、サブエージェントアーキテクチャの本質的な優位性を解き明かします。

なぜ、そもそも「サブ」エージェントが必要なのか？
- → 単一の万能AIでは、コンテキストが汚染され専門性が低下するから。
- 万能AIに多様なタスクをさせると、過去の対話履歴（コンテキスト）が複雑化し、本来の目的に集中できなくなります。サブエージェントは、各々が独立したコンテキストウィンドウを持つことで、コードレビューならレビュー、API設計なら設計だけに集中できる「専門家の作業空間」を確保します。これは、人間の専門家が集中して作業に没頭する環境をAIで再現していると言えます
  youtube.com
  。
なぜ、ユーザーとサブエージェントの間に「プライマリエージェント」を介在させるのか？
- → ユーザーを「雑務」から解放し、高レベルの意思決定に集中させるため。
- プライマリエージェントは、優秀な「プロジェクトマネージャー」や「秘書」の役割を果たします。ユーザーが大まかな指示（例：「新機能を実装して」）を出すだけで、タスクの分解、適切な専門家への割り振り、進捗管理、結果の統合といった煩雑な調整業務を全て代行してくれます。これにより、ユーザーはミクロなタスク管理から解放され、より創造的で戦略的な思考にリソースを割くことができます
  medium.com
  。
なぜ、
description
という「自然言語」で動作を制御するのか？
- → 開発者の「思考」とAIの「実行」を最もシームレスに繋ぐため。
- 従来の自動化では、開発者は厳密なスクリプトや設定ファイルで動作を定義する必要がありました。しかし
```
description
```
  は、「このエージェントには、こういう時に働いてほしい」という開発者の意図を自然言語で記述するだけで、AIチームを動かすことができます。これは、AIの能力を最大限に引き出すためのインターフェースが、プログラミング言語から自然言語へとシフトしていることを象徴しています。結果として、AIのカスタマイズが、一部の専門家だけでなく、すべての開発者にとって身近なものになります
  github.com
  。

このアーキテクチャは、AIの自律性と人間のコントロールを見事に両立させています。AIに専門的な実行を委ねつつ、人間はより高次元の「目的」と「意図」を設定する役割にシフトする。これは、未来のソフトウェア開発における人間とAIの理想的な協業モデルを提示しています。

戦略的示唆：明日から始めるAIチーム構築プラン

これらの分析と解釈に基づき、サブエージェント機能を段階的に導入し、その価値を最大化するための具体的なアクションプランを提案します。

ステップ1：個人アシスタントとしての即時導入（短期）

まずは、個人レベルで生産性を向上させることから始めましょう。

専門家チームのインストール: GitHubで公開されている
```
wshobson/agents
```
リポジトリをクローンし、すぐに使える50種類以上の専門家AIをあなたの環境に導入します
youtube.com
。
```
cd ~/.claude
git clone https://github.com/wshobson/agents.git
```
日常業務への組み込み: コーディング中に「
```
code-reviewer
```
にこの関数をレビューさせて」と依頼したり、エラー発生時に「
```
devops-troubleshooter
```
、このログを分析して」と指示したりすることで、日常的なタスクを効率化します。
「お気に入り」エージェントの作成: 頻繁に行う定型作業（例：特定の形式でのドキュメント生成、リリースノートの作成）を自動化する、自分だけのサブエージェントを作成します。モデルは高速・低コストな
```
haiku
```
から試すのがおすすめです
youtube.com
。

ステップ2：チームの知識資産としての共有と育成（中期）

次に、AIチームを組織全体のアセットとして活用します。

チーム専用エージェントの共同開発: プロジェクトのコーディング規約や設計思想をシステムプロンプトに組み込んだ
```
xxx-project-reviewer
```
のようなカスタムエージェントを作成し、
```
.claude/agents/
```
ディレクトリでGit管理します。これにより、チームのベストプラクティスがAIによって担保され、新メンバーのオンボーディングも円滑になります
reddit.com
。
ワークフローの自動化:
```
zhsama/claude-sub-agent
```
の例を参考に、複数のサブエージェントが連携するワークフローを構築します
github.com
。例えば、「機能追加」というタスクをトリガーに、
```
spec-analyst
```
（要件分析）→
```
spec-developer
```
（実装）→
```
spec-tester
```
（テスト）が連鎖的に動作する仕組みを構築します。

ステップ3：自律的開発エコシステムの構築（長期）

最終的には、開発プロセス自体をAIに最適化させることを目指します。

「メタエージェント」の活用: 「新しいツールAを導入したので、これを使うためのサブエージェントを作って」のように、開発環境の変化に応じてAIチーム自体を自己進化させる「メタプログラミング」ならぬ「メタエージェンティング」を実践します
reddit.com
。
パフォーマンスとコストの戦略的最適化: タスクの重要度と複雑性に応じて、
```
haiku
```
,
```
sonnet
```
,
```
opus
```
を使い分けるルールをチーム内で定義します。例えば、本番コードのレビューは
```
opus
```
、ドキュメントの清書は
```
haiku
```
といったように、ROIを最大化するAIリソース配分戦略を立てます
youtube.com
。

今後の調査：AI協業時代をリードするために

この革新的なテクノロジーを最大限に活用し、継続的な改善につなげるために、以下のテーマについてさらなる探求をお勧めします。

チーム内で作成したサブエージェントの品質を担保し、効果的に共有・管理するためのガバナンスモデルの確立。
複雑なエージェント連携（Chaining）において、エラーが発生した際の効率的なデバッグ手法と、プロセスの途中から再開させるためのベストプラクティス。
社内の機密情報やプロジェクト固有のドキュメントを安全かつ効率的にサブエージェントに学習させるための、プライベートなRAG（Retrieval-Augmented Generation）環境との連携方法。
各サブエージェントの利用頻度、処理時間、コストを可視化し、AIチーム全体のパフォーマンスを継続的にモニタリング・最適化するためのダッシュボードやツールの検討。
異なる専門分野のエージェント間で、より円滑に情報を伝達するための「報告フォーマット」や「API仕様」のようなコミュニケーションプロトコルの標準化。

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📖 レポートに利用された参考文献

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調査された文献

60件

精査された情報

10件

整理された情報量

約50,000語

削減された時間

約5時間

🏷 Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

Subagents - Anthropic API

Custom subagents in Claude Code are specialized AI assistants that can be invoked to handle specific types of tasks. They enable more efficient ...

anthropic.com

調査のまとめ

はい、承知いたしました。Claude Codeのサブエージェントについて、調査結果を基に回答します。 ### 回答 #### Claude Codeのサブエージェントとは Claude Codeの...

🏷 サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

My Claude Code Sub Agents BUILD THEMSELVES - YouTube

You'll see exact prompt your main agent send to your sub-agent, detailed steps, tool executions and output your subagent takes and send back to ...

youtube.com

How Can Claude Code Sub-Agents Revolutionize Your ... - Apidog

Learn how Claude Code sub-agents revolutionize development with specialized AI assistance. Explore their mechanics, benefits, and use cases.

apidog.com

Common workflows - Anthropic API

Learn about common workflows with Claude Code. Each task in this document includes clear instructions, example commands, and best practices.

anthropic.com

🏷 実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

A collection of production-ready subagents for Claude Code - GitHub

This repository contains 48 specialized subagents that extend Claude Code's capabilities. Each subagent is an expert in a specific domain, ...

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How I'm Using Claude Code Sub Agents (Newest Feature) As My ...

Claude Code subagents are specialized assistants that you can create for specific tasks.Each subagent operates with its own context window, ...

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Claude Code: Best practices for agentic coding - Anthropic

This post covers tips and tricks that have proven effective for using Claude Code across various codebases, languages, and environments.

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Claude Sub-Agent Spec Workflow System - GitHub

A comprehensive AI-driven development workflow system built on Claude Code's Sub-Agents feature. This system transforms project ideas into ...

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Claude Code settings - Anthropic API

Claude Code supports custom AI subagents that can be configured at both user and project levels. These subagents are stored as Markdown files with YAML ...

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📖 レポートに利用されていない参考文献

検索結果: 25件追加のソース: 0件チャット: 0件

Master Claude Code Sub‑Agents in 10 Minutes - YouTube

check out claude code: http://clau.de/prompteng In this video, you will learn about the new sub-agents feature in Claude Code.

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What's your best way to use Sub-agents in Claude Code so far?

For example: feature requirement file → `/plan` with main claude → multiple sub-agents for specific analysis, architecture, researcher ...

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hesreallyhim/awesome-claude-code-agents - GitHub

Custom sub agents in Claude Code are specialized AI assistants that can be invoked to handle specific types of tasks. They enable more efficient ...

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Claude Code NEW Sub Agents in 7 Minutes - YouTube

... code reviews, debugging, and web research. Discover how to use subagents to build a project-specific mini-workforce and see practical examples ...

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Practical guide to mastering Claude Code's main agent and Sub ...

Sub‑agents are specialized mini‑agents you define (with their own system prompt, tool permissions, and an independent context window) that the ...

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Claude Code: Subagent Deep Dive

Explore Claude Code's undocumented subagent feature for parallel task execution. Learn how to run up to 10 concurrent tasks, scale to 100+ ...

cuong.io

BEST AI Coder! SUPERCHARGE Claude Code and 10x ... - YouTube

-code Sub Agents Docs: https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/sub-agents Sub Agent Marketplace: https://www.claudecodeagents.com ...

youtube.com

Claude Code's Sub-Agents : How They Save Time & Enhance Accuracy ...

geeky-gadgets.com

Claude Code has officially launched sub agents ! | Lorenzo C.

linkedin.com

Claude Custom Sub Agents are amazing feature and I built 20 of them to open source.

reddit.com

How Claude Code Sub-Agents Simplify Debugging and Testing - Geeky ...

geeky-gadgets.com

Continuously impressed by Claude Code -- Sub-agents (Tasks) Are ...

reddit.com

Anthropic COOKED Again: Claude Code Custom Agents Are Here - YouTube

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GitHub - vanzan01/claude-code-sub-agent-collective: Autonomous ...

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Wonderful world of Claude Code subagents running for ~2.5hrs non ...

Wonderful world of Claude Code subagents running for ~2.5hrs non-stop! Claude Code custom slash command /typescript-checks utilising Claude ...

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Reverse-Engineering Claude Code Using Claude Sub Agents (Part 1)

sabrina.dev

Sub Agents are a GAME CHANGER! Here is how I made some that work ...

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GitHub - lst97/claude-code-sub-agents: Collection of specialized ...

github.com

Claude Code: Subagents Explained & Setup (+ The New Weekly Rate Limit Reality Check)

youtube.com

Claude Code sub agents : r/ClaudeAI - Reddit

You can now create CUSTOM AI AGENTS inside Claude Code that handle specific tasks with their OWN CONTEXT WINDOWS.

reddit.com

Claude Code Subagents Collection - GitHub

This repository contains 100+ specialized subagents that extend Claude Code's capabilities. Each subagent is an expert in a specific domain, ...

github.com

Claude Code overview - Anthropic API

Learn about Claude Code, Anthropic's agentic coding tool that lives in your terminal and helps you turn ideas into code faster than ever before.

anthropic.com

Claude Code Sub-Agent Coordination - LinkedIn

This project implements a production-ready multi-agent Claude Code system based on Anthropic's official engineering documentation. It ...

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Anthropic Rolls Out Claude Code 'Sub-Agents' to Streamline Complex ...

winbuzzer.com

Anthropic's NEW Claude Code Sub Agent Mode: Build Multi‑Persona AI ...

youtube.com

📊 ドメイン統計

参照ドメイン数: 11引用済み: 5総文献数: 60

anthropic.com

引用: 4件/ 総数: 8件

引用率: 50.0%

github.com

引用: 2件/ 総数: 10件

引用率: 20.0%

medium.com

引用: 1件/ 総数: 11件

引用率: 9.1%

youtube.com

引用: 1件/ 総数: 9件

引用率: 11.1%

apidog.com

引用: 1件/ 総数: 1件

引用率: 100.0%

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引用: 0件/ 総数: 7件

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実例で学ぶClaude Codeサブエージェント：使い方・動作タイミング・設定法

📜 要約

主題と目的

回答

Claude Code サブエージェントとは？ - 専門家AIチームの構築

サブエージェントは「いつ」「どう」動くのか？ - 動作の核心

実践！サブエージェント活用事例集

あなたのAIチームを作る：カスタムサブエージェントの作成方法

結果と結論

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🏷Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

サブエージェントの仕組みと利点

高度な連携：自己進化する「コーディング軍団」

調査のまとめ

↪️ 回答のワークフロー:

回答

Claude Codeのサブエージェントとは

🏷サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

基本のキ：サブエージェントの動作フローを理解する

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実践！サブエージェント活用事例集

日常業務を自動化する「専門家チーム」

高度な連携プレイ：エージェントがエージェントを創る「メタエージェント」

あなたのチームに専門家を：サブエージェントの作り方

🏷実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

カスタムサブエージェントの作成：最初の"AIチームメンバー"を作る

作成方法とファイル構造

設定ファイルの解剖学

重要な注意点：サブエージェントへの指示は「システムプロンプト」

チームでの共有と連携：AIチームを組織化する

バージョン管理による共有

実例①：すぐに使える専門家集団 wshobson/agents

実例②：開発ワークフローの完全自動化 claude-sub-agent

高度な活用とベストプラクティス

エージェントの連携パターン（Chaining）

成功のためのヒント

🖍 考察

調査の本質：単なるツールから「AI専門家チーム」へのパラダイムシフト

分析と発見事項：自律的に動く「AI専門家チーム」のメカニズム

より深い分析と解釈：なぜこのアーキテクチャは優れているのか？

戦略的示唆：明日から始めるAIチーム構築プラン

ステップ1：個人アシスタントとしての即時導入（短期）

ステップ2：チームの知識資産としての共有と育成（中期）

ステップ3：自律的開発エコシステムの構築（長期）

今後の調査：AI協業時代をリードするために

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📖 レポートに利用された参考文献

🏷 Claude Codeサブエージェントとは？専門タスクを自動化するAIアシスタント

🏷 サブエージェントはいつ、どう動くのか？具体的な活用事例と動作フロー

🏷 実践編：カスタムサブエージェントの作成からチームでの共有まで

📖 レポートに利用されていない参考文献

📊 ドメイン統計

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トリガーの秘密：「いつ」動くかは
`description`
で決まる

実例①：すぐに使える専門家集団
`wshobson/agents`

実例②：開発ワークフローの完全自動化
`claude-sub-agent`