“一个人干活靠肝，一支 AI 小队干活靠脑。”

Claude Code 很早就推出了一个超酷的新功能：Subagents（子智能体）。听起来像科幻片？其实它更像是你手下的“专属小分队”——每个成员都有自己的专长、工具和脾气，还能互相配合，把复杂任务拆解得明明白白。

今天我们就来聊聊：如何用这些“AI 小分队”彻底改变你的开发工作流，顺便看看它们到底能帮你省下多少加班时间 🍵。

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🤖 从前：一个“万能但懵圈”的 AI 助手

在 Subagents 出现之前，我们通常这样用 AI：

# CLAUDE.md
- 请帮我重构这段代码。
- 顺便写个测试。
- 哦对了，这个 bug 能修一下吗？

结果？AI 虽然努力，但就像让一个刚毕业的实习生同时干架构师、测试工程师和安全审计员的活——它尽力了，但容易顾此失彼。

问题在哪？

• 没有角色分工：所有任务都用同一个系统提示（system prompt），上下文混杂。
• 工具一锅端：不管是不是需要数据库权限，所有工具都开着。
• 缺乏专注力：前一秒还在讨论设计模式，下一秒就要查日志，AI 也晕。

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🦸‍♂️ 现在：召唤你的“AI Minions”小分队！

Claude Code 的 Subagents 功能，让你可以创建多个有明确角色、专属上下文和定制工具的 AI 智能体。作者给它们起了可爱的名字：Kevin、Bob、Stuart、Dave……是不是有点《神偷奶爸》那味儿了？

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🧠 Kevin：架构师（The Architect）

“别急着改代码，先让我画个蓝图。”

适用场景：大型重构、系统设计、技术选型。

特点：

• 必须先出详细计划，等你批准才动手。
• 能调用 planner 和 challenger 工具，甚至拉上 Gemini 一起“辩论”方案。
• 自动检查最新文档（通过 Context7 MCP），避免用过时的模式。
• 安全第一：自动考虑向后兼容性和安全风险。

✅ 你该什么时候喊他？
当你想重构一个 Go 项目的模块结构，或者引入新设计模式（比如工厂方法）时，Kevin 就是你的最佳拍档。

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🔍 Bob：调试侦探（The Debugger）

“Bug？交给我，三分钟内找到真凶。”

适用场景：排查奇怪的 panic、数据不一致、API 返回 500。

特点：

• 会主动问你要日志、堆栈、数据库状态。
• 使用 tracer 工具追踪函数调用链。
• 如果怀疑是 Supabase 问题，直接调用 Supabase MCP 查 schema 或 RLS 策略。
• 修复后还会建议写个回归测试。

✅ 生活化例子：
你写了个 Go 泛型函数，结果线上 panic 了。Bob 不仅定位到 nil pointer，还发现你漏了类型约束边界检查——顺手补上测试，堪称“人形 linter + debugger 合体”。

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👓 Stuart：代码审查官（The Code Reviewer）

“这行代码，不符合我们《CLAUDE.md》第 3.2 条。”

适用场景：PR 审查、安全审计、规范检查。

特点：

• 熟读项目中的 CLAUDE.md，知道你们用的是 Clean Architecture 还是 DDD。
• 自动发现安全漏洞（比如 SQL 注入、JWT 验证缺失）。

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🧪 Dave：测试工程师（The QA Automator）

“用户点这里会崩溃？让我写个 Playwright 脚本验证一下。”

适用场景：自动化测试、E2E 验证、数据库状态校验。

特点：

• 输入需求，自动生成测试计划（UI + DB + 边界 case）。
• 用 Playwright 模拟真实用户操作，截图自动存到 screenshots/ 文件夹。
• 用 Supabase MCP 写只读查询，验证数据是否正确落库。
• 输出清晰的测试报告：✅ Pass / ❌ Fail + 错误详情。

✅ 实战小例子：
你加了个“用户注册”功能，Dave 自动写了：

• 正常注册流程
• 重复邮箱校验
• 密码强度不足提示
• 数据库是否新增 user 记录

连截图都给你按日期归档好了，老板看了直呼“专业”！

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🛠️ 如何创建你的第一个 Subagent？

1. 在 Claude Code 中输入 /agents
2. 点击 “Create New Agent”
3. 选择作用范围（项目级 or 用户级）
4. 填写：
   • Name：比如 GoRefactorBot
   • Description：当用户提到“重构 Go 代码”时调用我
   • System Prompt：你希望它怎么思考？（可参考 Kevin 的 prompt）
   • Tools：只给它需要的工具（比如 Go AST 分析器、Git 工具等）

💡 小技巧：你可以为 Go 项目专门建一个 “泛型顾问” agent，专门帮你检查泛型约束是否合理！

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🌟 意外收获：AI 不只是工具，更是老师

最惊喜的是——这些 Subagents 还在教你成长！

• Kevin 会推荐你没听过的 Go 设计模式（比如“策略模式 + 泛型”组合）。
• Bob 可能提到一种新的日志采样技术。
• Stuart 会科普 CSP 安全头配置。
• Dave 甚至教你用 Playwright 测试 SSE（Server-Sent Events）流！

信息量有时大到“吓人”，但每一条都是成长的养分。

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🚀 总结：为什么你需要 Subagents？

传统方式	Subagents 方式
一个 AI 干所有活	多个专家各司其职
上下文混乱	每个 agent 有独立上下文
工具全开，易出错	按需分配工具，更安全
被动响应	主动规划、提问、验证

一句话总结：

与其让一个 AI “全能但平庸”，不如组建一支“各有所长”的 AI 小分队——让 Kevin 架构、Bob 调试、Stuart 审查、Dave 测试，你只负责喝咖啡和 Merge PR ☕️。

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