Prorise-cool/Claude-Code-Multi-Agent

Claude-Code-Multi-Agent驱动的新一代AI编程助手生态系统，基于Claude Code构建的智能代理协调工作空间，实现从需求到交付的全流程自动化开发

Claude Code Multi‑Agent – Claude Code のプロジェクト認識型開発アシスタント

何であるか – Anthropic の Claude Code を汎用的なチャットアシスタントから「プロジェクト認識型」AI開発者に変えるオープンソースフレームワークです。これは、Hooks システムによって、Claude Code セッションの重要な瞬間（セッション開始、ユーザーのプロンプト送信、ツール使用など）に自動的に実行される仕組みです。Hooks はローカルで実行される Ollama モデル（例：gemma3:1b）にアクセスし、コードベースの種類を検出、ユーザーの意図を分析し、多数の組み込み Skills（バックエンドスペシャリスト、テストスペシャリスト、セキュリティスペシャリストなど）のいずれかを推薦または起動します。このフレームワークは 自動ドキュメント生成（DEVELOPMENT.md, KNOWLEDGE.md, CHANGELOG.md）も強制し、Gitワークフローと統合されます。

コアコンセプト

コンセプト 役割
Hooks 特定のイベント（SessionStart, UserPromptSubmit, PreToolUse, PostToolUse など）で実行される小さな Python スクリプト。Ollama とやり取りし、ドキュメントを管理し、Skills をロードし、exit_code でアクションの許可・ブロックも可能。
Ollama プロジェクトタイプ検出、意図分析、スキル推薦を実行するローカル LLM エンジン。外部 API 呼び出しは一切不要。
Skills SKILL.md ファイル（YAML フロントマター + マークダウン）で定義される自己完結型「エキスパートエージェント」。各 Skill はドメイン（バックエンド、フロントエンド、テスト、セキュリティなど）を表し、/backend‑specialist … のようなスラッシュコマンドで呼び出せる。
コマンド 事前に定義されたマルチステップワークフロー（例：/kiro/spec, /agent‑workflow, /gh/commit）で、仕様作成、エージェント全体の実行、Git コミットの生成を自動化。
自動ドキュメントシステム プロジェクトの知識がコードと同期されるよう、3つの主要なマーカドファイルを強制的に更新。

すぐに使える機能

  • 300+ Skills：バックエンド、フロントエンド、テスト、セキュリティ、アーキテクチャ、DevOps などに対応。
  • ゼロ構成スタート – リポジトリをクローンし、プロジェクトフォルダを配置、環境変数をいくつか設定するだけで、適切な Skills が自動的に読み込まれ、ドキュメントファイルが作成される。
  • ローカル専用 LLM – Ollama はあなたのマシン上で実行。フレームワークはコードをクラウドに送信しない。
  • Gitワークフロー支援 – リポジトリを検出、ブランチモデル（GitHub Flow、Git-Flow）を提案し、コミットメッセージを生成可能。
  • 意図駆動型ツール選択 – シンプルな「Write」ツールで十分か、それともより複雑な「Sequential Thinking」ワークフローが必要かをシステムが判断。

クイックスタート（約5分）

  1. 必須ソフトウェアのインストール
    # Ollama（Windows/macOS/Linux）
winget install Ollama.Ollama   # Windows
brew install ollama           # macOS
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh   # Linux

# 軽量モデルの取得
ollama pull gemma3:1b   # もしくは llama3.2:3b などの larger model

# uv（高速な Python パッケージマネージャ）のインストール
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh   # macOS/Linux
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"   # Windows
  2. リポジトリのクローンと設定
    git clone https://github.com/Prorise-cool/Claude-Code-Multi-Agent.git
cd Claude-Code-Multi-Agent
cp .env.example .env   # オプション – 既定値は動作する
  3. コードの追加 – 既存のプロジェクトをコピーするか、リポジトリ内に小さなテストプロジェクトを作成（例：test-project/main.py）。
  4. Claude Code（デスクトップアプリまたは VS Code 拡張機能）を開き、リポジトリフォルダをオープン。
  5. 確認 – Claude のチャットに何でも入力。次のようなメッセージが表示されるはずです：
    • プロジェクトタイプ: Python
    • 50個の Skills をロードしました
    • DEVELOPMENT.md / KNOWLEDGE.md / CHANGELOG.md を作成しました

これらのメッセージが表示されれば、フレームワークが正常に動作しています。

一般的なワークフローの例

場面 フレームワークの使い方
RESTful API の設計が必要 /backend-specialist ユーザ認証用の RESTful API を設計 と入力。Claude はバックエンドエキスパートとして回答し、リソース名、HTTPメソッド、ステータスコードなどを示す。
複雑な機能要件がある 自然言語で要件を記述（例：「ユーザーのログイン機能を実装」）。UserPromptSubmit ハックが意図を分析し、ツール（Sequential Thinking）と関連する Skills（backend‑specialist, security‑specialist）を提案し、ステップバイステップの計画を返す。
コードを変更した ファイルを編集後、PostToolUse ハックが DEVELOPMENT.md, KNOWLEDGE.md, CHANGELOG.md の更新を強制し、ドキュメントを同期。
完全な仕様書が必要 /kiro/spec ユーザ認証機能 を実行。このコマンドは EARS 形式での要件、アーキテクチャ、データモデルを順に確認し、.kiro/specs/ 下に仕様フォルダを作成。
良いコミットメッセージでコミット /gh/commit を実行。このコマンドはステージングされた変更を分析し、Ollama に要約されたコミットメッセージを生成させ、git commit を実行。

システムの拡張

  • 新しい Skill を追加 – .claude/skills/ 下にフォルダを作成し、SKILL.md ファイル（YAML フロントマター + マークダウン）を配置。次のセッション開始時に自動検出される。
  • カスタム Hook を作成 – .claude/hooks/handlers/ に Python スクリプトを配置し、.claude/settings.json で適切なイベントに参照する。
  • プロンプトを編集 – すべてのシステムプロンプトは .claude/hooks/prompts.json に保存。語尾の変更、変数（{type}, {framework}）の追加が可能で、変更は即座に反映。

プロジェクト構成（概要）

claude-code-multi-agent/
├─ .claude/
│  ├─ hooks/            # Hook コア、ハンドラ、設定
│  ├─ commands/         # マルチステップワークフロー
│  └─ skills/           # エキスパートエージェント（backend‑specialist, …）
├─ project_document/    # 自動メンテナンスドキュメント（DEVELOPMENT.md, …）
├─ .env.example         # 環境変数のサンプル（OLLAMA_MODEL, TTS 設定）
├─ pyproject.toml       # uv 依存関係ファイル
└─ README.md            # （このファイル）

どんな人に向いているか？

  • 個人開発者：長文のプロンプトを書かずに、Claude Code が自分のリポジトリを「理解」できるようにしたい人。
  • 小さなチーム：再現可能でバージョン管理可能なオンプレミス AIアシスタントを探している人。
  • 教育者 / 講師：自己ホスト型 LLM を使って AI 拡張開発ワークフローを紹介したい人。

ライセンスと貢献

  • ライセンス：MIT（README のバッジを参照）。
  • 貢献：プルリクエストで歓迎。リポジトリには CONTRIBUTING スタイルガイド、テストコマンド（uv run pytest）、開発エントリポイント（uv run python -m claude_hooks.dev）が含まれている。

最後に

Claude Code Multi‑Agent は、実行可能な本格的なフレームワークであり、ローカル Ollama モデルとクリーンな Python Hook アーキテクチャで管理され、Claude Code にプロジェクト認識能力、スキルベースのエキスパートエージェント、強制ドキュメント管理を追加します。ほとんど手動設定なしで、AI強化開発環境をすぐに利用可能にします。

関連

  • プロジェクト
    wesammustafa/Claude-Code-Everything-You-Need-to-Know

    AnthropicのClaude Code CLIについて、インストール、プロンプト工学、および高度な拡張機能（Skills、Hooks、Sub-agents、Workflows、MCP）を豊富な例で解説する包括的なチュートリアル。開発者がリポジトリ全体のコード分析、編集、テスト、自動化にClaudeを活用できるようにします。

  • プロジェクト
    alirezarezvani/claude-skills

    364のスキル、120のコマンドを備えた巨大なオープンソースライブラリ。Claude Code、Codex、Gemini CLI、Cursor、および9つの他のAIコーディングエージェントにドメイン固有の専門知識を追加します。各スキルには構造化されたMarkdownガイド、純粋なPython CLIヘルパー、リファレンス資産が含まれます。リポジトリにはパーソナ、オーケストレーションプロトコル、および組み込みセキュリティオーサーが含まれており、任意のLLMコーディングアシスタントをフルスタックエンジニア、プロダクト、マーケティング、コンプライアンス、Cレベルアドバイザーに即座に変換できる仕組みです。

  • Dispatch
    Claude Codeを極める：カジュアルなプロンプトから自律的なエンジニアリングへ

    CLAUDE.md, カスタムスキル, サブエージェント, および Model Context Protocol を使用して、Claude Code を単純なチャットボットからプログラマブルなエージェントへと変貌させる方法についての深い考察。

  • プロジェクト
    shareAI-lab/learn-claude-code

    17レッスンからなるチュートリアルで、LLMベースのコーディングエージェント（Claude）の周囲の「ハarness」コードを構築する方法を学びます。ツールの追加、権限、コンテキスト管理、メモリ、タスクスケジューリング、マルチエージェント協調、目標駆動の終了処理を、モデルがツール呼び出しを決定できるシンプルなエージェントループの周囲に実装します。

  • プロジェクト
    sangrokjung/claude-forge

    A professional equipment pack for Claude Code that adds specialist agents, safety hooks, and automated workflows to transform the terminal AI into a full-scale development kit.