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Agent- und Skill-Katalog

Uebersicht aller verfuegbaren Claude Code Agents und Skills im Kamerplanter-Projekt.

Stand: April 2026 -- 35 Agents, 19 Skills registriert

Dieser Katalog wird vom /update-catalog Skill automatisch generiert.


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Kategorie Technisch Fachlich Gesamt
Analyse & Review 5 5 10
Entwicklung 3 4 7
Testing & QA 5 0 5
Dokumentation 2 0 2
Spezialagenten 6 5 11
Skills 12 7 19

Agents

Analyse & Review (10 Agents)

Pruefung bestehender Dokumente, Code oder Anforderungen auf Qualitaet, Fehler, Luecken.

Agent Typ Modell Fokus
agrobiology-requirements-reviewer F sonnet Botanische Korrektheit und Vollstaendigkeit von Anforderungen
cannabis-indoor-grower-reviewer F opus Indoor-Growing-Perspektive fuer professionelle Nutzer
casual-houseplant-user-reviewer F opus Laien-Nutzer-Perspektive, Anfaenger-Freundlichkeit
code-security-reviewer T sonnet OWASP Top 10, Injection, Auth-Bypass, Tenant-Isolation
docs-freshness-checker T sonnet MkDocs auf Aktualitaet, Vollstaendigkeit, DE/EN-Paritaet
i18n-completeness-checker T haiku i18n-Dateien auf fehlende Keys, verwaiste Keys pruefen
it-security-requirements-reviewer T sonnet IT-Sicherheit, Datensparsamkeit, DSGVO-Konformitaet
outdoor-garden-planner-reviewer F sonnet Outdoor-Gartenbau-Perspektive fuer Anforderungen
requirements-contradiction-analyzer T sonnet Widersprueche zwischen REQ/NFR erkennen
smart-home-ha-reviewer F sonnet Home-Assistant-Integrations-Tauglichkeit pruefen

Entwicklung (7 Agents)

Schreiben produktiven Code, APIs, Komponenten und Integrationen.

Agent Typ Modell Aufgabe
frontend-usability-optimizer T sonnet React/MUI-Seiten und Formulare auf Usability optimieren
fullstack-developer T opus Backend (Python/FastAPI) + Frontend (React/TS) implementieren
ha-integration-developer F opus Home-Assistant Custom Integration entwickeln
ha-integration-sync F opus HA-Integration mit Backend-API synchronisieren
knowledge-chunk-author F sonnet RAG-Knowledge-Base-Chunks erstellen und verbessern
plant-info-document-generator F sonnet Detaillierte Pflanzen-Informationsdokumente recherchieren
plant-info-to-seed-yaml F sonnet Pflanzendokumente in YAML-Seed-Eintraege konvertieren

Testing & QA (5 Agents)

Test-Erstellung, -Verwaltung und Analyse.

Agent Typ Modell Fokus
e2e-result-reviewer T opus E2E-Testergebnisse visuell gegen Specs pruefen
e2e-testcase-extractor T sonnet E2E-Testfaelle aus Anforderungen systematisch ableiten
selenium-test-generator T opus NFR-008-konforme Selenium-E2E-Tests generieren
selenium-test-reviewer T sonnet Selenium-Tests auf NFR-008-Konformitaet reviewen
unit-test-runner T sonnet Unit-Tests (pytest, vitest) + Linting (Ruff, ESLint) ausfuehren

Dokumentation (2 Agents)

Dokumentations-Erstellung und -Pflege.

Agent Typ Modell Fokus
mkdocs-documentation T sonnet MkDocs-Material-Dokumentation (DE+EN) erstellen
gemini-graphic-prompt-generator T sonnet KI-Bildgenerations-Prompts fuer Icons und Illustrationen

Spezialagenten (11 Agents)

Spezialisierte Aufgaben mit domaenenspezifischem Wissen.

Agent Typ Modell Fokus
agent-catalog-generator T haiku Diesen Agent- und Skill-Katalog regenerieren
frontend-design-reviewer T sonnet Frontend auf responsive Design, Kiosk-Modus, WCAG pruefen
growing-phase-auditor F sonnet Wachstumsphasen-Daten auf biologische Korrektheit pruefen
ha-integration-requirements-engineer F sonnet HA-Integrations-Anforderungen aus REQs ableiten
png-to-transparent-svg T sonnet PNG mit Schachbrett-Hintergrund zu transparentem SVG
pr-to-develop T sonnet GitHub PR vorbereiten, lokale CI validieren, mergen
rag-eval-runner F sonnet RAG-Qualitaets-Benchmarks ausfuehren und analysieren
seed-data-validator F sonnet YAML-Seed-Daten auf Qualitaet und Konsistenz pruefen
target-audience-analyzer T sonnet Zielgruppen und Nutzer-Profile aus Anforderungen ableiten
tech-stack-architect T opus Tech-Stack gegen Anforderungen validieren

Legende: Typ-Spalte

T = Technisch (allgemeine Softwareentwicklung, in jedem Projekt nuetzlich) F = Fachlich (domaenenspezifisch fuer Pflanzenpflege/Kamerplanter/AgriTech)


Skills

Sind in 4 Kategorien organisiert: Quality, Deployment, Workflow, Generierung.

Quality & Checks (5 Skills)

Skill Typ Beschreibung
/check-quality T Backend Linting (ruff) + Tests (pytest) + Frontend Linting + TypeScript + Tests (vitest)
/check-architecture T 5-Layer-Architektur-Verstaesse in Code erkennen und melden
/check-api-errors T API-Fehlerbehandlung auf NFR-006-Konformitaet pruefen
/check-helm T Helm-Charts auf bjw-s-Common und Skaffold-Konformitaet validieren
/check-test-pyramid T Test-Verteilung (Unit/Integration/E2E) und Coverage validieren

Deployment (4 Skills)

Skill Typ Beschreibung
/deploy-ha F HA-Integration in Kubernetes deployen (kubectl cp, Cache Clear, Restart)
/verify-ha F HA-Custom-Integration auf Fehler pruefen
/check-slo T SLO-Metriken und Performance-Budgets validieren
/check-retention T Datenschutz-Aufbewahrungsrichtlinien im Code enforcing

Workflow (5 Skills)

Skill Typ Beschreibung
/implement T Feature aus REQ-Dokument implementieren (Spec→Plan→Code)
/pre-pr T Vor PR: Quality-Gate, Security, i18n, Doku-Check
/review-spec F Anforderungs-Dokumente auf Vollstaendigkeit pruefen
/spec-status T Implementierungs-Status aller REQ/NFR tracken
/test-extract T E2E-Testfaelle aus Anforderungen ableiten

Generierung (5 Skills)

Skill Typ Beschreibung
/gen-knowledge F RAG-Knowledge-Dokumente (YAML) fuer Pflanzenwissen erstellen
/update-catalog T Diesen Agent- und Skill-Katalog regenerieren
/check-deps T Python + Node Dependency-Updates und CVE-Vulnerabilities scannen
/check-ui-crud T CRUD-UI auf NFR-010 (Listenansicht, Dialoge) validieren
/ha-derive F HA-Integrations-Details aus REQ-Dokumenten ableiten

Einsatz-Entscheidungshilfe

Welcher Agent/Skill fuer meine Aufgabe?

Nach Workflow-Phase:

Phase Agent/Skill
Anforderungen schreiben tech-stack-architect, /review-spec
Anforderungen reviewen agrobiology-requirements-reviewer, it-security-requirements-reviewer, casual-houseplant-user-reviewer
Implementieren fullstack-developer, /implement
Lokal testen /check-quality, unit-test-runner
Code reviewen code-security-reviewer, frontend-usability-optimizer
Doku schreiben mkdocs-documentation
Doku pruefen docs-freshness-checker
PR vorbereiten /pre-pr, pr-to-develop
E2E-Tests e2e-testcase-extractorselenium-test-generator
E2E-Results e2e-result-reviewer
HA-Integration ha-integration-requirements-engineerha-integration-developer
HA deployen /deploy-ha
Knowledge-Base /gen-knowledge, knowledge-chunk-author
RAG-Qualitaet rag-eval-runner

Typische Szenarien

Szenario 1: Feature implementieren (Spec → Code → PR)

  1. Spezifikation pruefen: tech-stack-architect
  2. Anforderungen reviewen: agrobiology-requirements-reviewer, it-security-requirements-reviewer
  3. Implementieren: fullstack-developer
  4. Lokal testen: /check-quality
  5. Security reviewen: code-security-reviewer
  6. UI optimieren: frontend-usability-optimizer
  7. Dokumentation: mkdocs-documentation
  8. PR vorbereiten: /pre-pr, pr-to-develop

Szenario 2: E2E-Tests fuer Feature

  1. Testfaelle ableiten: e2e-testcase-extractor
  2. Tests generieren: selenium-test-generator (NFR-008-konform)
  3. Tests reviewen: selenium-test-reviewer
  4. Ergebnisse analysieren: e2e-result-reviewer

Szenario 3: Anforderung reviewen

  1. Tech-Machbarkeit: tech-stack-architect
  2. Botanische Korrektheit: agrobiology-requirements-reviewer
  3. IT-Security & DSGVO: it-security-requirements-reviewer
  4. Widersprueche: requirements-contradiction-analyzer
  5. Nutzer-Perspektiven: casual-houseplant-user-reviewer, cannabis-indoor-grower-reviewer, outdoor-garden-planner-reviewer

Szenario 4: Home Assistant Integration erweitern

  1. Anforderungen ableiten: ha-integration-requirements-engineer
  2. HA reviewen: smart-home-ha-reviewer
  3. Implementieren: ha-integration-developer
  4. Mit Backend synchronisieren: ha-integration-sync
  5. Deployen: /deploy-ha

Szenario 5: RAG-System verbessern

  1. Qualitaet benchmarken: rag-eval-runner
  2. Gaps schliessen: knowledge-chunk-author
  3. Neu testen: rag-eval-runner

Modellwahl

Modell Einsatz Beispiel
opus Komplexe Generierung, Architektur-Entscheidungen, umfangreiche Analysen fullstack-developer, ha-integration-developer, e2e-result-reviewer, casual-houseplant-user-reviewer, tech-stack-architect, selenium-test-generator
sonnet Standard: Balance Qualitaet/Geschwindigkeit Die meisten Agents (Reviews, Code-Fixes, Dokumentation)
haiku Schnell, einfache Pruefungen agent-catalog-generator, i18n-completeness-checker

Output-Verzeichnisse

Output-Typ Verzeichnis
Analyse-Reports spec/analysis/
Testfall-Spezifikationen spec/e2e-testcases/
E2E-Test-Reports test-reports/
Dokumentation docs/de/, docs/en/
Design-Prompts spec/design/
Seed-Daten src/backend/app/migrations/seed_data/
Knowledge-Base spec/knowledge/rag/
Code src/backend/, src/frontend/
HA-Integration custom_components/kamerplanter/

Tipps

  • Agent starten: Im Claude Code Chat den Agent-Namen aufrufen
  • Skill ausfuehren: Im Chat /skillname eingeben
  • Agents parallel: Agents haben keine Abhaengigkeiten, koennen parallel laufen
  • Englischer Code, deutsche Docs: NFR-003 — Source Code MUSS Englisch sein

Katalog-Version: April 2026 | 35 Agents, 19 Skills | Zuletzt aktualisiert: 2026-04-06