Agent- und Skill-Workflows¶
Wann wird welcher Agent oder Skill eingesetzt? Diese Seite ergänzt den automatisch generierten Skills-Katalog und Agents-Katalog um projektspezifische Einsatz-Empfehlungen, typische Workflows und Modellwahl-Hinweise.
Katalog vs. Workflows
- Skills-Katalog und Agents-Katalog werden automatisch aus den Quelldateien in
.claude/skills/,.claude/agents/und demnolte-shared-Plugin generiert. - Diese Seite ist handgepflegt und beschreibt den Kamerplanter-spezifischen Kontext für den Einsatz.
Einsatz-Entscheidungshilfe¶
Welcher Agent/Skill für 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 | unit-test-runner, /nolte-shared:quality-gate |
| Code reviewen | nolte-shared:code-security-reviewer, frontend-usability-optimizer |
| Doku schreiben | mkdocs-documentation |
| Doku prüfen | /nolte-shared:docs-freshness-checker |
| PR vorbereiten | /pre-pr, pr-to-develop, /nolte-shared:pull-request-create |
| E2E-Tests | e2e-testcase-extractor → selenium-test-generator |
| E2E-Results | nolte-shared:e2e-result-reviewer |
| HA-Integration | ha-integration-requirements-engineer → ha-integration-developer |
| HA deployen | /deploy-ha |
| Knowledge-Base | /gen-knowledge, knowledge-chunk-author |
| RAG-Qualität | rag-eval-runner |
| CVE-Scan | /nolte-shared:dependency-audit |
Typische Szenarien¶
Szenario 1: Feature implementieren (Spec → Code → PR)¶
- Spezifikation prüfen:
tech-stack-architect - Anforderungen reviewen:
agrobiology-requirements-reviewer,it-security-requirements-reviewer - Implementieren:
fullstack-developer - Lokal testen:
/nolte-shared:quality-gate - Security reviewen:
nolte-shared:code-security-reviewer - UI optimieren:
frontend-usability-optimizer - Dokumentation:
mkdocs-documentation - PR vorbereiten:
/pre-pr,/nolte-shared:pull-request-create
Szenario 2: E2E-Tests für Feature¶
- Testfälle ableiten:
e2e-testcase-extractor - Tests generieren:
selenium-test-generator(NFR-008-konform) - Tests reviewen:
selenium-test-reviewer - Ergebnisse analysieren:
nolte-shared:e2e-result-reviewer
Szenario 3: Anforderung reviewen¶
- Tech-Machbarkeit:
tech-stack-architect - Botanische Korrektheit:
agrobiology-requirements-reviewer - IT-Security & DSGVO:
it-security-requirements-reviewer - Widersprüche:
requirements-contradiction-analyzer - Nutzer-Perspektiven:
casual-houseplant-user-reviewer,cannabis-indoor-grower-reviewer,outdoor-garden-planner-reviewer
Szenario 4: Home Assistant Integration erweitern¶
- Anforderungen ableiten:
ha-integration-requirements-engineer - HA reviewen:
smart-home-ha-reviewer - Implementieren:
ha-integration-developer - Mit Backend synchronisieren:
ha-integration-sync - Deployen:
/deploy-ha
Szenario 5: RAG-System verbessern¶
- Qualität benchmarken:
rag-eval-runner - Gaps schließen:
knowledge-chunk-author - Neu testen:
rag-eval-runner
Modellwahl¶
| Modell | Einsatz | Beispiel |
|---|---|---|
| opus | Komplexe Generierung, Architektur-Entscheidungen, umfangreiche Analysen | fullstack-developer, ha-integration-developer, casual-houseplant-user-reviewer, tech-stack-architect, selenium-test-generator |
| sonnet | Standard: Balance Qualität/Geschwindigkeit | Die meisten Agents (Reviews, Code-Fixes, Dokumentation) |
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 ausführen: Im Chat
/skillname(projektlokal) oder/nolte-shared:skillname(shared) eingeben. - Agents parallel: Agents haben keine Abhängigkeiten, können parallel laufen.
- Englischer Code, deutsche Docs: NFR-003 — Source Code MUSS Englisch sein.
- Katalog aktuell halten: Der Skill- und Agent-Katalog wird bei jedem
task docs:buildautomatisch aus den Quelldateien regeneriert; kein manueller Pflegeaufwand.