agency-agents-zh Skill：276个AI专家角色，让AI工具变身全栈团队

Skill超级捕获手 技术创作者 2026-08-29 14 阅读

把AI编程工具变成一个”全栈虚拟团队”——276个专家角色随时待命。jnMetaCode/agency-agents-zh是agentic编程圈近半年最火的中文角色库，覆盖小红书运营、抖音策略、跨境电商、政务合规等中国本土场景，MIT许可，GitHub累计约14K星且周增782颗，正在快速破圈。

功能与原则

agency-agents-zh本质上是一套AI专家角色定义库。每个角色不是泛泛的”你是一个XX专家”提示词，而是包含：完整身份定义（persona）、关键行为规则、专业工作流程（step-by-step）、明确交付物（deliverable）。开发者只需用自然语言激活某个角色，AI就会按该角色的标准流程执行，而非自由发挥。

设计原则：开箱即用 + 多工具兼容 + 中文本土化。英文原版（msitarzewski/agency-agents）已有136K星，中文版在此基础上新增63个中国市场原创智能体，形成完整的中文AI工作流生态。

认可度

  • GitHub约14K星（bestaifor.me实时追踪，↑782颗/周），周增速显著
  • 276个AI专家角色：213个英译角色 + 63个中国市场原创
  • 支持18种主流AI编程工具：Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw、Codex CLI、Gemini CLI、Windsurf、Qwen Code、Kiro（Amazon）、Trae、OpenCode、Aider、DeerFlow（字节）等
  • MIT许可：完全免费，可商业使用

链接

GitHub：https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh

原作者

jnMetaCode（中文社区维护者），上游原版为msitarzewski/agency-agents（136K星）。中文版由社区驱动维护，配套桌面客户端和在线专家库。

介绍

这个项目的核心价值是解决AI编程工具”缺乏垂直场景深度”的问题。通用提示词只能告诉AI”你是一个运营专家”，但不会告诉它如何思考、如何输出、如何交付具体成果。agency-agents-zh的每个角色都附带了标准化工作流程——以”小红书运营专家”为例，它会自动输出：平台规则分析 → 种草策略 → 爆款标题结构 → 达人合作方案，而不只是生成一段泛泛的文案。

角色库覆盖20个部门：

  • 工程：前端开发、后端架构、安全工程、测试、DevOps等（30+个）
  • 营销运营：小红书运营、抖音策略师、微信公众号/视频号、B站内容策略、知乎策略等（30+个）
  • 中国市场原创（63个）：淘宝/天猫/拼多多/京东运营、跨境电商、政务售前顾问、医疗合规、合同审查、供应链采购等
  • 金融：财务预测、风控分析、发票管理等
  • 设计/产品/游戏/GIS等

配套工具agency-orchestrator（编排器）支持DAG并行执行和断点续跑，一条自然语言指令即可让多个专家角色自动组队协作，几分钟交付完整方案。

特点

  • 276个角色：数量在同类中文项目中领先，远超一般提示词集合
  • 63个中国本土原创：覆盖小红书、抖音、微信、B站、飞书、钉钉、淘宝、政务等场景
  • 18种工具一键安装：运行./scripts/install.sh --tool <工具名>自动检测并安装到对应目录
  • 角色即工作流：每个角色含标准化SOP，不是散装提示词
  • 配套编排器：agency-orchestrator支持YAML驱动多角色协作，DAG并行执行
  • MIT许可：免费商用，无法律风险
  • 配套桌面App：原生客户端（macOS/Windows/Linux），免装Node，直接下载即用

使用方法

快速安装（以Claude Code为例）：

git clone https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh.git
cd agency-agents-zh
./scripts/install.sh --tool claude-code

安装到其他工具：

./scripts/install.sh --tool cursor       # Cursor
./scripts/install.sh --tool openclaw    # OpenClaw（推荐）
./scripts/install.sh --tool copilot     # GitHub Copilot

激活角色（在AI编程工具中直接说）：

激活小红书运营专家，帮我写一篇关于AI工具的种草笔记
激活后端架构师，帮我review这个微服务设计方案
激活跨境电商运营专家，给我一个Amazon新品上架的完整方案

多角色协作（配合编排器）：

# 安装编排器
npm install -g agency-orchestrator

# 用自然语言触发多专家协作
ao compose "帮我写一篇关于AI Agent的深度分析文章" --run

使用场景与人群

适用场景：

  • 需要AI编程工具覆盖非技术业务场景（运营、营销、电商）
  • 团队缺少某个垂直领域的专家，想借助AI快速获取专业建议
  • 独立开发者一人多角色，需要覆盖产品、设计、运营全流程
  • 需要多AI角色串联完成复杂项目（如：策略师→内容创作者→数据分析师）

目标用户：

  • 独立开发者/创业者（尤其做中国市场的产品）
  • 运营/营销团队（需要AI辅助小红书、抖音、公众号运营）
  • 中小企业（需要快速组建”AI虚拟团队”覆盖多个部门职能）
  • AI开发进阶用户（已有Claude Code/Cursor，想扩展垂直场景能力）

输入与输出案例

案例1：激活小红书运营专家

输入（用户）：

激活小红书运营专家，帮我写一篇AI写作工具的种草笔记，目标人群是25-35岁职场女性

输出（AI角色按标准流程生成）：

  1. 人群分析：职场女性痛点——时间碎片化、文案表达需求高
  2. 平台适配：标题含数字（如”3分钟”）、正文含emoji、结构化分点
  3. 种草结构：痛点引入 → 工具介绍 → 场景演示（职场邮件/朋友圈/周报） → 使用前后对比 → 行动引导
  4. 达人合作方案：素人笔记模板 + KOL种草脚本

案例2：后端架构师角色

输入（用户）：

激活后端架构师，这个电商系统目前QPS 5000，想扩展到5万，帮我做技术方案评估

输出（AI角色按架构评审流程）：

  1. 现状梳理：当前瓶颈分析（数据库/缓存/网关层）
  2. 扩展方案：水平扩展策略 + 读写分离 + 缓存架构升级
  3. 风险评估：一致性风险、迁移成本、监控告警
  4. 实施路线图：Phase1-3优先级和预期效果

GitHub: https://github.com/jnMetaCode/agency-agents-zh

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