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team-composition-patterns

por wshobson

team-composition-patterns es una skill de decisión para diseñar equipos multiagente en Claude Code Agent Teams, con heurísticas de tamaño, selección de subagent_type y orientación sobre modos de visualización. Usa esta guía de team-composition-patterns para aplicar equipos predefinidos de revisión/depuración, elegir roles y estandarizar la configuración del equipo entre tareas.

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Agregado30 mar 2026
CategoríaAgent Orchestration
Comando de instalación
npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill team-composition-patterns
Puntuación editorial

Esta skill obtiene 78/100, lo que indica que es una candidata sólida con buena guía operativa; los usuarios del directorio pueden decidir instalarla, aunque deberán aplicar la guía manualmente en lugar de una configuración automatizada.

78/100
Puntos fuertes
  • Activación clara con escenarios explícitos de 'When to Use This Skill' y heurísticas de tamaño para la composición del equipo.
  • Soporte de decisión accionable mediante la matriz de selección de tipos de agente y la tabla de capacidades para elegir subagent_type.
  • Configuraciones concretas de equipos predefinidos y plantillas de tareas (p. ej., equipos de revisión/depuración) que reducen la incertidumbre en flujos de trabajo comunes.
Puntos a tener en cuenta
  • No hay comando de instalación o inicio rápido en SKILL.md, por lo que la adopción requiere interpretar la guía manualmente.
  • Algunos detalles operativos parecen truncados en los extractos, lo que puede exigir leer los archivos completos para obtener instrucciones completas.
Resumen
## Visión general de la skill team-composition-patterns
team-composition-patterns es una skill de decisión para diseñar equipos multi‑agente en Claude Code Agent Teams, con heurísticas de tamaño, selección de agent type y opciones de display mode. Es ideal para equipos que necesitan configuraciones repetibles para revisión, depuración o entrega de features, en lugar de prompts ad‑hoc de “levanta unos agentes”.

### Lo que la skill team-composition-patterns te ayuda a decidir
Resuelve tres bloqueos de adopción: cuántos agentes usar, qué subagent_type encaja en cada rol y qué display mode funciona en tu entorno (tmux, iTerm2, in‑process).

### Escenarios ideales y resultados esperados
Úsala cuando necesitas composición consistente del equipo en tareas como code review, investigación de bugs o implementación de features, y cuando quieres equipos predefinidos reutilizables en vez de redefinir roles cada vez.

### Diferenciadores frente a prompts genéricos
A diferencia de los prompts genéricos de “crea un equipo”, la skill codifica heurísticas de tamaño, configuraciones predefinidas y una matriz de decisión para seleccionar subagent_type según capacidades del agente.

### Cuándo no es una buena opción
Si no estás usando Claude Code Agent Teams o solo necesitas un asistente único para tareas simples, esta skill añade fricción sin beneficio claro.

## Cómo usar la skill team-composition-patterns
### Instalación de team-composition-patterns y punto de entrada
Instala la skill con: `npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill team-composition-patterns`. La guía principal está en `plugins/agent-teams/skills/team-composition-patterns/SKILL.md`.

### Archivos que debes leer primero para decidir adopción
Empieza por `SKILL.md`, luego lee `references/agent-type-selection.md` para la matriz de decisión de subagent_type y `references/preset-teams.md` para equipos listos y plantillas de tareas.

### Entradas que la skill espera que proporciones
Indica el tipo de tarea (review/debug/feature/migration), el nivel de complejidad, las restricciones (CI vs local) y si los agentes necesitan permisos de escritura. Esto mapea directamente al tamaño del equipo y a las elecciones de subagent_type.

### Convertir un objetivo vago en un prompt sólido
Débil: “spawn a team to review this PR.”  
Fuerte: “Review 6-file diff touching auth and caching; prioritize security and performance; local dev; need file:line findings and fixes.” Esto permite a la skill elegir un preset de revisión y las dimensiones del revisor.

### Usa heurísticas de tamaño de equipo para evitar exceso o escasez de agentes
Ajusta la complejidad de la tarea al tamaño: simple (1–2), moderada (2–3), compleja (3–4+). Los equipos más grandes ayudan cuando importan múltiples dimensiones (seguridad + performance + arquitectura), no solo mucho volumen de código.

### Usa la matriz de decisión de tipo de agente
Usa `references/agent-type-selection.md` para elegir subagent_type. Ejemplo: code review → `agent-teams:team-reviewer`; investigación de bugs → `agent-teams:team-debugger`; exploración de arquitectura sin ediciones → Plan o Explore.

### Aplica primero composiciones de equipo predefinidas
Las definiciones de equipo preset (review/debug) son la vía más rápida al valor. Incluyen roles de miembros, áreas de enfoque y plantillas estructuradas de tareas para que cada agente tenga una dimensión clara y un formato de salida.

### Elige el display mode según tu entorno
Si necesitas múltiples salidas concurrentes y puedes manejar paneles de terminal, se recomienda tmux. Para configuraciones más ligeras, iTerm2 o salida in‑process reducen la fricción.

### Flujo de trabajo sugerido para usar team-composition-patterns
1) Clasifica la tarea y su complejidad.  
2) Selecciona un equipo preset o uno personalizado según dimensiones.  
3) Asigna subagent_type para cada rol.  
4) Elige display mode según tu entorno.  
5) Proporciona una plantilla de tarea estructurada a cada miembro del equipo.

## FAQ de la skill team-composition-patterns
### ¿La skill team-composition-patterns es solo para Claude Code Agent Teams?
Sí. Está diseñada alrededor de conceptos de Agent Teams como subagent_type y display modes. Fuera de ese entorno, la guía es menos accionable.

### ¿En qué se diferencia de un prompt normal de “crear un equipo”?
Aporta reglas de decisión para el tamaño del equipo, una matriz para selección de tipo de agente y equipos preset con plantillas de tareas—elementos que un prompt genérico normalmente no incluye.

### ¿Es amigable para principiantes?
Sí, si sigues los equipos preset. La matriz de decisión puede sentirse densa, pero evita errores comunes como asignar permisos de escritura a un agente de exploración.

### ¿Cuándo debería evitar usarla?
Evítala en tareas puntuales y de bajo riesgo donde un único agente de propósito general es suficiente. La coordinación puede costar más de lo que aporta.

### ¿Soporta workflows personalizados como migraciones o auditorías?
Sí. La skill cubre explícitamente workflows no estándar; puedes construir una composición personalizada combinando dimensiones y eligiendo roles subagent_type adecuados.

## Cómo mejorar la skill team-composition-patterns
### Aporta dimensiones de tarea más claras para un mejor diseño de equipo
Especifica dimensiones de revisión (seguridad, performance, arquitectura, testing). Dimensiones claras permiten mapear a roles preset de revisión y reducen solapamientos.

### Evita modos de fallo comunes
Modo de fallo: elegir el subagent_type incorrecto (p. ej., Plan para una tarea que requiere ediciones). Se corrige indicando si el agente debe escribir archivos y usando la matriz de decisión.

### Usa un contexto de entrada más sólido para mejorar resultados
Incluye indicadores de alcance como “multi-file change”, “cross-cutting concern” o “CI-only environment”. Esto cambia el tamaño recomendado del equipo y el display mode.

### Itera después de la primera sugerencia de equipo
Si los resultados se sienten superficiales, añade una dimensión faltante (p. ej., accesibilidad) o incrementa el tamaño del equipo en uno. Si las respuestas son redundantes, reduce el tamaño o acota el alcance.

### Crea una plantilla reutilizable para tu organización
Adapta las plantillas de tareas preset en `references/preset-teams.md` a las convenciones de tu repo (file paths, formato de salida, niveles de severidad). Esto convierte la guía team-composition-patterns en un flujo interno confiable.

### Usa team-composition-patterns para decisiones de Agent Orchestration
Al coordinar múltiples tareas concurrentes, usa la skill para estandarizar roles y capacidades, asegurando la mezcla correcta de agentes reviewer, debugger, implementer y lead para cada stream.

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