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Codex Subagents

Source: https://github.com/VoltAgent/awesome-codex-subagents at 16f880a2a048
License: MIT
Read the English original

This edition is an AI-assisted translation.

codex

Die großartige Sammlung von über 175 Codex-Subagenten in 13 Kategorien.

Awesome Subagent Count Last Update Discord Official MCP Servers


Dieses Repository ist die maßgebliche Sammlung von Codex Subagents, spezialisierten KI-Assistenten, die für bestimmte Entwicklungsaufgaben konzipiert sind. Speziell für Codex geschrieben und an der offiziellen Dokumentation ausgerichtet.

Verwenden Sie die benutzerdefinierten Agent-Verzeichnisse von Codex genau wie dokumentiert:

  • ~/.codex/agents/ für globale Agents (in allen Projekten verfügbar)
  • .codex/agents/ für projektspezifische Agents (höhere Priorität in diesem Repo)
  1. Klonen Sie dieses Repository.
  2. Kopieren Sie die gewünschten .toml-Agent-Dateien in eines der obigen Verzeichnisse.
  3. Starten Sie Ihre Codex-Sitzung neu oder laden Sie sie bei Bedarf neu.
  4. Delegieren Sie in Prompts explizit (Codex erzeugt keine benutzerdefinierten Subagenten automatisch).

Beispiele:

Terminal-Fenster
mkdir -p ~/.codex/agents
cp categories/01-core-development/backend-developer.toml ~/.codex/agents/
Terminal-Fenster
mkdir -p .codex/agents
cp categories/04-quality-security/reviewer.toml .codex/agents/

Wenn Sie die Agent-Konfiguration in Codex nutzen, bewahren Sie sie in .codex/config.toml unter [agents] auf, wie in der offiziellen Dokumentation beschrieben.

CrawlbaseCrawlbase ist die von über 70.000 Entwicklern vertraute Web-Dateninfrastruktur. Ihre Crawling-API, der MCP-Server und Integrationen geben KI-Agenten Live-Zugriff auf jede Webseite — mit JavaScript-Rendering, Proxy-Rotation und Anti-Bot-Schutz.
SerpApiSerpApi ist eine Web-Such-API für Ihre KI-Apps. In Markdown und JSON für jede Integration verfügbar.

👉 Sie können hier Ihr Produkt vorstellen und Entwickler erreichen, die KI-Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Gemini und mehr nutzen.

Abschnitt betitelt „👉 Sie können hier Ihr Produkt vorstellen und Entwickler erreichen, die KI-Coding-Agenten wie Claude Code, Codex, Gemini und mehr nutzen.“

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TypePathAvailabilityPrecedence
Project Subagents.codex/agents/Current project onlyHigher
Global Subagents~/.codex/agents/All projectsLower

Hinweis: Bei Namenskonflikten überschreiben projektspezifische Subagenten die globalen.

Jeder Subagent verwendet ein Codex-natives .toml-Format:

name = "subagent-name"
description = "When this agent should be invoked"
model = "gpt-5.6-luna"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "read-only"
[instructions]
text = """
You are a [role description and expertise areas]...
[Agent-specific checklists, patterns, and guidelines]...
"""

Jeder Subagent enthält ein model-Feld, das ihn automatisch an das richtige Modell weiterleitet — und dabei Qualität und Kosten ausbalanciert:

ModelWhen It’s UsedExamples
gpt-5.6-solTiefes Denken — Architektur-Reviews, Sicherheitsaudits, Finanzlogiksecurity-auditor, architect-reviewer, fintech-engineer
gpt-5.6-terraImplementierung, Diagnose, Evaluierung und mehrstufige fachliche Analysedocker-expert, test-automator, scientific-literature-researcher
gpt-5.6-lunaBegrenzte Suche, Extraktion, Routing, Entwurf und leichte Synthesesearch-specialist, docs-researcher, agent-installer

Das sandbox_mode-Feld jedes Subagenten steuert den Dateisystemzugriff:

  • Nur-Lese-Agenten (Reviewer, Auditoren): sandbox_mode = "read-only" — analysieren ohne Änderung
  • Workspace-Schreib-Agenten (Entwickler, Ingenieure): sandbox_mode = "workspace-write" — erstellen und ändern Dateien

Wesentliche Entwicklungs-Subagenten für tägliche Codierungsaufgaben.

Sprachspezifische Experten mit tiefem Framework-Wissen.

DevOps-, Cloud- und Deployment-Spezialisten.

04. Quality & Security — Test-, Sicherheits- und Code-Qualitätsexperten (20 Agenten)
05. Data & AI — Datenengineering-, ML- und KI-Spezialisten (14 Agenten)
06. Developer Experience — Tooling- und Entwicklerproduktivitäts-Experten (14 Agenten)
07. Specialized Domains — Domänenspezifische Technologie-Experten (14 Agenten)
08. Business & Product — Produktmanagement und Business-Analyse (17 Agenten)
09. Meta & Orchestration — Agent-Koordination und Meta-Programmierung (12 Agenten)
10. Research & Analysis — Forschungs-, Such- und Analyse-Spezialisten (12 Agenten)
11. AI Governance & Safety - Governance-, Guardrail- und vertrauenswürdige-KI-Spezialisten (4 Agenten)
12. Platform Engineering & IDP - Interne Entwicklerplattform und Golden-Path-Spezialisten (4 Agenten)
13. LLMOps, Evals & Observability - Produktions-KI-Qualität und Laufzeit-Sichtbarkeit-Spezialisten (4 Agenten)

Subagenten sind spezialisierte KI-Assistenten, die die Fähigkeiten von Codex durch aufgabenspezifische Expertise erweitern. Sie fungieren als dedizierte Helfer, die Codex bei bestimmten Arbeitsarten hinzuziehen kann.

Unabhängige Kontextfenster Jeder Subagent arbeitet in seinem eigenen isolierten Kontextraum und verhindert so eine Kreuzkontamination zwischen verschiedenen Aufgaben sowie die Klarheit im primären Konversationsfaden.

Domänenspezifische Intelligenz Subagenten verfügen über sorgfältig erstellte Anweisungen für ihren Fachbereich, was zu überlegener Leistung bei Spezialaufgaben führt.

Projektübergreifend geteilt Nach dem Erstellen eines Subagenten können Sie ihn in verschiedenen Projekten nutzen und an Teammitglieder verteilen, um konsistente Entwicklungspraktiken sicherzustellen.

Explizite Delegation Codex erzeugt keine Subagenten automatisch. Verwenden Sie explizite Delegations-Prompts, um festzulegen, welche Agents gestartet, wie die Arbeit aufgeteilt und welche Form das Ergebnis haben soll.

  • Speichereffizienz: Isolierte Kontexte verhindern, dass der Hauptdialog mit aufgabenspezifischen Details zugemüllt wird
  • Höhere Genauigkeit: Spezialisierte Prompts und Konfigurationen führen zu besseren Ergebnissen in bestimmten Domänen
  • Workflow-Konsistenz: Teamweites Subagent-Sharing sorgt für einheitliche Ansätze bei häufigen Aufgaben
  • Codex-nativ: Verwendet .toml-Agent-Dateien, die an die offizielle Codex-Subagent-Dokumentation angelehnt sind

PR-Review-Workflow:

Review this branch with parallel subagents. Have reviewer look for correctness, security, and missing tests. Have docs_researcher verify the framework APIs this patch depends on. Wait for both and summarize the findings with file references.

Bug-Untersuchungs-Workflow:

Investigate the broken settings flow. Have code_mapper trace the owning code paths, browser_debugger reproduce the bug in the browser, and frontend_developer propose the smallest fix after the failure is understood. Wait for the read-heavy agents first, then continue.

Repo-Explorations- und Planungs-Workflow:

Use search_specialist to locate the code related to payment retries, knowledge_synthesizer to summarize the current design, and refactoring_specialist to propose a minimal refactor plan. Return a concrete action list.

Sie liefern Produkte mit KI, aber jeder Launch stirbt still, weil niemand darüber postet. EveryFeed verbindet Ihren KI-Assistenten mit einem Social-Workspace, der über 35+ Kanäle entwirft, plant und veröffentlicht — ohne Agentur, ohne Marketing-Einstellung.

everyfeed

launchkit

mobilekit

Wir freuen uns über Beiträge! Siehe CONTRIBUTING.md für Richtlinien.

  • Reichen Sie neue Subagenten per PR ein
  • Verbessern Sie bestehende Definitionen
  • Melden Sie Probleme und Bugs

MIT License - siehe LICENSE

Dieses Repository ist eine kuratierte Sammlung von Subagent-Definitionen, zu denen sowohl die Maintainer als auch die Community beigetragen haben. Alle Subagenten werden „wie besehen” ohne Gewähr bereitgestellt. Wir auditieren oder garantieren weder die Sicherheit noch die Korrektheit eines Subagenten. Prüfen Sie vor der Nutzung; die Maintainer übernehmen keine Haftung für Probleme, die aus deren Verwendung entstehen.

Wenn Sie ein Problem mit einem gelisteten Subagenten finden oder Ihren Beitrag entfernt haben möchten, eröffnen Sie bitte ein Issue in diesem Repository, und wir kümmern uns umgehend darum.

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