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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

13 カテゴリにわたる 175 以上の Codex サブエージェントの素晴らしいコレクション。

Awesome Subagent Count Last Update Discord Official MCP Servers


本リポジトリは、特定の開発タスク向けに設計された専門 AI アシスタントである Codex Subagents の決定的なコレクションです。Codex 専用に書かれ、公式ドキュメントに準拠しています。

Codex のカスタムエージェントディレクトリは、ドキュメントのとおりに使用してください:

  • ~/.codex/agents/:グローバルエージェント用(すべてのプロジェクトで利用可能)
  • .codex/agents/:プロジェクト固有のエージェント用(そのリポジトリ内では優先度が高い)
  1. このリポジトリをクローンします。
  2. 必要な .toml エージェントファイルを上記のいずれかのディレクトリにコピーします。
  3. 必要に応じて、Codex セッションを再起動または更新します。
  4. プロンプト内で明示的に委任します(Codex はカスタムサブエージェントを自動生成しません)。

例:

ターミナルウィンドウ
mkdir -p ~/.codex/agents
cp categories/01-core-development/backend-developer.toml ~/.codex/agents/
ターミナルウィンドウ
mkdir -p .codex/agents
cp categories/04-quality-security/reviewer.toml .codex/agents/

Codex でエージェント設定を利用する場合は、公式ドキュメントの記述に従い .codex/config.toml の [agents] 配下に保持してください。

CrawlbaseCrawlbase は 70,000 人以上の開発者に信頼されるウェブデータ基盤です。その Crawling API、MCP サーバー、統合により、AI エージェントは任意のウェブページにライブアクセスできます — JavaScript レンダリング、プロキシローテーション、アンチボット保護付き。
SerpApiSerpApi は AI アプリ向けのウェブ検索 API です。あらゆる統合のために Markdown と JSON で提供されます。

👉 ここで製品を紹介し、Claude Code、Codex、Gemini などの AI コーディングエージェントを使う開発者に届けることができます。

Section titled “👉 ここで製品を紹介し、Claude Code、Codex、Gemini などの AI コーディングエージェントを使う開発者に届けることができます。”

Become a Sponsor

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

注意:名前の競合が発生した場合、プロジェクト固有のサブエージェントがグローバルなものを上書きします。

各サブエージェントは Codex ネイティブな .toml 形式を使用します:

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]...
"""

各サブエージェントには model フィールドが含まれており、適切なモデルに自動的にルーティングします — 品質とコストのバランスを取ります:

ModelWhen It’s UsedExamples
gpt-5.6-sol深い推論 — アーキテクチャレビュー、セキュリティ監査、金融ロジックsecurity-auditor、architect-reviewer、fintech-engineer
gpt-5.6-terra実装、診断、評価、および多段階の専門分析docker-expert、test-automator、scientific-literature-researcher
gpt-5.6-luna限定検索、抽出、ルーティング、ドラフト作成、軽量な統合search-specialist、docs-researcher、agent-installer

各サブエージェントの sandbox_mode フィールドはファイルシステムアクセスを制御します:

  • 読み取り専用エージェント(レビューア、監査者):sandbox_mode = "read-only" — 変更せずに分析
  • ワークスペース書き込みエージェント(開発者、エンジニア):sandbox_mode = "workspace-write" — ファイルの作成と変更

日常的コーディングタスクのための必須開発サブエージェント。

深いフレームワーク知識を持つ言語固有の専門家。

DevOps、クラウド、デプロイの専門家。

04. Quality & Security — テスト、セキュリティ、コード品質の専門家(20 エージェント)
05. Data & AI — データエンジニアリング、ML、AI の専門家(14 エージェント)
06. Developer Experience — ツーリングおよび開発者生産性の専門家(14 エージェント)
07. Specialized Domains — ドメイン固有技術の専門家(14 エージェント)
08. Business & Product — プロダクト管理およびビジネス分析(17 エージェント)
09. Meta & Orchestration — エージェント調整およびメタプログラミング(12 エージェント)
10. Research & Analysis — 研究、検索、分析の専門家(12 エージェント)
11. AI Governance & Safety - ガバナンス、ガードレール、信頼できる AI の専門家(4 エージェント)
12. Platform Engineering & IDP - 内部開発者プラットフォームおよびゴールデンパスの専門家(4 エージェント)
  • backstage-specialist - Backstage カタログ、テンプレート、ポータルのスペシャリスト
  • golden-path-designer - 厳格なセルフサービスワークフローの設計者
  • idp-architect - 内部開発者プラットフォームアーキテクチャのスペシャリスト
  • platform-product-manager - プラットフォームのロードマップ、採用、成功指標のスペシャリスト
13. LLMOps, Evals & Observability - 本番 AI 品質およびランタイム可観測性の専門家(4 エージェント)

サブエージェントは専門の AI アシスタントであり、タスク固有の専門知識を提供することで Codex の能力を強化します。彼らは、Codex が特定の種類の作業に直面したときに呼び出せる専任のヘルパーとして機能します。

独立したコンテキストウィンドウ 各サブエージェントは独自の分離されたコンテキスト空間で動作し、異なるタスク間の相互汚染を防ぎ、メインの会話スレッドの明瞭さを維持します。

ドメイン固有の知能 サブエージェントには専門領域に合わせて丁寧に作成された指示が備わっており、専門タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。

プロジェクト間で共有 サブエージェントを作成した後は、さまざまなプロジェクトで利用し、チームメンバーに配布して一貫した開発プラクティスを確保できます。

明示的な委任 Codex はサブエージェントを自動的に生成しません。どのエージェントを起動するか、作業をどう分割するか、結果の形をどうするかを明示的に指定する委任プロンプトを使用してください。

  • メモリ効率: 分離されたコンテキストにより、メインの会話がタスク固有の詳細で散乱するのを防ぎます
  • 精度の向上: 専門的なプロンプトと設定により、特定のドメインでより良い結果が得られます
  • ワークフローの一貫性: チーム全体でのサブエージェント共有により、一般的なタスクに統一されたアプローチが確保されます
  • Codex ネイティブ: 公式の Codex サブエージェントドキュメントに準拠した .toml エージェントファイルを使用

PR レビューワークフロー:

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.

バグ調査ワークフロー:

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.

リポジトリ探索および計画ワークフロー:

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.

AI Design + Build エコシステムツール

Section titled “AI Design + Build エコシステムツール”

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貢献を歓迎します!ガイドラインについては CONTRIBUTING.md を参照してください。

  • PR で新しいサブエージェントを送信する
  • 既存の定義を改善する
  • 問題やバグを報告する

MIT License - LICENSE を参照

このリポジトリは、メンテナーとコミュニティの両方が寄贈したサブエージェント定義のキュレーションされたコレクションです。すべてのサブエージェントは「現状有姿」で無保証で提供されます。当方はいかなるサブエージェントの安全性や正確性も監査または保証しません。使用前に確認してください。メンテナーはその使用に起因するいかなる問題についても責任を負いません。

リストされたサブエージェントに問題がある場合、または自分の貢献を削除したい場合は、このリポジトリで issue を開いてください。速やかに対応します。

HagiCode

HagiCode はエージェント型コーディングワークスペースです。豊富で便利な UI インタラクションにより、計画・エージェント実行・プロジェクト作業を始めやすく、進めやすくし、開発をより魅力的な体験にします。

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  • 効率的マルチエージェント実行で調査・実装・レビューを並行して進め、複数リポジトリや使い慣れた Agent CLI にも対応します。
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