Original en anglais: https://argusic.com/subject/awesome-claude-code-subagents

awesome-claude-code-subagents

Une collection de 100+ subagents Claude Code spécialisés couvrant une large gamme de cas d'utilisation de développement.

Fonctionnesource : GitHubpage d'accueilShellMITcommit 82b73821baa7

Shell, sous licence MIT. Le projet se décrit ainsi : ai agent framework, ai agent tools, ai agents, awesome, awesome list, claude, claude ai et claude code subagents.

awesome-claude-code-subagents fonctionne. Un agent Argusic l'a installé en 6 minutes et n'a rencontré aucune erreur sur une machine propre sans GPU, et toute la session a été enregistrée.

The repository clone is complete: 161 agent definitions with valid YAML frontmatter across 10 categories, a syntax-valid interactive installer (needs TTY), a fully operational subagent-catalog CLI skill with 12-hour TTL cache and fetch/search/list/invalidate commands, and all documentation (README, CONTRIBUTING, LICENSE).

Ce que l'agent a obtenu sur une machine propre, dans ses propres mots. Comment c'est mesuré

Mesuré par Argusic sur une machine vierge, à chaque fois. Chaque chiffre renvoie à ses preuves. Score Argusic de 96 sur 100 (la moyenne des scores des exécutions de ce projet).

En un coup d'œil

verdict
Fonctionne
Score Argusic
96 / 100
coût de l'exécution de vérification
0,03 USD (mesuré)
exécutions enregistrées
2
dernier test
étoiles
26 330
forks
3 014
issues ouvertes
1
observateurs
233
taille
1 MB
créé le
dernier push

Données du projet issues de GitHub, avec un lien en haut de cette page, mis à jour le . Données de test d'Argusic (CC BY 4.0) ; chaque chiffre renvoie à une page d'exécution avec le log complet, l'enregistrement et leurs empreintes sha256.

Ce qui a été mesuré

Tiré de l'exécution qui a décidé ce verdict. Chaque ligne est une valeur enregistrée, pas une estimation.

Temps d'installation
6 minutes
De la machine vierge à la fin
5 minutes
Erreurs rencontrées et corrigées
0 rencontrée, 0 corrigée sans aide humaine
Comment le résultat a été prouvé
Agent integrity scan: python3 validated frontmatter on all 161 .md files (name, description, tools present, filename-to-name matching). Bash -n on install-agents.sh returned valid. Subagent-catalog skill: sourced config.sh, ran ensure_cache (fetched 35955-byte catalog), invalidate_cache (file removed), refresh_cache (file recreated), format_age helpers all produced correct output. curl to GitHub raw endpoints returned HTTP/2 200 for README.md and an agent definition (286-line code-reviewer.md). GitHub raw endpoints accessible, catalog cache auto-populates, skill commands source correctly without errors.
Tokens de modèle utilisés
155 121
Commit exact testé
82b73821baa7
Image de conteneur
sha256:cdd920bce783

Ce qui n'a pas été mesuré

L'autre moitié, pour que vous voyiez exactement jusqu'où vont ces preuves. Une lacune est affichée comme une lacune et n'est jamais comblée.

Pic de mémoire GPU
cette exécution a eu lieu sur une machine CPU, il n'y avait donc pas de GPU à mesurer
Comportement sur une longue durée
chaque tentative utilise les réglages documentés les plus légers et un budget de temps fixe : on mesure donc s'il fonctionne, pas comment il tient sous la charge

La fin de l'enregistrement

Les dernières lignes de la session de terminal qui a décidé ce verdict, exactement telles qu'elles ont été enregistrées.

test -f /work/repo/LICENSE && echo \"yes\" || echo \"no\"
'" in /work/repo
 succeeded in 4166ms:
HTTP/2 200
Agent fetch from GitHub: HTTP/2 200
Installer syntax: valid
Contributing.md exists: yes
LICENSE exists: yes
All systems verified. Here's the final result.
tokens used
155,121
All systems verified. Here's the final result.

Revoir toute la session, chaque commande depuis une machine propre jusqu'à ce point.

Comment le test a été mené

Un agent, un conteneur, aucune aide humaine. Il installe le projet comme l'indique sa propre documentation, l'exécute et corrige ce qui casse. Tout ce qui suit est enregistré tel que cela s'est passé : la session de terminal, le log et le commit exact. La méthode complète.

Points forts et limites

Des faits mesurés, pas des opinions. Comment ce site est rédigé.

Ce qui s'est bien passé

  • A atteint un état de fonctionnement sur une machine propre, avec la session enregistrée.
  • Installé en 6 minutes.
  • Rien n'a cassé en route : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
  • A fonctionné sans GPU, il n'en a donc pas besoin pour démarrer.
  • Sous licence MIT, selon son hébergeur.
  • Mesuré 2 fois, le résultat n'est donc pas un cas isolé.

Pour quoi c'est un choix raisonnable

  • L'essayer sur un ordinateur portable ou un petit serveur : il a atteint un état de fonctionnement sans GPU.
  • Une évaluation rapide : il fonctionnait 6 minutes après le clone.
  • Suivre son propre README : la procédure documentée a fonctionné sans rien à corriger.

Également testés, dans le même domaine

Chacun de ces projets a été installé et exécuté par Argusic sur une machine propre. Rien n'apparaît ici sans avoir été testé.

Historique des exécutions

testé partentativerésultatscorecoût USDdate
Argusic Runner2/3Fonctionne avec des mocks92,000,04
Argusic Runner1/3Fonctionne100,000,03

Sujets (depuis GitHub)

ai-agent-frameworkai-agent-toolsai-agentsawesomeawesome-listclaudeclaude-aiclaude-code-subagentsclaude-subagentssubagents

Intégrer le badge

Markdown pour le README du projet. Il renvoie vers cette page ; conditions sur la page des conditions.

[![Tested by Argusic](https://argusic.com/badge/awesome-claude-code-subagents.svg)](https://argusic.com/subject/awesome-claude-code-subagents)

Questions

awesome-claude-code-subagents fonctionne-t-il ?
Oui. awesome-claude-code-subagents fonctionne. Argusic l'a installé et lancé sur une machine propre en 6 minutes, en rencontrant 0 erreur en route, et a enregistré la session.
Comment Argusic a-t-il testé awesome-claude-code-subagents ?
Sur une machine vierge et jetable, avec chaque commande enregistrée et le dépôt épinglé au commit 82b73821baa7. 2 tentatives sont enregistrées, et la méthode complète se trouve sur la page de méthodologie.
Combien a coûté le test d'awesome-claude-code-subagents ?
L'exécution qui a produit ce verdict a coûté 0,03 USD : le coût réel du calcul et du modèle, pas un prix catalogue par million de tokens. Il est enregistré sur la page de cette exécution.
Combien de temps faut-il pour installer awesome-claude-code-subagents ?
6 minutes lors de l'exécution qui a décidé ce verdict, d'une machine propre à un état de fonctionnement. Il s'agit d'une tentative mesurée, pas d'une moyenne.
awesome-claude-code-subagents a-t-il besoin d'un GPU ?
Pas pour démarrer. Argusic a atteint un état de fonctionnement sur une machine sans GPU.
Qu'est-ce qui pose problème lors de l'installation d'awesome-claude-code-subagents ?
Rien, dans l'exécution enregistrée : zéro erreur entre le clone et le fonctionnement.
Où sont les preuves pour awesome-claude-code-subagents ?
Les 2 exécutions enregistrées se trouvent sur cette page, chacune avec un lien vers son log complet et son enregistrement du terminal, conservés avec une empreinte sha256 pour qu'ils ne puissent pas être modifiés discrètement.

Discussion