wshobson/agents: marketplace 94 plugin, 200+ agent và skill cho Claude Code

Tự viết subagent và skill cho Claude Code thì tốn thời gian, còn nhặt mỗi nơi một file trên mạng thì chất lượng lộn xộn, không ai bảo trì. wshobson/agents giải quyết bằng một plugin marketplace lớn, có cấu trúc: hàng trăm agent, skill và lệnh được nhóm thành plugin theo mảng công việc, cài từng plugin bằng một lệnh, và có CI kiểm tra chất lượng. Repo đang ở khoảng 42 nghìn sao và commit đều đặn.

GitHub: https://github.com/wshobson/agents · khoảng 42 nghìn sao · Python (công cụ build) + Markdown · MIT

Bên trong có gì?

Ví dụ plugin python-development gồm 3 agent, 16 skill và một lệnh scaffold. Danh mục plugin trải từ phát triển (debugging, tài liệu, git/PR), full-stack (backend, frontend/mobile, điều phối đa agent), test, hạ tầng (cloud, Kubernetes, Terraform, xử lý sự cố), bảo mật, đến hỗ trợ từng ngôn ngữ.

Điểm kỹ thuật đáng chú ý: viết một lần, chạy nhiều công cụ

Mọi thành phần được viết một lần bằng Markdown theo định dạng plugin của Claude Code. Các adapter trong tools/adapters/ sinh ra định dạng cho từng "harness" khác: Codex CLI, Cursor, OpenCode, Antigravity CLI, GitHub Copilot và Pi. Adapter còn ánh xạ alias model (opus, sonnet, haiku, fable, inherit) sang model của từng công cụ và dịch quyền tool nếu công cụ hỗ trợ. CI sinh lại toàn bộ, kiểm tra hợp lệ, và chạy thử bản sinh ra qua CLI thật của một số công cụ.

Với team dùng lẫn lộn nhiều coding agent, đây là cách hiếm hoi để giữ một bộ "kiến thức chuẩn" duy nhất.

Cài đặt trong Claude Code

/plugin marketplace add wshobson/agents
/plugin install python-development@claude-code-workflows

Sau đó nhờ Claude dùng agent Python cho task, hoặc gọi lệnh của plugin:

/python-development:python-scaffold Create a FastAPI service with tests

Chỉ cần một skill, không muốn cả plugin? Dùng trình cài skill riêng (không kèm agent, lệnh hay hook):

gh skill install wshobson/agents python-testing-patterns
npx skills add wshobson/agents --skill python-testing-patterns

gh skill cần GitHub CLI từ 2.90. Các công cụ khác (OpenCode, Copilot, Pi…) cài bằng cách clone repo rồi chạy make install-<tên>, yêu cầu uv và Python 3.12+.

Kiểm tra chất lượng

Repo có plugin plugin-eval chấm điểm tĩnh một skill mà không gọi model:

uv run --project plugins/plugin-eval plugin-eval score \
  plugins/python-development/skills/python-testing-patterns --depth quick

Có thêm lớp "LLM judge" và mô phỏng Monte Carlo, nhưng README nói rõ hai lớp này còn thử nghiệm, chưa được kiểm chứng với đánh giá của người, và điểm số không chứng minh task sẽ thành công trong dự án của bạn. Lớp này gọi model: dùng ANTHROPIC_API_KEY nếu có (tính phí API), nếu không thì dùng phiên đăng nhập Claude Code. Xem thêm cách test skill trong bài claude plugin eval.

Rủi ro và lưu ý

• Đừng cài hết. Mỗi skill có mô tả nằm sẵn trong context để model biết khi nào dùng; mỗi agent cũng chiếm chỗ trong danh sách. Cài 20 plugin là tự làm đầy context và khiến Claude chọn nhầm công cụ. Chọn 2–4 plugin sát công việc.
• Đọc trước khi cài: plugin có thể kèm hook và cấu hình MCP, tức là chạy lệnh trên máy bạn. Mở thư mục plugin trên GitHub, đọc hooks và file agent trước.
• Agent chung chung không thay được bối cảnh dự án. Một "backend architect" viết sẵn không biết quy ước của team bạn; vẫn cần CLAUDE.md và review.
• Plugin bên ngoài có license và điều kiện riêng. Ví dụ README ghi Pensyve Cloud đã đóng từ 1/10/2026, chỉ còn bản tự host; maintainer của repo cũng là người sáng lập công ty làm Pensyve, nên cân nhắc khách quan.
• Khả năng khác nhau theo công cụ: ngoài Claude Code, một số thành phần bị chuyển đổi (lệnh thành skill, agent cần extension). Xem capability matrix trong docs/harnesses.md.

Áp dụng thế nào?

• Dev: Bắt đầu với một plugin ngôn ngữ chính (ví dụ python-development hoặc javascript-typescript) và developer-essentials. Dùng một tuần, gỡ những gì không gọi tới.
• Tech Lead: Dùng repo làm nguồn tham khảo cách viết agent tốt (mô tả, giới hạn tool, chọn model), rồi fork một vài agent về marketplace nội bộ, chỉnh theo quy ước team. Kiến trúc "viết một lần, sinh nhiều định dạng" đáng học nếu team dùng nhiều coding agent.
• PM: Plugin như security-scanning hay incident-response chuẩn hoá được quy trình lặp lại. Đặt chỉ số: thời gian review, số lỗi bảo mật bắt được trước merge.