Kategorien und Skills: Dynamische Agent-Komposition (v3.0)

Was Sie nach Abschluss können

✅ Verwenden Sie 7 integrierte Kategorien zur automatischen Auswahl des optimalen Modells für verschiedene Aufgabentypen
✅ Laden Sie 4 integrierte Skills, um Agenten mit Fachwissen und MCP-Tools auszustatten
✅ Kombinieren Sie Kategorien und Skills über delegate_task, um spezialisierte Unteragenten zu erstellen
✅ Passen Sie Kategorien und Skills an Ihre spezifischen Projektanforderungen an

Ihr aktuelles Problem

Agenten nicht spezialisiert genug? Kosten zu hoch?

Stellen Sie sich folgendes Szenario vor:

Problem	Herkömmlicher Ansatz	Tatsächlicher Bedarf
UI-Aufgaben mit übermäßigem Modell	Claude Opus für einfache Stilanpassungen verwenden	Hohe Kosten, verschwendete Rechenleistung
Komplexe Logik mit leichtem Modell	Haiku für Architekturdesign verwenden	Ungenügende推理-Fähigkeit, falsche Lösungen
Git-Commit-Stil inkonsistent	Manuelles Commit-Management, fehleranfällig	Automatische Erkennung und Einhaltung von Projektstandards
Browser-Tests erforderlich	Manuelles Öffnen des Browsers zur Verifizierung	Benötigt Playwright MCP-Tool-Support

Kernproblem:

Alle Aufgaben mit einem Agenten bearbeiten → Modell und Tools nicht passend
10 feste Agenten hardcodieren → Keine flexible Kombination möglich
Fehlende Fachkenntnisse → Agenten mangelt es an domainspezifischem Wissen

Lösung: Das Kategorien- und Skills-System von v3.0 ermöglicht die Komposition von Agenten wie beim Bau von Bausteinen:

Kategorie (Modellabstraktion): Aufgabentyp definieren → Automatische Auswahl des optimalen Modells
Skill (Fachwissen): Domänenwissen und MCP-Tools injizieren → Agenten spezialiserter machen

Wann Sie diesen Ansatz verwenden

Szenario	Empfohlene Kombination	Effekt
UI-Design und -implementierung	`category="visual-engineering"` + `skills=["frontend-ui-ux", "playwright"]`	Automatische Auswahl von Gemini 3 Pro + Designer-Denken + Browser-Verifizierung
Schnellbehebung und Commit	`category="quick"` + `skills=["git-master"]`	Günstig mit Haiku + Automatische Erkennung des Commit-Stils
Tiefgehende Architekturanalyse	`category="ultrabrain"` + `skills=[]`	Reines推理mit GPT-5.2 Codex (xhigh)
Dokumentation	`category="writing"` + `skills=[]`	Schnelle Dokumentationsgenerierung mit Gemini 3 Flash

🎒 Vorbereitungen

Voraussetzungen

Stellen Sie vor Beginn dieses Tutorials sicher, dass:

oh-my-opencode installiert ist (siehe Installationsanleitung)
Mindestens ein Provider konfiguriert ist (siehe Provider-Konfiguration)
Sie die Grundlagen des delegate_task-Tools verstehen (siehe Hintergrund-Parallelaufgaben)

Schlüsselkonzepte

Kategorie ist "Welche Art von Arbeit ist das" (bestimmt Modell, Temperatur, Denkmodus), Skill ist "Welches Fachwissen und welche Tools werden benötigt" (injiziert Prompts und MCP-Server). Kombinieren Sie beides über delegate_task(category=..., skills=[...]).

Kernkonzepte

Kategorien: Aufgabentyp bestimmt Modell

oh-my-opencode bietet 7 integrierte Kategorien, jede mit optimaler Modell- und Denkmodus-Konfiguration:

Kategorie	Standardmodell	Temperatur	Verwendung
`visual-engineering`	`google/gemini-3-pro`	0.7	Frontend, UI/UX, Design-Aufgaben
`ultrabrain`	`openai/gpt-5.2-codex` (xhigh)	0.1	Aufgaben mit hohem推理-IQ (komplexe Architekturentscheidungen)
`artistry`	`google/gemini-3-pro` (max)	0.7	Kreative und künstlerische Aufgaben (neue Ideen)
`quick`	`anthropic/claude-haiku-4-5`	0.1	Schnelle, günstige Aufgaben (einzelne Dateiänderungen)
`unspecified-low`	`anthropic/claude-sonnet-4-5`	0.1	Mittlere Aufgaben, die nicht in andere Kategorien passen
`unspecified-high`	`anthropic/claude-opus-4-5` (max)	0.1	Hochwertige Aufgaben, die nicht in andere Kategorien passen
`writing`	`google/gemini-3-flash`	0.1	Dokumentations- und Schreibaufgaben

Warum brauchen Kategorien?

Verschiedene Aufgaben benötigen Modelle mit unterschiedlichen Fähigkeiten:

UI-Design → Benötigt visuelle Kreativität (Gemini 3 Pro)
Architekturentscheidungen → Benötigt tiefgehendes推理 (GPT-5.2 Codex xhigh)
Einfache Änderungen → Benötigt schnelle Reaktion (Claude Haiku)

Manuell für jede Aufgabe ein Modell auszuwählen ist mühsam. Mit Kategorien deklarieren Sie nur den Aufgabentyp, und das System wählt automatisch das optimale Modell.

Skills: Fachwissen injizieren

Skills sind durch SKILL.md-Dateien definierte Domänenexperten, die Folgendes injizieren können:

Fachwissen (Prompt-Erweiterung)
MCP-Server (automatisch geladen)
Workflow-Anleitungen (konkrete Operationsschritte)

4 integrierte Skills:

Skill	Funktion	MCP	Verwendung
`playwright`	Browser-Automatisierung	`@playwright/mcp`	UI-Verifizierung, Screenshots, Web-Scraping
`agent-browser`	Browser-Automatisierung (Vercel)	Manuelle Installation	Gleiches, alternative Option
`frontend-ui-ux`	Designer-Denken	Kein	Schöne Benutzeroberflächen gestalten
`git-master`	Git-Experte	Kein	Automatische Commits, Verlaufssuche, Rebase

Funktionsweise von Skills:

Wenn Sie einen Skill laden, führt das System folgende Schritte aus:

Liest den Prompt-Inhalt der SKILL.md-Datei
Startet automatisch den entsprechenden Server, wenn ein MCP definiert ist
Fügt den Skill-Prompt an den System-Prompt des Agenten an

Zum Beispiel enthält der git-master Skill:

Commit-Stil-Erkennung (automatische Erkennung des Commit-Formats des Projekts)
Atomare Commit-Regeln (3 Dateien → mindestens 2 Commits)
Rebase-Workflow (squash, fixup, Konflikthandhabung) | Verlaufssuche (blame, bisect, log -S)

Sisyphus Junior: Aufgaben-Ausführer

Wenn Sie eine Kategorie verwenden, wird ein spezieller Unteragent erstellt – Sisyphus Junior.

Schlüsseleigenschaften:

✅ Erbt die Modellkonfiguration der Kategorie
✅ Erbt die Prompts der geladenen Skills
❌ Kann nicht erneut delegieren (Verwendung der Tools task und delegate_task ist verboten)

Warum erneute Delegation verboten ist?

Vermeidung von Endlosschleifen und Aufgabenabstieg:

Sisyphus (Haupt-Agent)
  ↓ delegate_task(category="quick")
Sisyphus Junior
  ↓ Versucht delegate_task (wenn erlaubt)
Sisyphus Junior 2
  ↓ delegate_task
...Endlosschleife...

Durch das Verbot erneuter Delegation konzentriert sich Sisyphus Junior auf die Erledigung der zugewiesenen Aufgaben, wodurch klare Ziele und effiziente Ausführung sichergestellt werden.

Lernen Sie mit mir

Schritt 1: Schnellbehebung (Quick + Git Master)

Lassen Sie uns ein praktisches Szenario verwenden: Sie haben einige Dateien geändert und möchten sie automatisch committen und dabei den Projektstil einhalten.

Warum Verwendung des Haiku-Modells der quick-Kategorie ist günstig. In Kombination mit dem git-master Skill werden der Commit-Stil automatisch erkannt und perfekte Commits durchgeführt.

Geben Sie in OpenCode ein:

Verwenden Sie delegate_task, um die aktuellen Änderungen zu committen
- category: quick
- load_skills: ["git-master"]
- prompt: "Committen Sie alle aktuellen Änderungen. Befolgen Sie den Commit-Stil des Projekts (durch git log erkennen). Stellen Sie atomare Commits sicher, ein Commit enthält maximal 3 Dateien."
- run_in_background: false

Was Sie sehen sollten:

Sisyphus Junior startet und verwendet das claude-haiku-4-5-Modell
git-master Skill wird geladen, Prompt enthält Git-Experten-Wissen

Der Agent führt folgende Operationen aus:

bash

# Kontext parallel sammeln
git status
git diff --stat
git log -30 --oneline

Commit-Stil wird erkannt (z. B. Semantic vs Plain vs Short)
Atomare Commits werden geplant (3 Dateien → mindestens 2 Commits)
Commits werden ausgeführt und erkannter Stil eingehalten

Checkpoint ✅:

Verifizieren Sie, ob der Commit erfolgreich war:

bash

git log --oneline -5

Sie sollten mehrere atomare Commits sehen, jede mit klarer Nachrichten-Formatierung.

Schritt 2: UI-Implementierung und -verifizierung (Visual + Playwright + UI/UX)

Szenario: Sie müssen einer Seite ein responsives Diagramm-Component hinzufügen und es im Browser verifizieren.

Warum

visual-engineering-Kategorie wählt Gemini 3 Pro (gut bei visuellem Design)
playwright-Skill stellt MCP-Tools für Browser-Tests bereit
frontend-ui-ux-Skill injiziert Designer-Denken (Farbpalette, Typografie, Animation)

Geben Sie in OpenCode ein:

Verwenden Sie delegate_task, um das Diagramm-Component zu implementieren
- category: visual-engineering
- load_skills: ["frontend-ui-ux", "playwright"]
- prompt: "Fügen Sie auf der Dashboard-Seite ein responsives Diagramm-Component hinzu. Anforderungen:
  - Verwenden Sie Tailwind CSS
  - Unterstützen Sie Mobile und Desktop
  - Verwenden Sie eine lebendige Farbpalette (vermeiden Sie lila Verläufe)
  - Fügen Sie gestaffelte Animationseffekte hinzu
  - Verifizieren Sie nach Abschluss mit playwright-Screenshot"
- run_in_background: false

Was Sie sehen sollten:

Sisyphus Junior startet und verwendet das google/gemini-3-pro-Modell
Prompts von zwei Skills werden geladen:
- frontend-ui-ux: Anleitung für Designer-Denken
- playwright: Browser-Automatisierungsanweisungen
@playwright/mcp-Server wird automatisch gestartet
Der Agent führt aus:
- Diagramm-Component entwerfen (Designer-Denken anwenden)
- Responsives Layout implementieren
- Animationseffekte hinzufügen
- Playwright-Tools verwenden:
```
playwright_navigate: http://localhost:3000/dashboard
playwright_take_screenshot: output=dashboard-chart.png
```

Checkpoint ✅:

Verifizieren Sie, ob das Component korrekt gerendert wird:

bash

# Neue Dateien prüfen
git diff --name-only
git diff --stat

# Screenshots anzeigen
ls screenshots/

Sie sollten sehen:

Neue Diagramm-Component-Dateien
Responsiver CSS-Code
Screenshot-Dateien (Verifizierung bestanden)

Schritt 3: Tiefgehende Architekturanalyse (Ultrabrain rein推理)

Szenario: Sie müssen ein komplexes Kommunikationsmuster für eine Microservice-Architektur entwerfen.

Warum

ultrabrain-Kategorie wählt GPT-5.2 Codex (xhigh), bietet stärkste推理-Fähigkeit
Keine Skills geladen → Rein推理, Vermeidung von Fachwissen-Interferenz

Geben Sie in OpenCode ein:

Verwenden Sie delegate_task, um die Architektur zu analysieren
- category: ultrabrain
- load_skills: []
- prompt: "Entwerfen Sie ein effizientes Kommunikationsmuster für unsere Microservice-Architektur. Anforderungen:
  - Unterstützen Sie Service Discovery
  - Handhaben Sie Netzwerkpartitionen
  - Minimieren Sie die Latenz
  - Bieten Sie eine Fallback-Strategie

  Aktuelle Architektur: [kurz beschreiben]
  Tech-Stack: gRPC, Kubernetes, Consul"
- run_in_background: false

Was Sie sehen sollten:

Sisyphus Junior startet und verwendet das openai/gpt-5.2-codex-Modell (xhigh-Variante)
Keine Skills geladen
Der Agent führt tiefgehendes推理durch:
- Analyse der bestehenden Architektur
- Vergleich von Kommunikationsmustern (z. B. CQRS, Event Sourcing, Saga)
- Abwägen von Vor- und Nachteilen
- Bereitstellung von schichtweisen Empfehlungen (Bottom Line → Action Plan → Risks)

Ausgabestruktur:

Bottom Line: Empfehlung für Hybrid-Muster (gRPC + Event Bus)

Action Plan:
1. Verwenden Sie gRPC für synchrone Kommunikation zwischen Services
2. Wichtige Ereignisse werden asynchron über Event Bus veröffentlicht
3. Implementieren Sie Idempotenz für doppelte Nachrichten

Risks and Mitigations:
- Risk: Netzwerkpartitionen führen zu Nachrichtenverlust
  Mitigation: Implementieren Sie Nachrichten-Wiederholung und Dead Letter Queue

Checkpoint ✅:

Verifizieren Sie, ob der Lösungsvorschlag umfassend ist:

Wurde Service Discovery berücksichtigt?
Wurden Netzwerkpartitionen behandelt?
Wurde eine Fallback-Strategie bereitgestellt?

Schritt 4: Kategorie anpassen (optional)

Wenn die integrierten Kategorien nicht Ihren Anforderungen entsprechen, können Sie sie in oh-my-opencode.json anpassen.

Warum Einige Projekte benötigen spezifische Modellkonfigurationen (z. B. Korean Writer, Deep Reasoning).

Bearbeiten Sie ~/.config/opencode/oh-my-opencode.json:

jsonc

{
  "categories": {
    "korean-writer": {
      "model": "google/gemini-3-flash",
      "temperature": 0.5,
      "prompt_append": "You are a Korean technical writer. Maintain a friendly and clear tone."
    },
    
    "deep-reasoning": {
      "model": "anthropic/claude-opus-4-5",
      "thinking": {
        "type": "enabled",
        "budgetTokens": 32000
      },
      "tools": {
        "websearch_web_search_exa": false
      }
    }
  }
}

Feldbeschreibung:

Feld	Typ	Beschreibung
`model`	string	Überschreibt das von der Kategorie verwendete Modell
`temperature`	number	Kreativitätsniveau (0-2)
`prompt_append`	string	An den System-Prompt anzufügender Inhalt
`thinking`	object	Thinking-Konfiguration (`{ type, budgetTokens }`)
`tools`	object	Tool-Berechtigungen deaktivieren (`{ toolName: false }`)

Checkpoint ✅:

Verifizieren Sie, ob die angepasste Kategorie wirkt:

bash

# Angepasste Kategorie verwenden
delegate_task(category="korean-writer", load_skills=[], prompt="...")

Sie sollten sehen, dass das System Ihr konfiguriertes Modell und Ihren Prompt verwendet.

Häufige Fehler vermeiden

Fehler 1: Quick-Kategorie Prompt nicht klar genug

Problem: Die quick-Kategorie verwendet das Haiku-Modell mit begrenzter推理-Fähigkeit. Wenn der Prompt zu vage ist, sind die Ergebnisse schlecht.

Falsches Beispiel:

delegate_task(category="quick", load_skills=["git-master"], prompt="Änderungen committen")

Richtiger Ansatz:

TASK: Committen Sie alle aktuellen Code-Änderungen

MUST DO:
1. Erkennen Sie den Commit-Stil des Projekts (durch git log -30)
2. Teilen Sie 8 Dateien nach Verzeichnissen in 3+ atomare Commits auf
3. Ein Commit enthält maximal 3 Dateien
4. Befolgen Sie den erkannten Stil (Semantic/Plain/Short)

MUST NOT DO:
- Zusammenführen von Dateien aus verschiedenen Verzeichnissen in einen Commit
- Commit-Planung überspringen und direkt ausführen

EXPECTED OUTPUT:
- Mehrere atomare Commits
- Jede Commit-Nachricht stimmt mit dem Projekt-Stil überein
- Befolgt die Abhängigkeitsreihenfolge (Typdefinitionen → Implementierung → Tests)

Fehler 2: `load_skills` nicht angegeben

Problem: load_skills ist ein erforderlicher Parameter, ohne Angabe tritt ein Fehler auf.

Falsch:

delegate_task(category="quick", prompt="...")

Fehlerausgabe:

Error: Invalid arguments: 'load_skills' parameter is REQUIRED.
Pass [] if no skills needed, but IT IS HIGHLY RECOMMENDED to pass proper skills.

Richtig:

# Kein Skill benötigt, explizit leeres Array übergeben
delegate_task(category="unspecified-low", load_skills=[], prompt="...")

Fehler 3: Kategorie und subagent_type gleichzeitig angegeben

Problem: Diese beiden Parameter schließen sich gegenseitig aus, sie können nicht gleichzeitig angegeben werden.

Falsch:

delegate_task(
  category="quick",
  subagent_type="oracle",  # ❌ Konflikt
  ...
)

Richtig:

# Kategorie verwenden (empfohlen)
delegate_task(category="quick", load_skills=[], prompt="...")

# Oder Agent direkt angeben
delegate_task(subagent_type="oracle", load_skills=[], prompt="...")

Fehler 4: Git Master Multi-Commit-Regeln

Problem: Der git-master Skill fordert mehrere Commits stark, ein Commit mit 3+ Dateien schlägt fehl.

Falsch:

# Versuch, 1 Commit mit 8 Dateien
git commit -m "Update landing page"  # ❌ git-master wird ablehnen

Richtig:

# In mehrere Commits nach Verzeichnissen aufteilen
git add app/page.tsx app/layout.tsx
git commit -m "Add app layer"  # ✅ Commit 1

git add components/demo/*
git commit -m "Add demo components"  # ✅ Commit 2

git add e2e/*
git commit -m "Add tests"  # ✅ Commit 3

Fehler 5: Playwright Skill MCP nicht installiert

Problem: Vor der Verwendung des playwright-Skills muss sichergestellt sein, dass der MCP-Server verfügbar ist.

Falsch:

delegate_task(category="visual-engineering", load_skills=["playwright"], prompt="Screenshot...")

Richtig:

Überprüfen Sie die MCP-Konfiguration (~/.config/opencode/mcp.json oder .claude/.mcp.json):

jsonc

{
  "mcpServers": {
    "playwright": {
      "command": "npx",
      "args": ["@playwright/mcp@latest"]
    }
  }
}

Wenn Playwright MCP nicht konfiguriert ist, startet der playwright-Skill es automatisch.

Zusammenfassung

Das Kategorien- und Skills-System ermöglicht Ihnen die flexible Komposition von Agenten:

Komponente	Funktion	Konfigurationsart
Kategorie	Bestimmt Modell und Denkmodus	`delegate_task(category="...")` oder Konfigurationsdatei
Skill	Injiziert Fachwissen und MCP	`delegate_task(load_skills=["..."])` oder SKILL.md-Datei
Sisyphus Junior	Führt Aufgaben aus, kann nicht erneut delegieren	Automatisch erstellt, keine manuelle Angabe erforderlich

Kompositionsstrategien:

UI-Aufgaben: visual-engineering + frontend-ui-ux + playwright
Schnellbehebung: quick + git-master
Tiefgehendes推理: ultrabrain (ohne Skills)
Dokumentation: writing (ohne Skills)

Best Practices:

✅ Geben Sie immer load_skills an (auch bei leerem Array)
✅ Prompt der quick-Kategorie muss klar sein (Haiku-推理-Fähigkeit begrenzt)
✅ Git-Aufgaben immer mit git-master-Skill (automatische Stilerkennung)
✅ UI-Aufgaben immer mit playwright-Skill (Browser-Verifizierung)
✅ Wählen Sie basierend auf dem Aufgabentyp die passende Kategorie (nicht standardmäßig den Haupt-Agent verwenden)

Vorschau auf die nächste Lektion

In der nächsten Lektion lernen wir Integrierte Skills: Browser-Automatisierung, Git-Experte und UI-Designer.
Sie werden lernen:
Detaillierter Workflow des playwright-Skills
3 Modi des git-master-Skills (Commit/Rebase/History Search)
Design-Philosophie des frontend-ui-ux-Skills
Wie Sie eigene Skills erstellen

Anhang: Quellcode-Referenz

Klicken Sie hier, um die Quellcode-Positionen anzuzeigen

Aktualisiert: 2026-01-26

Funktion	Dateipfad	Zeilennummer
delegate_task-Tool-Implementierung	`src/tools/delegate-task/tools.ts`	Gesamtheit (1070 Zeilen)
resolveCategoryConfig-Funktion	`src/tools/delegate-task/tools.ts`	113-152
buildSystemContent-Funktion	`src/tools/delegate-task/tools.ts`	176-188
Standard-Kategorien-Konfiguration	`src/tools/delegate-task/constants.ts`	158-166
Kategorien-Prompt-Anhängungen	`src/tools/delegate-task/constants.ts`	168-176
Kategorien-Beschreibungen	`src/tools/delegate-task/constants.ts`	178-186
Kategorie-Konfiguration-Schema	`src/config/schema.ts`	154-172
Integrierte Skills-Definitionen	`src/features/builtin-skills/`	Verzeichnisstruktur
git-master Skill-Prompt	`src/features/builtin-skills/git-master/SKILL.md`	Gesamtheit (1106 Zeilen)

Schlüsselkonstanten:

SISYPHUS_JUNIOR_AGENT = "sisyphus-junior": Ausführender Agent für Kategorie-Delegation
DEFAULT_CATEGORIES: Modellkonfiguration für 7 integrierte Kategorien
CATEGORY_PROMPT_APPENDS: Prompt-Anhängungen für jede Kategorie
CATEGORY_DESCRIPTIONS: Beschreibungen für jede Kategorie (angezeigt im delegate_task-Prompt)

Schlüsselfunktionen:

resolveCategoryConfig(): Löst Kategorie-Konfiguration auf, verschmilzt Benutzer-Override mit Standardwerten
buildSystemContent(): Verschmilzt Prompt-Inhalte von Skill und Kategorie
createDelegateTask(): Erstellt delegate_task-Tool-Definition

Integrierte Skill-Dateien:

src/features/builtin-skills/frontend-ui-ux/SKILL.md: Designer-Denken-Prompt
src/features/builtin-skills/git-master/SKILL.md: Git-Experte vollständiger Workflow
src/features/builtin-skills/agent-browser/SKILL.md: Vercel agent-browser-Konfiguration
src/features/builtin-skills/dev-browser/SKILL.md: Browser-Automatisierungs-Referenzdokumentation

Kategorien und Skills: Dynamische Agent-Komposition (v3.0) ​

Was Sie nach Abschluss können ​

Ihr aktuelles Problem ​

Wann Sie diesen Ansatz verwenden ​

🎒 Vorbereitungen ​

Kernkonzepte ​

Kategorien: Aufgabentyp bestimmt Modell ​

Skills: Fachwissen injizieren ​

Sisyphus Junior: Aufgaben-Ausführer ​

Lernen Sie mit mir ​

Schritt 1: Schnellbehebung (Quick + Git Master) ​

Schritt 2: UI-Implementierung und -verifizierung (Visual + Playwright + UI/UX) ​

Schritt 3: Tiefgehende Architekturanalyse (Ultrabrain rein推理) ​

Schritt 4: Kategorie anpassen (optional) ​

Häufige Fehler vermeiden ​

Fehler 1: Quick-Kategorie Prompt nicht klar genug ​

Fehler 2: load_skills nicht angegeben ​

Fehler 3: Kategorie und subagent_type gleichzeitig angegeben ​

Fehler 4: Git Master Multi-Commit-Regeln ​

Fehler 5: Playwright Skill MCP nicht installiert ​

Zusammenfassung ​

Vorschau auf die nächste Lektion ​

Anhang: Quellcode-Referenz ​

Kategorien und Skills: Dynamische Agent-Komposition (v3.0)

Was Sie nach Abschluss können

Ihr aktuelles Problem

Wann Sie diesen Ansatz verwenden

🎒 Vorbereitungen

Kernkonzepte

Kategorien: Aufgabentyp bestimmt Modell

Skills: Fachwissen injizieren

Sisyphus Junior: Aufgaben-Ausführer

Lernen Sie mit mir

Schritt 1: Schnellbehebung (Quick + Git Master)

Schritt 2: UI-Implementierung und -verifizierung (Visual + Playwright + UI/UX)

Schritt 3: Tiefgehende Architekturanalyse (Ultrabrain rein推理)

Schritt 4: Kategorie anpassen (optional)

Häufige Fehler vermeiden

Fehler 1: Quick-Kategorie Prompt nicht klar genug

Fehler 2: `load_skills` nicht angegeben

Fehler 3: Kategorie und subagent_type gleichzeitig angegeben

Fehler 4: Git Master Multi-Commit-Regeln

Fehler 5: Playwright Skill MCP nicht installiert

Zusammenfassung

Vorschau auf die nächste Lektion

Anhang: Quellcode-Referenz