這在 2026 已經是業界標準:A2A 由 Google 發起、現在交給 Linux Foundation 治理,有 Python、JavaScript、Java、Go、.NET 五種語言的開發套件,並已內建進 Microsoft Copilot Studio、Azure AI Foundry、Amazon Bedrock 等平台。意思是,不同廠商、不同框架做出來的 agent,現在能用同一套規矩互相對話——這正是「讓大家的 agent 互通」的基礎。
關鍵:知識層為什麼要接「真實資料」,而不是寫死答案
AI 會幻覺、會忘記。所以把知識接給 agent 時,真正可靠的不是「標準答案」——答案是判斷,會隨著架構改變而過期。可靠的是兩種事實:一是「過去踩過的坑」(真的發生過,不會變),二是「資料庫此刻的真實數字」(當場查得到)。讓事實去約束 AI 的嘴,而不是讓 AI 的判斷當真理。這就是為什麼進階的知識系統(KM)會直接接上正式資料庫,而不是把答案寫死在文件裡——真相在帳本裡,不在 AI 的記憶裡。
進階:怎麼讓整個團隊在一個平台上共用 agent?
現在多數人是「一個人對一個 AI 工具」,各做各的——知識不共享、agent 不互通、同樣的事每個人重做一次。如果要讓整個團隊(包含不會寫程式的同事)在一個平台上共用 agent,要補三個能力,由淺到深:
monday Trust Center 公開的清單:SOC 1/2/3 Type 2、ISO 27001 / 27018 / 27017 / 27032 / 27701、GDPR、HIPAA、CCPA、LGPD、PIPEDA、APPI、EU-US DPF、TX-RAMP、CSA STAR Level 1。資料中心 3 個 region:US、EU(法蘭克福)、APAC,全部跑在 AWS。
一個容易踩雷的細節:即使選 EU region,monday 自家的 metadata(使用者憑證、profile、usage analytics)仍然存在 US — 只有 Customer Data 在 EU。法務團隊評估時這點要算進去。另外,region 由「第一個開帳號的人位置」自動決定,一旦設定不能改,真要從 US 遷 EU 得走特殊流程。
很多人以為 named sub-agent 是在取代自組 Team 的做法,其實兩者是不同層次的機制,互補而非競爭。
面向
Team A/B/C(宏觀)
Named sub-agent(微觀)
解決什麼
多工平行
單工延續
邊界
不同 task 之間
同 team 內部 agent 之間
Context 燒法
每個 team 獨立燒一份
同 agent 只燒一次,後續增量
適用場景
早上開 3 件不相干的事
追一條長 bug / 深入一個模組
最佳組合是兩者混用:宏觀 Team 隔離不同主題,微觀 named agent 讓每個 teammate 有連續記憶。等於開三家公司並行做不同案子,每家公司裡的同一個員工連續給你服務,不是每次都新人上場。
已知限制:teammate 之間不能互喊
目前 Claude Code 有個已知 bug(GitHub issue #48160):subagent 本身不能 originate SendMessage。意思是 teammate A 想主動找 teammate B 協作做不到,所有通訊必須經過 team lead 路由,變成星形拓撲(hub-and-spoke)而非 mesh。
If < 3: Return to Phase 1, re-analyze with new information If ≥ 3: STOP and question the architecture (step 5 below) DON’T attempt Fix #4 without architectural discussion
同一個檔案第 227 行:
“One more fix attempt” (when already tried 2+) ALL of these mean: STOP. Return to Phase 1.
Use the least powerful model that can handle each role to conserve cost and increase speed. Mechanical implementation tasks (isolated functions, clear specs, 1-2 files): use a fast, cheap model. Most implementation tasks are mechanical when the plan is well-specified.
Testing revealed that when a description summarizes the skill’s workflow, Claude may follow the description instead of reading the full skill content. A description saying “code review between tasks” caused Claude to do ONE review, even though the skill’s flowchart clearly showed TWO reviews (spec compliance then code quality).
## Superpowers Skill Override Rules
### Model Selection
NEVER use haiku for implementation tasks. Follow:
- opus: architecture, code review, cross-file reasoning
- sonnet: all implementation tasks
- haiku: file scanning, directory listing ONLY
### Git Branch
No branch confirmation needed when already on non-main/master branch.
### Debugging Limit
After 3 failed fix attempts, STOP and escalate to user.
Do not attempt Fix #4 without discussion.
用 Claude Code 跑 Agent Team 一段時間後,你可能會發現:明明設定都正確,Claude 還是會跑來問奇怪的問題、用錯 model、或在不該停的地方停下來。這篇文章整理了 Superpowers plugin 裡幾條「你不一定知道」的隱藏規則,以及最簡單的避開方法。
為什麼 Agent Team 會「自己做決定」?
Claude Code 的 Superpowers plugin 提供了一套 skill 系統,讓 Claude 在執行任務時有明確的工作流程可依循。這些 skill 設計上是給通用場景用的,因此內建了一些「省成本、保安全」的預設行為。
問題是:這些預設行為有時候和你的需求相衝突,而且你很難從文件上看出來。
隱藏規則 1:Skill 會自動選最便宜的 Model
來源:subagent-driven-development skill
這條規則直接寫在 skill 裡:
“Use the least powerful model that can handle each role to conserve cost and increase speed. Mechanical implementation tasks: use a fast, cheap model.”
所有 skill 都有這條規則:“Never start implementation on main/master without explicit user consent.” 只要你的 working branch 叫 main 或 master,Claude 每次開始實作前都會停下來問你確認。
這代表你告訴 LEAD「不要動 X 檔案」、「記得用 Y 方式」,subagent 不一定會知道,除非 LEAD 把這些資訊包進去。
避開方法:把規則寫進文件,不要只說給 LEAD 聽
任何重要的約定,放進 AGENTS.md、CLAUDE.md 或 IMPLEMENTATION_PLAN.md。這些檔案 subagent 啟動時會讀到,不依賴 LEAD 的記憶。
隱藏規則 4:Feedback Survey 會擋住畫面
Claude Code 會隨機彈出「How is Claude doing this session?」的評分畫面。這個畫面不是 blocking prompt,按 Enter 沒有用,要按 0 才能 dismiss。
更乾脆的做法是直接關閉它。在 ~/.claude/settings.json 加一行:
{
"feedbackSurveyRate": 0
}
設為 0 後,這個 survey 就永遠不會出現了。
完整 CLAUDE.md 覆寫規則範本
把以下內容加進你的 CLAUDE.md,可以覆寫 skill 的預設行為:
## Superpowers Skill Override Rules
### Model Selection (OVERRIDES subagent-driven-development skill)
NEVER use haiku for implementation tasks. Follow this mapping regardless
of what the skill says about "mechanical" tasks:
- opus: architecture decisions, code review, cross-file reasoning
- sonnet: all implementation tasks (CRUD, API, forms, tests, services)
- haiku: file scanning, directory listing, config comparison ONLY
When dispatching subagents, ALWAYS check AGENTS.md for the assigned model.
If AGENTS.md specifies a model, use it. Do not override with cheaper model.
### Git Branch
Never ask for branch confirmation if already on a non-main/master branch.
Treat any branch that is not named "main" or "master" as pre-approved for
implementation work.
一次性設定清單
以下是只需要做一次的設定,之後每個專案都受益:
設定
位置
效果
"feedbackSurveyRate": 0
~/.claude/settings.json
永久關閉 feedback survey
"defaultMode": "bypassPermissions"
~/.claude/settings.json
工具不再逐一詢問確認
Model 覆寫規則
~/.claude/CLAUDE.md
強制 sonnet 做實作工作
以下是每個新專案開始時的習慣:
git checkout -b dev(避開 main/master 保護規則)
建立 AGENTS.md 並寫好每個 agent 的 model
在 IMPLEMENTATION_PLAN.md 每個 phase 標記 model
為什麼這些規則存在?
這些 skill 是為「通用場景」設計的,預設行為是合理的:
省成本: 對大多數用戶來說,Haiku 做簡單任務確實夠用,費用少一半
保安全: 不讓 Claude 在 main branch 亂動是好習慣
隔離 context: Fresh subagent 避免舊 context 污染新任務
問題不是規則本身,而是當你的專案比「通用場景」複雜時,這些預設值就不夠精準了。透過明確的文件(AGENTS.md、CLAUDE.md)和一次性的 settings.json 設定,你可以讓 Claude 按照你的規格工作,而不是照 skill 的預設值工作。