opencode-agents

🇬🇧 English version

Registre curé de 69 agents IA pour OpenCode, distribué via un CLI zero-dependency et un TUI interactif. Les agents sont des fichiers .md contenant des system prompts pour configurer des assistants IA spécialisés.

Chaque agent suit un format expert à 4 sections : identité, décisions, exemples, quality gate.

🚀 Quickstart

# TUI interactif (auto-détecte TTY)
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent

# CLI rapide — installer un pack en une commande
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --pack backend

📦 Installation

Mode 1 — TUI interactif (recommandé)

Le TUI est le moyen le plus simple de découvrir et installer des agents. Il se lance automatiquement lorsque le terminal supporte un TTY.

npx github:dmicheneau/opencode-template-agent
# ou explicitement :
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent tui

Ce que ça fait :

Auto-détecte le TTY et lance l'interface interactive
Parcourir les catégories par onglets (← → / Tab)
Naviguer dans les listes avec ↑ ↓
Sélectionner des agents avec Space, installer avec Enter
Recherche intégrée (/), exploration par packs et catégories

Mode 2 — CLI non-interactif

Pour l'automatisation ou une installation rapide sans interface graphique.

Commandes :

# Installer un agent spécifique
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install typescript-pro

# Installer un ou plusieurs packs (virgule ou espace)
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --pack backend
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --pack backend,devops

# Installer une ou plusieurs catégories
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --category languages
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --category languages,data-api

# Installer tous les agents
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --all

# Lister tous les agents par catégorie
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent list

# Lister les packs disponibles
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent list --packs

# Rechercher des agents
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent search docker
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent search "machine learning"

Options :

Option	Description
`--force`	Écraser les fichiers existants
`--dry-run`	Aperçu sans écriture sur le disque

Note : --pack et --category sont mutuellement exclusifs.

Mode 3 — Script bash / Clone local

Via script bash :

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dmicheneau/opencode-template-agent/main/install.sh | bash

Options : --copy, --global, --dir PATH, --force, --dry-run, --uninstall.

Via clone local :

git clone https://github.com/dmicheneau/opencode-template-agent.git ~/.opencode-agents
echo 'export OPENCODE_CONFIG_DIR=~/.opencode-agents' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

Les agents sont installés dans .opencode/agents/. Node.js 20+ requis pour les modes 1 et 2.

🏗️ Architecture

Documentation détaillée : docs/architecture.md

Le diagramme ci-dessous présente l'architecture globale du système : le point d'entrée CLI, les modules TUI, le registre d'agents et les scripts de veille upstream.

flowchart TB
    User["Utilisateur"]

    subgraph CLI["bin/cli.mjs — Point d'entree CLI"]
        Parse["Analyse des arguments<br/>(install, list, search, tui)"]
    end

    subgraph TUI["Interface TUI interactive"]
        Index["index.mjs<br/>Orchestrateur<br/>(lifecycle, boucle principale,<br/>signaux)"]
        Screen["screen.mjs<br/>E/S Terminal<br/>(raw mode, flush,<br/>resize, onInput)"]
        Input["input.mjs<br/>Parseur de touches<br/>(raw bytes → ~20 Actions)"]
        State["state.mjs<br/>Machine a etats<br/>(browse, search, confirm,<br/>installing, pack_detail,<br/>done, quit)"]
        Renderer["renderer.mjs<br/>Constructeur de frames<br/>(state → chaine ANSI)"]
        Ansi["ansi.mjs<br/>Codes ANSI, couleurs,<br/>box drawing, palettes<br/>(catColor, tabColor)"]
    end

    subgraph Data["Couche de donnees"]
        Registry["registry.mjs<br/>Chargeur de manifest<br/>(validation, getAgent,<br/>getCategory, searchAgents,<br/>resolvePackAgents)"]
        Manifest["manifest.json<br/>69 agents | 10 categories<br/>15 packs"]
        Installer["installer.mjs<br/>Telechargement GitHub raw<br/>→ .opencode/agents/"]
    end

    subgraph Sync["Veille upstream (manual dispatch)"]
        Upstream["davila7/claude-code-templates<br/>(depot upstream)"]
        SyncScript["sync-agents.py<br/>(1200 lignes, fetch,<br/>conversion tools→permission,<br/>CURATED + EXTENDED agents)"]
        SyncCommon["sync_common.py<br/>(HTTP, cache ETag,<br/>frontmatter, validation)"]
        UpdateManifest["update-manifest.py<br/>(fusion manifest,<br/>prefix NEEDS_REVIEW)"]
        GHA["GitHub Actions<br/>(workflow_dispatch uniquement,<br/>CI: test + lint + validate)"]
    end

    LocalDir[".opencode/agents/<br/>Agents installes"]

    User --> CLI
    Parse -->|"tui"| Index
    Parse -->|"install"| Installer
    Parse -->|"list / search"| Registry

    Index --> Screen
    Screen --> Input
    Input --> State
    State --> Renderer
    Renderer --> Ansi
    Ansi -->|"frames ANSI"| Screen

    Index --> Registry
    Index --> Installer
    Registry --> Manifest
    Installer -->|"telecharge"| LocalDir

    Upstream --> SyncScript
    SyncScript --> SyncCommon
    SyncScript --> UpdateManifest
    UpdateManifest --> Manifest
    GHA -->|"orchestre"| SyncScript
    GHA -->|"orchestre"| UpdateManifest

    classDef entrypoint fill:#4a90d9,stroke:#2c5f8a,color:#fff
    classDef tui fill:#6ab04c,stroke:#3d7a28,color:#fff
    classDef data fill:#f0932b,stroke:#c0741e,color:#fff
    classDef sync fill:#9b59b6,stroke:#6c3483,color:#fff
    classDef storage fill:#e74c3c,stroke:#a93226,color:#fff
    classDef user fill:#34495e,stroke:#1c2833,color:#fff

    class User user
    class Parse entrypoint
    class Index,Screen,Input,State,Renderer,Ansi tui
    class Registry,Manifest,Installer data
    class Upstream,SyncScript,SyncCommon,UpdateManifest,GHA sync
    class LocalDir storage

Deux diagrammes supplémentaires sont disponibles dans docs/architecture.md :

Flux utilisateur TUI — machine à états complète (browse, search, confirm, installing, done)
Pipeline de mise à jour des agents — scripts de veille upstream et workflow de découverte/évaluation (manual dispatch uniquement)

📋 Agents disponibles

69 agents répartis en 10 catégories, invocables via @catégorie/nom.

Catégorie	Agents	Description
💻 Languages	11	TypeScript, Python, Go, Rust, Java, C#, PHP, Kotlin, C++, Rails, Swift
🤖 AI	9	AI engineering, data science, ML, MLOps, LLM, prompts, recherche, data engineering, data analysis
🌐 Web	9	React, Next.js, Vue, Angular, mobile, UI design, analyse UI, accessibilité, fullstack
🗄️ Data & API	6	Architecture API, GraphQL, bases de données, PostgreSQL, Redis, SQL
⚙️ DevOps	9	Docker, Kubernetes, Terraform, AWS, CI/CD, Linux, plateforme, SRE, incident response
🛠️ DevTools	8	Code review, debugging, performance, refactoring, tests, orchestration, microservices, QA, legacy modernization
🔒 Security	5	Audit sécurité, tests de pénétration, smart contracts, security engineering, conformité
🔌 MCP	2	Développement MCP, audit sécurité MCP
📊 Business	6	Product management, project management, PRD, Scrum, UX research, business analysis
📝 Docs	4	Documentation technique, API, rédaction, diagrammes

📊 Qualité des agents

Chaque agent est évalué automatiquement par scripts/quality_scorer.py sur 8 dimensions (score 1-5 chacune) :

Dimension	Ce qui est mesuré	5/5
`frontmatter`	Présence de `description`, `mode`, `permission`	3 champs présents
`identity`	Paragraphe d'identité entre le frontmatter et le premier `##`	50-300 mots
`decisions`	Section `## Decisions` avec arbres IF/THEN	≥ 5 règles
`examples`	Section `## Examples` avec blocs de code	≥ 3 exemples
`quality_gate`	Section `## Quality Gate` avec critères de validation	≥ 5 critères
`conciseness`	Nombre de lignes (70-120 idéal) et ratio de filler phrases	70-120 lignes, ≤ 3% filler
`no_banned_sections`	Absence des anciennes sections (Workflow, Tools, Anti-patterns, Collaboration)	0 section interdite
`version_pinning`	Références à des versions et années dans l'identité	Version + année présents

Seuil de passage : moyenne ≥ 3.5 ET aucune dimension < 2

Labels : Excellent (≥ 4.5) · Good (≥ 3.5) · Needs improvement (≥ 2.5) · Poor (< 2.5)

Catalogue des agents

69 agents · Score moyen : 4.59/5 · 100% pass rate · 49 Excellent, 20 Good

Coût token estimé : taille en bytes / 4 (approximation pour contenu anglais + code).

Catégorie	Agent	Score	Label	~Tokens	Lignes
ai	ai-engineer	4.75	Excellent	1 164	113
ai	data-analyst	4.75	Excellent	1 088	102
ai	data-engineer	4.75	Excellent	1 180	106
ai	data-scientist	4.75	Excellent	1 218	108
ai	llm-architect	4.88	Excellent	1 353	125
ai	ml-engineer	4.75	Excellent	1 170	108
ai	mlops-engineer	4.75	Excellent	1 205	125
ai	prompt-engineer	4.75	Excellent	1 386	121
ai	search-specialist	4.62	Excellent	1 316	114
business	business-analyst	4.62	Excellent	1 260	104
business	prd	4.25	Good	1 407	74
business	product-manager	4.25	Good	1 043	85
business	project-manager	4.38	Good	1 174	89
business	scrum-master	4.25	Good	1 265	98
business	ux-researcher	4.25	Good	1 446	116
data-api	api-architect	4.75	Excellent	1 351	128
data-api	database-architect	4.50	Excellent	1 265	113
data-api	graphql-architect	4.88	Excellent	1 249	128
data-api	postgres-pro	4.50	Excellent	1 208	119
data-api	redis-specialist	4.88	Excellent	1 243	122
data-api	sql-pro	4.50	Excellent	2 136	165
devops	aws-specialist	4.88	Excellent	1 087	123
devops	ci-cd-engineer	4.62	Excellent	1 103	118
devops	docker-specialist	4.62	Excellent	1 089	130
devops	incident-responder	4.25	Good	2 112	182
devops	kubernetes-specialist	4.88	Excellent	1 111	136
devops	linux-admin	4.62	Excellent	1 044	127
devops	platform-engineer	4.88	Excellent	1 019	118
devops	sre-engineer	4.38	Good	1 157	122
devops	terraform-specialist	4.88	Excellent	1 242	139
devtools	code-reviewer	4.25	Good	1 214	110
devtools	debugger	4.25	Good	1 369	122
devtools	legacy-modernizer	4.25	Good	2 661	220
devtools	microservices-architect	4.50	Excellent	1 230	150
devtools	performance-engineer	4.25	Good	1 226	119
devtools	qa-expert	4.25	Good	1 267	123
devtools	refactoring-specialist	4.50	Excellent	1 753	186
devtools	test-automator	4.50	Excellent	1 546	161
docs	api-documenter	4.62	Excellent	1 195	118
docs	diagram-architect	4.62	Excellent	1 173	111
docs	documentation-engineer	4.38	Good	1 050	105
docs	technical-writer	4.25	Good	1 097	120
languages	cpp-pro	4.62	Excellent	1 096	120
languages	csharp-developer	4.62	Excellent	1 071	114
languages	golang-pro	4.88	Excellent	1 033	114
languages	java-architect	4.88	Excellent	1 282	117
languages	kotlin-specialist	4.88	Excellent	1 101	102
languages	php-pro	4.88	Excellent	1 102	119
languages	python-pro	4.88	Excellent	1 049	120
languages	rails-expert	4.88	Excellent	1 141	120
languages	rust-pro	4.88	Excellent	1 115	119
languages	swift-expert	4.88	Excellent	1 111	119
languages	typescript-pro	4.88	Excellent	1 148	107
mcp	mcp-developer	4.88	Excellent	1 384	125
mcp	mcp-security-auditor	4.12	Good	1 289	87
security	compliance-auditor	4.75	Excellent	1 805	107
security	penetration-tester	4.62	Excellent	1 828	137
security	security-auditor	4.25	Good	1 633	104
security	security-engineer	4.25	Good	1 111	109
security	smart-contract-auditor	4.75	Excellent	2 269	126
web	accessibility	4.50	Excellent	1 273	107
web	angular-architect	4.25	Good	1 282	125
web	fullstack-developer	4.62	Excellent	1 034	103
web	mobile-developer	4.50	Excellent	1 223	125
web	nextjs-developer	4.25	Good	1 201	126
web	react-specialist	4.88	Excellent	994	104
web	screenshot-ui-analyzer	4.25	Good	1 380	99
web	ui-designer	4.62	Excellent	1 131	103
web	vue-expert	4.88	Excellent	1 094	104

🎒 Packs

15 packs prédéfinis pour installer des groupes d'agents cohérents en une seule commande.

Pack	Agents	Description
`backend`	postgres-pro, redis-specialist, database-architect, api-architect, python-pro, typescript-pro, debugger, test-automator	Stack backend
`frontend`	react-specialist, nextjs-developer, typescript-pro, ui-designer, performance-engineer, test-automator	Stack frontend
`devops`	docker-specialist, kubernetes-specialist, terraform-specialist, aws-specialist, ci-cd-engineer, linux-admin, platform-engineer, incident-responder	Infrastructure
`fullstack`	fullstack-developer, typescript-pro, react-specialist, nextjs-developer, postgres-pro, api-architect, debugger, test-automator, code-reviewer	Full stack
`ai`	ai-engineer, data-scientist, ml-engineer, llm-architect, prompt-engineer, search-specialist	IA & ML
`security`	security-auditor, penetration-tester, smart-contract-auditor, compliance-auditor	Sécurité
`mcp`	mcp-developer, mcp-security-auditor	MCP servers
`quality`	code-reviewer, test-automator, debugger, performance-engineer, refactoring-specialist, legacy-modernizer	Qualité code
`startup`	fullstack-developer, typescript-pro, nextjs-developer, postgres-pro, docker-specialist, product-manager, ui-designer, test-automator	Kit startup
`data-stack`	data-engineer, data-analyst, data-scientist, database-architect, postgres-pro, sql-pro	Stack données
`ml-to-production`	data-scientist, ml-engineer, mlops-engineer, llm-architect, docker-specialist, kubernetes-specialist	ML en production
`frontend-complete`	react-specialist, nextjs-developer, vue-expert, angular-architect, accessibility, ui-designer	Frontend complet
`ship-it-safely`	ci-cd-engineer, docker-specialist, kubernetes-specialist, sre-engineer, security-engineer, qa-expert	Déploiement sûr
`product-discovery`	product-manager, ux-researcher, business-analyst, prd, ui-designer	Découverte produit
`architecture-docs`	microservices-architect, api-architect, database-architect, diagram-architect, documentation-engineer	Architecture & docs

⚙️ CI / CD

Intégration continue (`ci.yml`)

Chaque push ou pull request sur main déclenche 4 jobs en parallèle :

Job	Description
test	Tests Python sur 3 versions (3.10, 3.12, 3.13)
test-cli	Tests Node.js sur 3 versions (20, 22, 23) — CLI, TUI, lock
lint	Syntaxe Python/Node, shellcheck, validation du frontmatter YAML des agents, validation du manifest JSON
validate-agents	Vérifie la cohérence du manifest avec les fichiers réels, détecte les champs dépréciés

Mises à jour des dépendances (`dependabot.yml`)

Dependabot surveille les SHA des GitHub Actions utilisées dans les workflows et ouvre automatiquement une PR chaque semaine si une mise à jour est disponible. Toutes les actions sont pinnées par SHA pour des raisons de sécurité.

🔄 Synchronisation des agents

Les agents proviennent de plusieurs sources : la majorité est issue de aitmpl.com (claude-code-templates), certains sont des créations originales du projet (aws-specialist, ci-cd-engineer, docker-specialist, linux-admin, redis-specialist, mcp-security-auditor, prd, screenshot-ui-analyzer), et le catalogue awesome-claude-code-subagents a servi de référence pour identifier les agents manquants. Tous les agents sont curés manuellement et passent par un processus de réécriture experte avant intégration — la synchronisation automatique hebdomadaire a été désactivée pour garantir un haut niveau de qualité.

Pourquoi pas de sync automatique ?

Les agents upstream (~133 disponibles) suivent un format générique (listes de compétences, métriques fictives). Les agents du projet suivent un format expert à 4 sections (identité, décisions, exemples, quality gate). La différence de qualité (3-4/10 vs 8-9/10) rend l'import automatique contre-productif.

Ajouter un nouvel agent

Découverte — lister les agents upstream disponibles via le script local :
```
python3 scripts/sync-agents.py --list --tier=extended
```
Évaluation — vérifier que l'agent apporte une compétence non couverte par les 69 agents existants
Dry-run upstream — lancer le workflow en mode discovery pour récupérer le frontmatter et les permissions sans modifier le repo :
```
gh workflow run "Sync Agents" -f tier=core -f dry_run=true
```
Réécriture — réécrire le body avec le template du projet (Identité → Decisions → Examples → Quality Gate)

Scripts disponibles

Ces scripts sont destinés à un usage manuel uniquement — il n'y a pas de synchronisation automatique.

Script	Description
`scripts/sync-agents.py`	Télécharge et convertit les agents depuis le dépôt upstream
`scripts/update-manifest.py`	Fusionne le manifest de sync dans le manifest principal
`scripts/sync_common.py`	Utilitaires HTTP partagés, cache ETag, validation de frontmatter
`scripts/generate_readme_scores.py`	Régénère les tableaux de scores qualité dans les deux README. Mode `--check` pour la CI.

🚀 Releases & Changelog

Le changelog est généré automatiquement à partir de l'historique Git via git-cliff, orienté utilisateur avec des catégories claires.

Fonctionnement

Tag push — pousser un tag v* (ex: git tag v8.0.0 && git push --tags)
Génération du changelog — git-cliff analyse les commits depuis le dernier tag et génère un changelog structuré
GitHub Release — une release est créée automatiquement avec le changelog comme corps

Catégories du changelog

Préfixe commit	Catégorie changelog
`feat`	✨ Nouveautés
`fix`	🐛 Corrections
`perf`	⚡ Performance
`docs`	📝 Documentation
`refactor`	♻️ Refactoring
`chore`, `ci`, `build`, `style`, `test`	🔧 Maintenance

Les commits avec BREAKING CHANGE sont préfixés BREAKING: dans leur catégorie respective.

Créer une release

# Bumper la version dans package.json, tagger et pousser
npm version major  # ou minor, patch
git push --follow-tags

# Ou manuellement
git tag v8.0.0
git push --tags

🧪 Tests

593 tests (283 JS + 310 Python).

# Tous les tests JS (CLI + TUI)
node --test tests/cli.test.mjs tests/tui.test.mjs tests/lock.test.mjs

# Tous les tests Python
python3 tests/run_tests.py

# Tests spécifiques
python3 -m pytest tests/test_agents.py -v
python3 -m pytest tests/test_sync_script.py -v
python3 -m pytest tests/test_update_manifest.py -v

🤝 Contribuer

Les contributions sont les bienvenues ! Voir les issues ouvertes.

Modifier ou ajouter un agent

Créer ou modifier le fichier dans agents/<catégorie>/<nom>.md
Respecter le template 4 sections : Identity, Decisions, Examples, Quality Gate

Régénérer les scores README :

python3 scripts/generate_readme_scores.py

Commiter les fichiers agent et les README mis à jour ensemble
La CI vérifiera automatiquement que les scores sont à jour

Astuce : lancez python3 scripts/quality_scorer.py agents/<catégorie>/<nom>.md pour voir le score détaillé avant de mettre à jour les README.

Qualité minimale

Chaque agent doit atteindre le seuil de qualité : score moyen ≥ 3.5 et aucune dimension < 2. Consultez la section Qualité des agents pour le détail des dimensions.

Agents majoritairement sourcés depuis aitmpl.com (claude-code-templates), avec des créations originales et awesome-claude-code-subagents comme référence. Tous réécrits et curés manuellement.

📄 Licence

MIT

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 128 Commits
.github		.github
.opencode		.opencode
.plan		.plan
agents		agents
bin		bin
docs		docs
scripts		scripts
src		src
tests		tests
.gitignore		.gitignore
AGENTS.md		AGENTS.md
CHANGELOG.md		CHANGELOG.md
CODE_OF_CONDUCT.md		CODE_OF_CONDUCT.md
CONTRIBUTING.md		CONTRIBUTING.md
LICENSE		LICENSE
README.en.md		README.en.md
README.md		README.md
cliff.toml		cliff.toml
install.sh		install.sh
manifest.json		manifest.json
package.json		package.json

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