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.
# TUI interactif avec suggestions intelligentes (auto-détecte TTY)
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent
# Détecte la stack et suggère les agents adaptés
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install
# CLI rapide — installer un pack en une commande
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install --pack backendLe 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 tuiCe que ça fait :
- Auto-détecte le TTY et lance l'interface interactive
- Écran de suggestions au démarrage : si une stack est détectée dans le projet courant, les agents les plus pertinents apparaissent pré-sélectionnés — appuyez sur
Spacepour désélectionner,Enterpour installer,Bpour parcourir tout le catalogue - Parcourir les catégories par onglets (
←→/Tab) - Naviguer dans les listes avec
↑↓ - Sélectionner des agents avec
Space, installer avecEnter - Recherche intégrée (
/), exploration par packs et catégories
Pour l'automatisation ou une installation rapide sans interface graphique.
Commandes :
# Détecter la stack et suggérer les agents adaptés
npx github:dmicheneau/opencode-template-agent install
# 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 ; avec install sans argument, re-propose les agents déjà installés |
--dry-run | Aperçu sans écriture sur le disque (fonctionne aussi avec la suggestion automatique) |
Note :
--packet--categorysont mutuellement exclusifs.
Via script bash :
curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/dmicheneau/opencode-template-agent/main/install.sh | bashOptions : --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~/.zshrcLes agents sont installés dans .opencode/agents/. Node.js 20+ requis pour les modes 1 et 2.
Le plugin expose le registre des 69 agents comme outils LLM directement dans les sessions OpenCode. Version actuelle : discovery-only (v1) — 4 tools en lecture seule, aucune modification du système de fichiers.
Globale (recommandé — disponible dans toutes les sessions OpenCode) :
Ajouter dans ~/.config/opencode/opencode.json :
{
"plugin": ["github:dmicheneau/opencode-template-agent"]
}Par projet (disponible uniquement dans le projet concerné) :
Ajouter dans .opencode/opencode.json à la racine du projet :
{
"plugin": ["github:dmicheneau/opencode-template-agent"]
}| Tool | Description |
|---|---|
search_agents | Recherche par nom, description, catégorie ou tags |
list_agents | Liste tous les agents groupés par catégorie, avec filtres optionnels par catégorie ou pack |
get_agent | Détails complets d'un agent (description, mode d'installation, état d'installation, suggestions de correction si typo) |
check_health | Rapport de santé du registre (agents installés, obsolètes, manquants, intégrité) |
v1.1 — Types préfixés
Oc*pour éviter les collisions de namespace, modereadonlypour les opérations lock, et sanitization des chemins absolus dans les messages d'erreur.
> Cherche un agent pour TypeScript
> Liste les agents de la catégorie security
> Vérifie la santé du registre
plugin/
index.ts # point d'entrée (exporté comme Plugin OpenCode)
tools.ts # définitions des 4 tools
types.d.ts # déclarations de types
Prérequis : OpenCode + Bun (le TypeScript est transpilé nativement, pas d'étape de build).
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 (suggest, browse, search, confirm, installing, done)
- Pipeline de mise à jour des agents — scripts de veille upstream et workflow de découverte/évaluation (manual dispatch uniquement)
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 |
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)
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 | 1 197 | 141 |
| languages | csharp-developer | 4.62 | Excellent | 1 162 | 133 |
| languages | golang-pro | 4.88 | Excellent | 1 101 | 129 |
| languages | java-architect | 4.88 | Excellent | 1 383 | 138 |
| languages | kotlin-specialist | 4.88 | Excellent | 1 191 | 121 |
| languages | php-pro | 4.88 | Excellent | 1 193 | 138 |
| languages | python-pro | 4.88 | Excellent | 1 139 | 139 |
| languages | rails-expert | 4.88 | Excellent | 1 232 | 139 |
| languages | rust-pro | 4.88 | Excellent | 1 211 | 139 |
| languages | swift-expert | 4.88 | Excellent | 1 201 | 138 |
| languages | typescript-pro | 4.88 | Excellent | 1 268 | 132 |
| 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 |
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 |
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 |
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.
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.
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.
- 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)
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. |
Le changelog est généré automatiquement à partir de l'historique Git via git-cliff, orienté utilisateur avec des catégories claires.
- Tag push — pousser un tag
v*(ex:git tag v8.0.0 && git push --tags) - CI obligatoire — le workflow de release attend que lint, tests et validate-agents passent (
ci.ymlviaworkflow_call) avant de continuer - 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
| Préfixe commit | Catégorie changelog |
|---|---|
feat | ✨ Nouveautés |
fix | 🐛 Corrections |
perf | ⚡ Performance |
docs | 📝 Documentation |
refactor | ♻️ Refactoring |
chore, ci, build, style, test | 🔧 Maintenance |
Les commits avec
BREAKING CHANGEsont préfixés BREAKING: dans leur catégorie respective.
# 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 --tags814 tests (504 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 -vLes contributions sont les bienvenues ! Voir les issues ouvertes.
- 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>.mdpour voir le score détaillé avant de mettre à jour les README.
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.
MIT