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範本是預先建好的 Agent，包含指令、知識檔案與輔助腳本。你可以把它當作起點，再依團隊需求調整。 使用範本有兩種方式：

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在新手引導中使用範本

新的 DataGen Cloud 帳號開始使用時，會看到兩個選項：Deploy from GitHub 與 Start from a Template。新手引導畫面目前只有英文介面。
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連接 GitHub

範本會被 fork 到你的 GitHub，因此需要先在帳號上安裝 DataGen GitHub App。如果尚未安裝，請先連接 GitHub。
2

選擇範本

選擇 Start from a Template，然後瀏覽 Choose a Template。可依類別篩選——Prospecting、CRM Hygiene、Lead Routing、Monitoring 或 Development。每張卡片會顯示難度與需要的 MCP 伺服器。
3

使用範本

點選 Use Template。DataGen 會把範本的儲存庫 fork 到你的 GitHub 帳號、連接該 fork，並繼續進行新手引導中的連接工具步驟。
這個 fork 屬於你：推送到 fork 即可修改 Agent，執行設定（連線保險庫、工具套件、模型、知識與資料）則和其他儲存庫 Agent 一樣在 Agent 頁面上設定。請參閱 建立 Agent。
範本 fork 需要使用 GitHub，自行架設的環境無法使用。在自行架設的環境中，請改用「AI 代理人」頁面上的「上傳」上傳範本資料夾。請參閱 建立 Agent。

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用 Claude Code 安裝範本

Claude Code 的 DataGen 外掛會從 DataGen Agent 範本儲存庫 安裝範本。

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瀏覽範本

不帶參數執行即可看到目錄：每個範本的描述、需要的工具與 MCP 連線。

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安裝範本

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下載檔案

下載範本的檔案：
  • .claude/agents/<template-id>.md — Agent 定義
  • .datagen/<template-id>/ — 知識、腳本、記憶與工作檔案
2

檢查前置條件

列出範本需要的 MCP 連線、機密與 Python 套件，以及缺少哪些。
3

安裝相依套件

安裝範本 manifest 中列出的 Python 套件。
4

安裝後說明

說明 Agent 的用途、如何呼叫它，以及剩下的設定步驟。
安裝後請執行 claude -r 重新載入 Claude Code，才能讀到新的 Agent。

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安裝之後

  • 連接它需要的 MCP 伺服器。 執行 /datagen:add-mcps，或在網頁版中把它們加入連線保險庫。請參閱 工具。
  • 把它需要的機密加為連線保險庫中的憑證。請參閱 連線保險庫。
  • 在 Claude Code 中執行：@<template-id> run the full pipeline。

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自訂範本

安裝後的範本完全可以編輯：
  • 知識檔案：.datagen/<template-id>/context/——你的領域知識
  • 腳本：.datagen/<template-id>/scripts/——資料處理邏輯
  • Agent 定義：.claude/agents/<template-id>.md——推理方式與工作流程
在本機安裝的範本是你專案中的 Claude Code 子 Agent。若要把相同的工作流程當作 DataGen Agent 執行，請把它的指令放進 Agent 的 CLAUDE.md——例如請 Agent Builder 的對話幫你改寫範本——然後發布。請參閱 建立 Agent。

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可重複使用的 Skill

Skill 是較小、可重複使用的能力，任何 Agent 都能使用。在本機安裝：
Skill 會安裝到 .claude/skills/<skill-name>/。在 DataGen 中，Skill 會先上傳到工作區登錄、經過審核，再安裝到 Agent 上。請參閱 Skill。

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下一步

建立 Agent

在 Agent Builder 中建立並設定 Agent

應用（App）

在相同的資料與知識庫上建立筆記本與自訂 App