addyosmani/agent-skills

解决的问题

AI 编码代理通常缺乏资深开发人员那样严谨的工程纪律，经常跳过测试、忽略性能，或在没有适当规格的情况下直接开始编写代码。本项目提供了一个结构化工作流程的库——称为“skills”——强制代理在整个软件开发生命周期中遵循生产级的工程最佳实践。

运作方式

本项目包含 24 个基于 Markdown 的技能，作为 AI 代理的系统提示或指令集。每个技能都被设计为一个流程而非参考文档，特色包含：

• 逐步工作流程： 具有检查点和退出标准的清晰操作序列。
• 反合理化表格： 针对代理为了跳过质量步骤而常见的借口（例如：“我稍后会补上测试”）提供预先定义的反驳。
• 验证关卡： 在任务被视为完成之前，对证据（如通过测试或运行时数据）有严格的要求。
• 斜杠命令： 对应到特定生命周期阶段的预先定义触发器（例如：/spec、/plan、/build）。

这些技能可以通过 CLI 或将 Markdown 文件添加到代理的配置中，安装到各种 AI 代理（例如 Claude Code、Cursor、Codex 和 Copilot）。

适用对象

使用 AI 编码代理的开发人员，希望确保其 AI 生成的代码在质量、安全性和可维护性方面达到专业标准。

重点特色

• 全面的生命周期覆盖： 包含 24 个技能，涵盖从最初的需求收集（/spec）到部署（/ship）的所有环节。
• 代理角色： 包含专家角色，例如负责代码审查的高级主任工程师和负责漏洞审计的安全工程师。
• 广泛的兼容性： 适用于多种 AI 工具，包含 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot。
• 自主模式： /build auto 命令允许代理在维持测试驱动验证的同时，自主规划并执行任务。