mattpocock/skills

解决的问题

该项目提供了一组可组合的小规模「技能」（基于提示的指令），用于AI编码代理，以防止软件开发中的常见失败模式。其目标是超越「直觉编码」，将严格的工程原则（如TDD、领域建模和严谨的调试）应用于AI辅助开发流程。

如何工作

这些技能以可安装到Claude Code或Codex等编码代理中的指令形式实现。它们分为用户调用的技能（协调工作流）和模型调用的技能（提供可复用的严谨性）。

主要工作流包括：

• 对齐：使用「烤问会话」（/grill-me）确保代理在编码前理解需求。
• 共享语言：通过构建 CONTEXT.md 文件，在人类与AI之间建立共享的领域模型，减少冗余和令牌使用量。
• 反馈循环：通过 /tdd 技能实现红-绿-重构循环，确保代码正确性。
• 架构：使用 /improve-codebase-architecture 等工具扫描机会，深化模块并降低软件熵。

适用人群

使用AI编码代理并希望保持高代码质量、架构完整性以及与代理精确对齐的软件工程师。

主要亮点

• 工程优先方法：将TDD、ADR和代码库设计原则直接整合到代理工作流中。
• 灵活安装：支持Claude Code的托管包，或通过 skills.sh 编辑文件以适用于其他代理。
• 领域建模：提供工具以精炼术语，并在 CONTEXT.md 中保持共享词汇。
• 全面的工具集：包含用于故障排查、规格创建、缺陷诊断的专用技能，甚至可生成仅限人类使用的交互式bash向导。