HoangNguyen0403/agent-skills-standard

解決的問題

AI 編碼代理通常難以適應團隊特定的編碼標準。開發者往往面臨兩難：規則太多會導致 token 浪費與 AI 混淆，規則太少則導致產生通用程式碼。在團隊中手動管理 .cursorrules 或類似提示檔案，會導致版本漂移與擴展性問題。

工作原理

Agent Skills Standard 將工程規則轉換為模組化、版本控制的「技能」，按需載入。它採用分層查找系統以最小化 token 使用量：

1. 路由表（AGENTS.md）：一個緊湊的入口點，將 AI 引導至正確的類別索引。
2. 類別索引（_INDEX.md）：一個觸發表，將目前檔案或提示中的關鍵字與特定技能匹配。
3. 技能（SKILL.md）：實際的工程規則，僅在相關時載入。

此專案提供 CLI 用於分發（將技能同步至 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot 等工具原生支援的格式），並提供可選的 MCP 伺服器用於執行時強制執行，確保代理在編輯程式碼前實際呼叫必要的技能。

適用對象

使用 AI 編碼代理（如 Cursor、Claude Code、Copilot、Gemini、Windsurf 等）並希望在程式碼庫中統一、可移植地執行 SDLC 標準，同時避免 token 浪費的工程團隊。

主要亮點

• 多代理支援：為 Cursor、Claude、Copilot、Gemini、Windsurf、Trae、Kiro 和 Roo 等廣泛 AI 工具生成原生資產。
• Token 高效：採用分層載入系統，相比傳統提示工程，token 消耗可減少高達 85%。
• 豐富庫：涵蓋 20 多個框架（如 Flutter、React、NestJS、Go、Python）的 280 個即用型編碼標準。
• SDLC 工作流核心：為代理提供原生生命週期，涵蓋從腦力激盪、規劃到安全測試和驗證的各個階段。
• 執行時強制：MCP 伺服器允許代理透過工具呼叫載入技能，彌補代理可能遺忘讀取索引檔案的缺口。