actionbook/rust-skills

解決的問題

Rust Skills 為 AI 輔助 Rust 開發提供了一種結構化方法，超越表面的語法修正（例如針對所有權錯誤建議使用 .clone()），而是提供符合領域需求的架構級解決方案。透過強制 AI 在提出修復建議前經過認知層級的推理，防止其給出泛泛而談的答案。

工作原理

此專案實作了一個包含三個層級的元認知框架：

1. 第一層：語言機制（如何）：處理編譯器規則與語言特性（如所有權、並行性）。
2. 第二層：設計選擇（什麼）：聚焦於架構模式與生態系選擇（如 crate 選擇、效能瓶頸）。
3. 第三層：領域約束（為什麼）：應用特定產業的規則（如金融科技審計追蹤或嵌入式 no_std 約束）。

當使用者提出問題時，鈎子層會觸發 rust-router，識別入口層級，並在這些層級間向上或向下追溯邏輯，以達成解決方案。

適用對象

使用 AI 編碼代理（特別是 Claude Code，但也相容於 Vercel AI 等）的 Rust 開發者，希望獲得高品質、架構合理的程式碼建議，而非快速的語法修補。

主要亮點

• 元認知框架：一個三層模型，確保 AI 在處理機制之前先思考領域與設計。
• 動態技能生成：根據專案的 Cargo.toml 依賴項自動生成 AI 技能。
• 即時資料：與背景代理整合，取得最新的 Rust 版本與 crate 資訊。
• 廣泛領域支援：包含金融科技、機器學習、雲原生、物聯網、Web、CLI 與嵌入式開發的專用約束。
• 彈性安裝：支援 Claude Code 的完整外掛模式，或適用於其他代理的「僅技能」模式。