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解決的問題

AI 編碼代理程式通常缺乏資深開發人員那樣嚴謹的工程紀律，經常跳過測試、忽略效能，或在沒有適當規格的情況下直接開始寫程式。本專案提供了一個結構化工作流程的函式庫——稱為「skills」——強制代理程式在整個軟體開發生命週期中遵循生產級的工程最佳實踐。

運作方式

本專案包含 24 個基於 Markdown 的技能，作為 AI 代理程式的系統提示或指令集。每個技能都被設計為一個流程而非參考文件，特色包含：

• 逐步工作流程： 具有檢查點和退出標準的清晰操作序列。
• 反合理化表格： 針對代理程式為了跳過品質步驟而常見的藉口（例如：「我稍後會補上測試」）提供預先定義的反駁。
• 驗證閘門： 在任務被視為完成之前，對證據（如通過測試或執行階段資料）有嚴格的要求。
• 斜線指令： 對應到特定生命週期階段的預先定義觸發器（例如：/spec、/plan、/build）。

這些技能可以透過 CLI 或將 Markdown 檔案加入代理程式的設定中，安裝到各種 AI 代理程式（例如 Claude Code、Cursor、Codex 和 Copilot）。

適用對象

使用 AI 編碼代理程式的開發人員，希望確保其 AI 生成的程式碼在品質、安全性和可維護性方面達到專業標準。

重點特色

• 全面的生命週期涵蓋： 包含 24 個技能，涵蓋從最初的需求收集（/spec）到部署（/ship）的所有環節。
• 代理程式角色： 包含專家角色，例如負責程式碼審查的資深工程師和負責漏洞稽核的安全工程師。
• 廣泛的相容性： 適用於多種 AI 工具，包含 Claude Code、Cursor、Windsurf 和 GitHub Copilot。
• 自主模式： /build auto 指令允許代理程式在維持測試驅動驗證的同時，自主規劃並執行任務。