Agent Skills生产级Skills 案例实操-周红伟

Agent Skills生产级Skills 案例实操

智能体技能库

面向AI编程智能体的生产级工程能力套件

技能库封装了资深工程师软件开发时所遵循的工作流程、质量关卡与最佳实践,让AI智能体在开发全流程中始终规范落地。

斜杠命令

共7条斜杠指令,对应完整开发生命周期,触发后自动加载配套技能。

执行动作 指令 核心原则
定义开发目标 /spec 先定规范,再写代码
规划开发方案 /plan 拆解为细小、独立任务
增量开发编码 /build 分模块逐步实现
验证功能可用 /test 用测试证明代码有效
合并前代码评审 /review 持续优化代码质量
代码精简优化 /code-simplify 代码清晰优先,不炫技
部署上线投产 /ship 迭代越快,上线越安全

系统还会根据开发场景自动激活对应技能:设计API时触发接口设计能力、开发界面时启用前端工程能力,以此类推。


快速上手

支持工具:

Claude Code(推荐)、Cursor、Gemini 命令行工具、Windsurf、OpenCode、GitHub Copilot、Kiro 编辑器&命令行、Codex 及其他AI智能体


全部23项技能

上述指令为快捷入口,整套套件总计包含23项技能:22项开发流程技能 + 1项元技能(技能调度)。每项技能都是标准化工作流,包含执行步骤、质量校验关卡与风险规避说明,也可单独调用任意技能。

元技能 --- 匹配适用能力

技能名称 功能说明 使用场景
using-agent-skills (技能调度总控) 根据当前工作匹配对应工作流,统一全局执行规则 开启新会话、不确定该使用哪项技能时

需求定义阶段 --- 明确开发目标

技能名称 功能说明 使用场景
interview-me (需求深度问询) 逐一问询挖掘真实诉求,摒弃表面想法,直至需求明确度达95%左右 需求描述模糊,或主动触发"深度梳理需求"指令
idea-refine (思路梳理落地) 发散+收敛式思考,将零散想法转化为可落地方案 仅有初步构想,需要深度梳理与细化
spec-driven-development (规范驱动开发) 编写产品需求文档,明确目标、接口、架构、代码风格、测试要求与边界约束,编码前先完成文档 启动新项目、开发新功能、进行大规模代码变更

方案规划阶段 --- 任务拆解拆分

技能名称 功能说明 使用场景
planning-and-task-breakdown (规划与任务拆解) 将技术规范拆解为可落地的细分任务,设定验收标准并梳理依赖关系 已有完整规范,需要拆解为执行单元

代码开发阶段 --- 编写实现代码

技能名称 功能说明 使用场景
incremental-implementation (增量式开发) 采用纵向切片模式:实现→测试→校验→提交;配套功能开关、默认兜底逻辑、兼容回滚的代码设计 涉及多文件变更的所有开发场景
test-driven-development (测试驱动开发) 遵循「红-绿-重构」流程、测试金字塔(占比80/15/5)、分层测试原则;推崇表意清晰优于过度精简,配套浏览器端测试规范 业务逻辑开发、缺陷修复、功能逻辑调整
context-engineering (上下文管理) 按需为智能体推送规则文件、环境信息,整合上下文与协议能力 开启新会话、切换任务、代码输出质量下降时
source-driven-development (源码依据开发) 所有框架选型、代码实现均以官方文档为依据,标注参考来源,存疑内容单独说明 基于各类框架/类库开发,要求代码有据可依
doubt-driven-development (质疑式开发) 对关键决策做反向复核,流程:提出结论→提取依据→疑点校验→修正确认→终止校验;支持跨模型复核(需用户授权) 生产环境开发、安全相关功能、接触陌生代码,或提前校验比后期排错成本更低时
frontend-ui-engineering (前端界面工程) 组件架构、设计系统、状态管理、响应式布局、符合WCAG 2.1 AA级无障碍标准 开发/改版用户交互界面
api-and-interface-design (API与接口设计) 契约优先设计、遵循海勒姆法则、版本唯一原则、错误码规范、边界参数校验 设计API、模块边界、对外公开接口

验证测试阶段 --- 校验功能有效性

技能名称 功能说明 使用场景
browser-testing-with-devtools (浏览器调试测试) 调用Chrome开发者工具,实时查看DOM结构、控制台日志、网络请求、性能数据 开发或调试浏览器端应用
debugging-and-error-recovery (问题排查与异常修复) 五步排障法:复现问题→定位根源→精简问题样本→修复缺陷→增加防护;执行故障停线规则,配置兜底方案 测试失败、构建报错、功能表现异常

代码评审阶段 --- 合并前质量把关

技能名称 功能说明 使用场景
code-review-and-quality (代码评审与质量管控) 五维评审标准、控制代码变更体量(约100行以内)、问题分级(小优化/可选建议/仅供参考)、评审时效规范与代码拆分策略 所有代码合并前
code-simplification (代码精简优化) 遵循「切斯特顿栅栏原则」、500行阈值规则,在保证功能不变的前提下降低代码复杂度 代码功能正常,但可读性、可维护性较差
security-and-hardening (安全加固) 防御OWASP十大安全风险、身份认证规范、密钥管理、依赖包审计、三层边界防护体系 处理用户输入、身份鉴权、数据存储、第三方系统对接
performance-optimization (性能调优) 先监测再优化,对标网页核心指标、性能分析流程、打包产物优化、反模式排查 有明确性能要求,或发现性能退化问题

发布上线阶段 --- 安全部署交付

技能名称 功能说明 使用场景
git-workflow-and-versioning (Git工作流与版本管理) 主干开发模式、原子化提交、控制单次代码变更量(约100行)、「提交即存档」规范 所有代码变更场景(通用必用)
ci-cd-and-automation (持续集成/部署与自动化) 左移安全校验、快速迭代保障上线安全、功能开关、质量关卡流水线、故障反馈机制 搭建/改造构建与部署流水线
deprecation-and-migration (下线与迁移) 秉持"代码即负债"理念,区分强制下线与建议下线、迁移方案设计、清理冗余代码 淘汰旧系统、用户数据迁移、功能下线
documentation-and-adrs (文档与架构决策记录) 编写架构决策记录、接口文档、行内注释,记录决策背后的原因 架构调整、接口变更、功能上线
shipping-and-launch (上线交付) 上线前检查清单、功能开关全生命周期、灰度发布、回滚方案、监控配置 准备部署至生产环境

专属智能体角色

预设专业角色,用于定向代码审核:

智能体角色 身份定位 审核视角
code-reviewer 代码评审专员 高级资深工程师 五维代码评审,以资深工程师标准验收代码
test-engineer 测试工程师 测试专家 制定测试策略、覆盖率分析、落地"结果可验证"原则
security-auditor 安全审计员 安全工程师 漏洞检测、威胁建模、OWASP安全合规评估

参考清单

技能库按需调用以下速查文档:

参考文档 涵盖内容
testing-patterns.md 测试规范清单 测试结构、命名规则、模拟数据写法、React/接口/端到端测试示例、常见反模式
security-checklist.md 安全检查清单 提交前自检、身份认证、入参校验、请求头、跨域配置、OWASP十大风险
performance-checklist.md 性能检查清单 网页核心指标标准、前后端自查项、性能检测指令
accessibility-checklist.md 无障碍检查清单 键盘导航、读屏设备适配、视觉设计、ARIA规范、测试工具

技能运行机制

所有技能采用统一文件结构(SKILL.md):

复制代码
SKILL.md
├─ 头部信息:技能名称、功能描述、适用场景
├─ 概述:技能核心作用
├─ 适用场景:触发条件
├─ 执行流程:分步工作流
├─ 借口驳斥:规避"简化流程"的常见理由及对应约束
├─ 风险预警:异常问题识别特征
└─ 校验标准:成果验收要求

核心设计理念

  1. 重流程,而非纯文档:技能是可执行工作流,而非仅供阅读的参考资料,包含步骤、检查点、终止条件。
  2. 杜绝敷衍变通:针对AI跳过流程的常见借口(如"后续再补测试"),预设约束说明。
  3. 校验为硬性要求:所有技能必须产出可核验结果(测试通过、构建日志、运行数据等),"目测正常"不被认可。
  4. 按需加载:仅加载主文件,附属参考资料随用随调,减少令牌消耗。

项目目录结构

复制代码
agent-skills/
├── skills/                # 23项核心技能(22项流程技能 + 1项元技能)
├── agents/                # 3类专业评审角色配置
├── references/            # 4份配套检查清单
├── hooks/                 # 会话生命周期钩子
├── .claude/commands/      # 适配Claude Code的7条斜杠指令
├── .gemini/commands/      # 适配Gemini命令行的7条斜杠指令
└── docs/                  # 各工具专属部署指南

设计初衷

当下多数AI编程智能体只会追求"最快完成",往往省略规范定义、测试、安全评审等环节,最终产出的代码稳定性不足。

智能体技能库 为AI提供标准化工作流,复刻资深工程师开发生产级代码的严谨准则。

每一项技能都沉淀了实战工程经验:何时编写规范、如何设计测试、怎样开展评审、何时安全上线。这并非通用提示词,而是区分原型代码与生产级代码的流程化落地规范

套件深度融合谷歌工程文化,吸纳《谷歌软件工程》等官方实践:

API设计沿用海勒姆法则、测试体系落地测试金字塔与贝昂斯规则、代码评审控制变更体量与评审时效、代码精简遵循切斯特顿栅栏原则、Git工作流采用主干开发、CI/CD贯彻左移校验与功能开关、下线管理秉持"代码即负债"理念。

这些理念并非抽象理论,而是完全嵌入AI的每一步执行流程中。


参与贡献

Google企业知识库

Anthropic Skills 创建指南

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