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）：
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
- 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。
- 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。
- 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。
- 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
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