AI 编程智能体的工程技能库：Agent Skills 使用指南

你是否也遇到过 AI 编程助手“瞎改代码、不写测试、忽略边界条件”的问题？明明是冲着提效去的，结果还得自己返工查漏补缺。今天介绍的这个项目，就是专门解决这些痛点的——它把资深工程师的开发流程、质量标准和思维方式，用结构化的 Markdown 形式固化下来，让 AI 真正学会“按规矩办事”。

🚀 快速开始与环境集成

Agent Skills 采用纯 Markdown 编写，几乎兼容所有主流的 AI 编程工具。以下是常见环境的配置方法：

Claude Code（官方推荐）

项目内置了完善的插件体系，可通过命令行直接安装：

1
2
3
4
5
6
7

# 从插件市场安装
/plugin marketplace add addyosmani/agent-skills
/plugin install agent-skills@addy-agent-skills

# 如果遇到 SSH 错误，可强制使用 HTTPS 克隆安装
/plugin marketplace add https://github.com/addyosmani/agent-skills.git
/plugin install agent-skills@addy-agent-skills

Cursor / Windsurf

• Cursor： 将项目仓库中 skills/ 目录下的 Markdown 文件复制到你项目的 .cursor/rules/ 目录下。
• Windsurf： 将技能的核心约束内容复制到你的全局或项目级规则配置文件中。

Antigravity CLI / Gemini CLI

• Antigravity（agy）：

1

agy plugin install https://github.com/addyosmani/agent-skills.git

• Gemini CLI：

1

gemini skills install https://github.com/addyosmani/agent-skills.git --path skills

🛠️ 七大生命周期命令指南

项目将标准软件开发生命周期（SDLC）抽象为 7 个 Slash Commands（斜杠命令）。在与 AI 对话时，可以通过触发这些命令让 AI 自动调用对应的底层技能包：

💡 高级技巧： 输入 /build auto 可以让 AI 在 Spec 明确后，自主生成计划并一气呵成地逐项实现。它在任务间无缝衔接，但依然保留严格的逐项测试、Commit 和高风险步骤拦截暂停机制。

🎯 四大专家角色（Agent Personas）

当你需要特定的 AI 扮演专家对代码进行严格把关时，可以直接调用以下预设角色：

👨‍💻 code-reviewer（高级主任工程师）

• 视角： “如果这是 Staff Engineer 来审查，他会批准这个 PR 吗？”
• 职责： 从代码架构、可读性、改动体量（倡导 ~100 行的小 PR）等维度进行对抗性评审。

🧪 test-engineer（测试专家）

• 视角： “如何证明这段代码在边界条件下不会崩溃？”
• 职责： 强制落地 80/15/5 测试金字塔（单元/集成/E2E），运用 “Beyonce Rule”（如果没有测试，那就是不存在）。

🛡️ security-auditor（安全审计员）

• 视角： “黑客会从哪个输入点攻破这个系统？”
• 职责： 针对 OWASP Top 10 进行全量审计，严格把关鉴权、密钥管理和边界防御三层体系。

⚡ web-performance-auditor（性能专家）

• 视角： “这个改动对 Core Web Vitals 有什么影响？”
• 职责： 监控打包体积、分析网络性能、防止性能回退。可直接通过新增的 /webperf 命令进行调用。

🧠 特色硬核技能：怀疑驱动开发（Doubt-Driven Development）

在所有内置技能中，doubt-driven-development 是最能体现该项目工程化高度的技能。

• 适用场景： 涉及高风险（如生产环境、安全核心逻辑、不可逆的架构调整）或面对陌生代码库时。
• 执行逻辑：

1
2
3
4
5

CLAIM（声明：AI 提出修改想法） 
  ▶ EXTRACT（提取：拉取相关背景和依赖） 
  ▶ DOUBT（怀疑：开启对抗性批判，寻找潜在漏洞） 
  ▶ RECONCILE（调和：修正想法，必要时申请跨模型交叉验证） 
  ▶ STOP（终止/执行）

该技能能有效打破大模型的“盲目自信”，在代码上线前把风险降到最低。

项目与资源

addyosmani/agent-skills