Agent Skills：把资深工程师的工程纪律，装进 AI 编码智能体

AI 编码 Agent 有个通病：它默认走最短路径。你让它加个功能，它往往直接开写——跳过写规格、跳过测试、跳过安全审查、跳过那些让软件真正可靠的环节。Addy Osmani 的 Agent Skills 想解决的正是这件事：把资深工程师在生产环境里的工作流、质量门禁和判断力，打包成 Agent 能一贯遵循的技能，覆盖从「想法」到「上线」的每一个阶段。

本文是对开源项目 Agent Skills 的介绍与解读，项目地址:https://github.com/addyosmani/agent-skills(作者 Addy Osmani)。文中的技能清单、命令与设计理念均引用自该项目。

一、Agent Skills 是什么

一句话：一套「生产级工程技能包」，共 24 个技能，专门喂给 AI 编码 Agent（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Cline 等 70+ 工具都能装）。

它和普通提示词的区别在于——每个技能不是一段「建议」，而是一套带步骤、带检查点、带退出标准的工作流。技能里明确写清楚：什么时候该写规格、该测什么、怎么审查、什么时候能上线。这些不是抽象原则，而是直接嵌进 Agent 要一步步照做的流程里。

如果你还分不清 Skill 和 Agent 的本质差异，可以先看《Claude 的 Skills 和 Agents 到底差在哪》——一句话：Skill 改变「当前这个 Claude 知道什么、怎么做」。Agent Skills 就是把一整个团队的工程规矩，做成了几十个这样的 Skill。

二、先看主线：8 个斜杠命令，就是一条开发流水线

Agent Skills 的入口是 8 个斜杠命令，一一对应软件开发的生命周期。你不需要记住全部 24 个技能——用命令，它会自动激活背后对应的技能。

想少点手动介入？/build auto 在你批准一次规格后，会自动生成计划并逐个实现所有任务——它去掉的是任务之间的人工停顿，而不是验证：每个任务依旧测试驱动、单独提交，遇到失败或高风险步骤会自动暂停。

三、24 个技能，覆盖 6 个阶段

命令是入口，技能是内核。24 个技能（23 个生命周期技能 + 1 个 using-agent-skills 元技能）按阶段分组如下——你也能绕开命令，直接点名调用任意技能。

除了技能，它还配了 4 个专家人格（Agent Personas）——代码审查员、测试工程师、安全审计员、Web 性能审计员，用于做有针对性的专项评审。

四、一个技能长什么样：SKILL.md 的解剖

每个技能都是一份结构一致的 SKILL.md，这套「解剖学」是它区别于随手写提示词的关键：

其中最有意思的是 Rationalizations（反合理化） 这一节：它专门列出 Agent 用来「偷懒跳步」的常见借口——比如「测试我待会儿再补」「这个太简单不用写规格」——并给出逐条反驳。这等于提前把 Agent 会给自己找的台阶都堵死了。

五、四条设计哲学

Agent Skills 之所以有效，靠的是四个刻意的设计选择：

「渐进式披露」这一点和 Claude Skills 的机制一脉相承：平时只放一句描述占位，任务真的相关时才读完整流程。关于它如何配合 MCP 一起给 Agent 扩能力，可参考《MCP 协议是什么》。

六、怎么装、怎么用

最快的路径——用开源的 skills CLI，一条命令装进 70+ 种 Agent：

npx skills add addyosmani/agent-skills            # 安装全部 24 个技能
npx skills add addyosmani/agent-skills --list     # 先浏览再安装

只想要某几个技能也行：

npx skills add addyosmani/agent-skills --skill code-review-and-quality   # 合并前的五轴审查
npx skills add addyosmani/agent-skills --skill test-driven-development   # 强制红绿重构

Claude Code 原生安装（推荐）走插件市场：

/plugin marketplace add addyosmani/agent-skills
/plugin install agent-skills@addy-agent-skills

装好之后，技能会按你正在做的事自动激活——设计 API 触发 api-and-interface-design，写 UI 触发 frontend-ui-engineering，你也可以随时用斜杠命令显式点名。

七、它把哪些工程智慧固化了进来

Agent Skills 最值钱的地方，是它把 Google 工程文化里那些被反复验证的原则，直接编进了 Agent 要照做的步骤——而不是让你自己记：

• Hyrum 定律 → 写进 API 设计：接口一旦有足够多用户，你观察得到的所有行为都会有人依赖。
• 测试金字塔 + Beyoncé 法则 → 写进测试：80/15/5 的分层，以及「你在乎它，就给它加测试」。
• 变更控量 + 审查速度规范 → 写进代码审查：一次改动约 100 行、审查要及时。
• Chesterton 栅栏 → 写进代码简化：不理解一段代码为何存在，就别急着删。
• 主干开发 → 写进 Git 工作流：小步、原子提交、把提交当存档点。
• Shift Left + 特性开关 → 写进 CI/CD：把问题左移到更早、更便宜的阶段暴露。

它的思想源头包括《Software Engineering at Google》和 Google 的工程实践指南。换句话说，你不是在给 Agent 灌一堆口号，而是在给它装一套有出处、可执行的工程判断力。

八、和 Superpowers、Matt Pocock 的技能包什么关系

同类项目里，Superpowers 和 Matt Pocock 的 skills 也常被拿来比较。三者的形态不同、侧重不同：Agent Skills 更强调「生命周期全覆盖 + 反合理化 + 验证门禁」的工程纪律。官方在 docs/comparison.md 里给了一份诚实的横向对比，还链了一场受控的对照实验——想选型的话值得一读，而不是二选一地站队。

写在最后

AI 编码 Agent 的默认失败模式，是聪明但没纪律。 Agent Skills 做的事，就是把「什么时候写规格、该测什么、怎么审查、什么时候上线」这套资深工程师的纪律，做成 24 个带步骤、带反驳、带验证的技能，让 Agent 在每个阶段都照着生产标准来，而不是走最短路径交个原型了事。

一条命令装上，从 /spec 到 /ship 走一遍——你会发现，Agent 产出的不再是「看起来能跑」，而是「有证据证明能跑」。