Addy Osmani 的 Agent Skills 火了：这次不是让 AI 多写代码，而是少乱写

/spec、/plan、/build、/test、/review、/code-simplify、/ship。

这几个词放在一起，像把一个老工程师坐在你旁边时会反复念叨的话，拆成了按钮。

先写清楚要做什么。

再拆任务。

写一点，测一点。

上线前再看一遍。

听起来没什么新鲜的，但这东西最近在 GitHub 上冲到 18000+ Star，倒也不难理解。很多人用 AI 写代码一段时间后，卡住的地方已经不是“它会不会写函数”，而是它太容易把开发流程走歪。

一开始需求没问清楚，后面代码越补越厚。

测试像是为了安慰自己。

Review 只改格式，不碰设计问题。

Agent Skills 做的事，就是把这些本来靠经验、习惯和团队规范维持的流程，写成一套 AI 能反复调用的技能库。项目目前围绕软件开发生命周期分成 Define、Plan、Build、Verify、Review、Ship 六个阶段，底下是 20 个核心 Skills。入口命令则对应不同阶段，比如 /spec 用来写需求，/plan 拆任务，/build 做增量实现，/test 验证，/ship 准备发布。

我更在意的是它没有把“技能”写成一堆漂亮原则。

比如构建阶段，不只是提醒 AI “请写高质量代码”，而是把增量实现、测试驱动、上下文工程、API 设计、前端工程这些东西拆开。你要改一个跨文件功能，它会倾向于让 agent 先切薄片，做完一小段就验证，而不是一口气生成一大坨。

这对日常写代码其实挺要命。

AI 最容易出问题的地方，往往不是某一行语法，而是它太顺了。顺到没有停下来确认需求，顺到没有问边界，顺到把不确定的库用法也写得像真的。

Agent Skills 里有一个方向叫 source-driven development，大意是框架和库的决策要尽量回到官方文档，标出没验证的部分。这个设计很像在给 agent 套一根绳子：可以写，但别装懂。

它支持的工具也比较现实。Claude Code、Gemini CLI、Codex、Cursor 这类 AI 编程环境都能接，核心原因是这些 Skills 本质上是 Markdown 指令文件，并不是绑定某个模型的插件。项目页也明确写了，普通 agent 只要能接收系统提示或 instruction files，就能用。

这点让它更像一套可搬走的工程习惯。

不是你换了 IDE，规则就没了。

当然，它也不是魔法。Skills 写得再完整，项目上下文不准、测试缺失、需求本身摇摆，AI 一样会跑偏。尤其在真实业务里，很多规范不是“写进文件”就能自动生效，还要看 agent 有没有拿到正确上下文，看开发者会不会及时打断。

但我觉得 Agent Skills 火起来，说明大家对 AI 编程的期待正在变。

早期大家盯着“能不能一口气生成一个 App”。

现在更想知道的是：它能不能像一个靠谱队友一样，按流程推进，知道什么时候该写，什么时候该停，什么时候该验证。

Addy Osmani 这套东西，没把 AI 编程包装得很玄。

它只是把一些工程师早就知道、但 AI 经常忘掉的习惯，摊开，编号，放进仓库。

GitHub地址：addyosmani/agent-skills