Addy Osmani 开源 Agent Skills：把资深工程师的工作流，塞进 AI 编程工具里

真正烦的是另一件事：它每次都像一个“刚进项目组的新人”。

今天能写出代码，明天忘了规范；这一轮认真写测试，下一轮又开始裸奔；需求还没讲清楚，它已经急着开工。

Addy Osmani 最近开源的 Agent Skills，解决的就是这个问题。

这个项目上线后很快冲到 18000+ GitHub Star。点进去看，第一反应不是“又一个 AI Coding 工具”，而是它更像一套给 Agent 用的工程团队手册。

不是让 AI 更会聊天。

是让 AI 在开发流程里别乱来。

Agent Skills 把软件开发拆成六个阶段：定义、规划、构建、验证、评审、发布。

对应到日常开发，就是先把需求说清楚，再拆任务，再写代码，再测试，再做 Review，最后交付。

听起来很普通。

但普通的东西，恰恰是 AI 最容易跳过的。

项目里一共封装了 20 个核心技能，里面放的是资深工程师日常会反复强调的那些东西：需求边界、任务拆分、代码质量、测试覆盖、评审检查、发布准备。

它的用法也挺直接。

你不用每次写一大段 Prompt，告诉 AI“请你像高级工程师一样思考”。

直接敲命令就行。

比如 /spec 用来写需求，/plan 用来拆任务，/build 进入编码，/test 跑验证，/ship 做发布准备。

这些命令背后会自动挂上对应 Skills。

也就是说，AI 不只是收到一个任务，而是被塞进了一个明确的工作流里。

这点对 AI 编程挺关键。

很多人用 Cursor、Claude Code、Gemini CLI 或 Codex 时，最大的问题不是模型不够强，而是上下文和标准不稳定。

你一会儿让它修 bug，一会儿让它加功能，一会儿又让它补测试。

聊着聊着，它就开始自己发挥。

Agent Skills 做的事，是把这些容易丢的工程习惯固定下来。

需求阶段别急着写代码。

规划阶段先拆清依赖。

构建阶段按规范来。

测试阶段别只说“看起来没问题”。

评审阶段重新过一遍风险点。

发布前再确认有没有遗漏。

这套东西不花哨，但很实用。

尤其适合已经把 AI 接进开发流程的人。

一个人做项目时，它像提醒清单；团队里用的时候，它更像一套统一口径，减少“每个人都在自己调 Prompt”的混乱。

当然，它也不是魔法。

Skills 再完整，也替代不了真实业务判断，更不能保证 AI 每次都写对。

但它至少把一个很现实的问题摆出来了：AI Coding 不缺模型，缺的是稳定的工作流。

我觉得 Agent Skills 火起来，不只是因为 Addy Osmani 的名字。

而是很多开发者已经撞到同一个墙了。

AI 能干活，但你得教它怎么像一个靠谱工程师那样干活。

GitHub地址：addyosmani/agent-skills