Production-grade engineering skills for AI coding agents.
💡 Use Cases
最适合需要将资深工程师的工程规范、质量门禁和开发流程系统化注入AI编程代理的团队,尤其适合多工具混合使用的协作场景。
AI代码审查标准化
Problem: 团队使用AI编程助手时,生成的代码质量参差不齐,缺乏统一的工程规范和审查标准。
Solution: 通过`/review`命令自动激活代码审查技能,让AI代理遵循预设的质量门禁和最佳实践进行一致性审查。
Example: 在Cursor中引入`review`技能后,每次提交MR前AI自动检查代码复杂度、命名规范、错误处理等,减少人工review负担。
从需求到代码的规范流程
Problem: 开发者在AI辅助下容易跳过需求分析和设计阶段,直接写代码导致返工。
Solution: 使用`/spec`先定义规格,`/plan`规划小任务,再`/build`增量构建,确保AI按工程流程执行。
Example: 接手新功能时,先执行`/spec`让AI生成需求文档,再`/plan`拆解为原子任务,最后逐步`/build`实现。
多IDE统一AI工作流
Problem: 团队使用不同的AI编程工具(Claude Code、Cursor、Copilot等),难以共享工程规范和最佳实践。
Solution: 项目提供跨工具的安装指南(如Cursor规则、Copilot指令、Gemini配置),将20个技能以Markdown形式复用。
Example: 团队在Claude Code中安装技能,同时将核心规则复制到Cursor的`.cursor/rules/`,确保所有成员AI行为一致。
自动化测试驱动开发
Problem: 开发者经常忘记或推迟编写测试,导致后期回归成本高。
Solution: 使用`/test`命令让AI代理自动生成并执行测试,遵循“测试即证明”原则,确保每次增量都有验证。
Example: 完成一个API端点后,执行`/test`,AI自动生成单元测试和集成测试,并运行验证覆盖率。
📊 Project Info
- Language
- Shell
- Stars
- ⭐ 46,469
- Forks
- 5,158
- Today
- +440
- Ranking
- #6
- Collection
- Language
- Trending Date
- May 27, 2026
- Last Push
- 5/24/2026
🏷️ Topics
Agent Skills 5分钟快速开始
将资深工程师的开发工作流、质量门禁和最佳实践编码为可复用的技能文件,让AI代理在开发中自动遵守工程纪律。
🖥️ OS
⚙️ Runtime
🔧 Tools
📝 Steps
克隆仓库
将Agent Skills仓库克隆到本地。
使用HTTPS克隆(推荐,避免SSH密钥问题)
$ git clone https://github.com/addyosmani/agent-skills.git安装到Claude Code(推荐)
通过Claude Code的Marketplace安装或本地安装。
进入项目目录
$ cd agent-skills从Marketplace安装(需配置SSH密钥)
$ claude mcp add agent-skills --marketplace本地安装(无需SSH)
$ claude mcp add agent-skills --path $(pwd)验证安装
在Claude Code中测试斜杠命令是否生效。
触发需求定义技能
$ 在Claude Code中输入 /spec✅ 验证成功
在Claude Code中成功执行/spec命令,看到技能引导你编写PRD。
- ✓Claude Code响应/spec命令
- ✓出现技能引导流程
⚡ Quick Tips
🔍 Troubleshooting
❓ Marketplace安装报SSH错误
→ 使用本地安装命令:claude mcp add agent-skills --path $(pwd)
❓ 命令无响应
→ 确认Claude Code已正确安装并配置MCP,重启Claude Code后重试。
🎯 Next Steps
探索所有20个技能
阅读skills/目录下的Markdown文件,了解每个技能的详细工作流。
配置其他AI工具
参考docs/目录下的指南,为Cursor、Gemini CLI、Windsurf等工具配置技能。
