addyosmani / agent-skills

问题：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。

方案：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。

示例：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。

问题：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。

方案：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。

示例：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。

问题：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。

方案：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。

示例：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。

问题：开发者经常忘记或推迟编写测试，导致后期回归成本高。

方案：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。

示例：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。