夜雨聆风摘要
Agent Skills 正在成为 AI 编程助手生态里的一个重要方向。它用一个简单的 SKILL.md 文件，把代码审查、测试生成、API 文档、调试流程等能力封装成可复用的技能。为了方便查找和使用，我整理了一个开源项目：Awesome Agent Skills。
AI 编程助手也能装"技能"了：我整理了一份 Agent Skills 资源合集
这两年，AI 编程助手的变化非常快。
从最早的代码补全，到现在的 Agent 模式，Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf、Codex 这些工具，已经不只是帮我们补几行代码，而是开始参与完整的开发流程：理解需求、修改代码、运行测试、生成文档、做代码审查。
但在真正使用过程中，很多人应该都有类似感受：
AI 很强，但它并不总是稳定。
同样是"帮我做代码审查"，不同工具、不同上下文、不同提示词下，输出质量可能差别很大。有时候它会漏掉重点，有时候格式不统一，有时候还需要反复提醒它按照团队习惯来做。
这也是我最近关注 Agent Skills 的原因。
什么是 Agent Skills？
简单理解，Agent Skills 就是给 AI Agent 准备的一组"技能说明书"。
一个 Skill 通常包含一个核心文件：
SKILL.md
这个文件会告诉 AI：
什么时候应该使用这个技能 执行任务时应该遵循什么步骤 输出结果应该是什么格式 是否需要调用额外脚本、模板或资源
如果把 AI 编程助手看作一个通用开发助理，那么 Agent Skills 就像是给它安装的专业插件。
比如：
代码审查 Skill：让 AI 按固定维度检查 bug、风险、测试缺口
单元测试 Skill：让 AI 根据项目风格生成测试用例
Git Commit Skill：让 AI 根据 diff 生成符合规范的提交信息
API 文档 Skill：让 AI 按模板生成接口文档
Debug Skill：让 AI 按系统化步骤分析问题
这比每次手写一大段提示词更稳定，也更容易复用。
为什么需要一个资源合集？
Agent Skills 的生态已经开始起来了。
Anthropic 有官方 Skills 仓库，Vercel 有自己的 Skills CLI，Microsoft 也维护了 Azure SDK 相关 Skills。除此之外，社区里还有很多面向 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、DevOps、测试、安全、前端开发的 Skills。
但问题也很明显：
这些资源散落在不同 GitHub 仓库和网站里，不太好找。
不同平台的安装目录也不完全一样：
Cursor
全局目录：~/.cursor/skills/
项目目录：.cursor/skills/
Claude Code
全局目录：~/.claude/skills/
项目目录：.claude/skills/
GitHub Copilot
全局目录：~/.copilot/skills/
项目目录：.github/skills/
Windsurf
全局目录：~/.windsurf/skills/
项目目录：.windsurf/skills/
OpenAI Codex
全局目录：~/.codex/skills/
项目目录：.codex/skills/
OpenCode
全局目录：~/.config/opencode/skills/
项目目录：.opencode/skills/
所以我整理了一个开源项目：
Awesome Agent Skills
GitHub：
https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills
在线搜索：
https://jackyst0.github.io/awesome-agent-skills/
这个项目的目标很简单：把 Agent Skills 相关资源集中整理起来，方便大家发现、安装、学习和贡献。
目前收录了哪些内容？
项目目前主要分成几个部分。
1.官方资源
包括：
Anthropic 官方 Agent Skills 仓库
Vercel 官方 Skills CLI
Microsoft 官方 Azure Skills
GitHub Copilot Agent Skills 文档
Agent Skills 开放标准和规范文档
skills.sh、Agent Skills Index、腾讯 SkillHub 等生态目录
如果你刚开始了解 Agent Skills，可以先从这些官方资源看起。
2.Skills 合集
这里收录了很多社区整理好的资源集合，比如：
awesome-cursorrules
everything-claude-code
awesome-claude-skills
awesome-claude-code
openskills
skillkit
Skywork-Skills
这些仓库通常覆盖面比较广，适合用来快速了解整个生态。
3.开发工具类 Skills
这部分更偏日常开发场景，包括：
代码审查
安全审计
Playwright 浏览器自动化测试
GitHub PR Review
Vue / Vite / Vitest
Supabase / PostgreSQL
Expo / React Native
Browser automation
对于开发者来说，这一类是最容易直接用起来的。
4.效率、DevOps、写作和设计
除了写代码，Agent Skills 也可以用于很多周边工作流：
自动化开发流程
TDD
Changelog 生成
Terraform / Kubernetes / Docker / GCP 部署管理
Word / PDF / PPT / Excel 文档处理
前端 UI 设计
品牌规范
Canvas 设计
这说明 Skills 不只是"写代码插件"，它更像是一种通用的 Agent 能力封装方式。
仓库里也提供了 5 个示例 Skills
为了方便大家理解 Skill 应该怎么写，项目里还放了 5 个可以直接参考的示例：
code-review：智能代码审查
git-commit：Git 提交信息生成
unit-test-generator：单元测试生成
api-doc-generator：API 文档生成
debug-helper：代码调试助手
这些示例主要用于学习和快速试用。
macOS / Linux 可以用下面的脚本进入交互式安装：
curl -sL https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.sh | bash
Windows PowerShell：
irm https://raw.githubusercontent.com/JackyST0/awesome-agent-skills/main/install.ps1 | iex
需要注意的是：安装脚本目前用于安装本仓库 examples/ 目录里的内置示例 Skills，并不是一键安装列表里所有第三方项目。
一个简单例子：代码审查 Skill
比如你把 code-review 这个示例 Skill 安装到 Cursor 后，之后再让 AI 做代码审查，它就可以按照预设流程输出：
潜在 bug
行为风险
安全问题
测试缺口
建议修改方向
相比每次临时输入一段提示词，Skill 的好处是更稳定、更可复用，也更适合团队内部沉淀规范。
团队可以把自己的代码规范、审查标准、文档模板、测试要求，整理成项目级 Skill，放到仓库里。这样所有成员使用 AI Agent 时，都能得到相对一致的行为。
我为什么觉得它值得关注？
过去我们使用 AI 工具，更多是在写 prompt。
但 prompt 很容易散落在聊天记录、文档、个人笔记里，难以复用，也难以协作。
Agent Skills 更像是把 prompt、流程、模板和脚本封装成一个可维护的工程资产。
它有几个优点：
可以版本管理
可以随项目分发
可以团队共享
可以跨平台迁移
可以沉淀领域经验
这对开发团队来说很有价值。
尤其当 AI Agent 越来越多地参与真实开发流程时，如何让 AI 按团队习惯稳定工作，会变得越来越重要。
项目地址
如果你也在用 Cursor、Claude Code、GitHub Copilot、Windsurf 或 Codex，可以看看这个项目：
GitHub：
https://github.com/JackyST0/awesome-agent-skills
在线搜索：
https://jackyst0.github.io/awesome-agent-skills/
欢迎 Star，也欢迎 PR 补充你觉得好用的 Skills。
如果你已经在使用 Agent Skills，也欢迎分享一下你的使用场景。
我也会继续更新这个列表，把更多有价值的 Agent Skills 资源整理进去。
