夜雨聆风摘要： GitHub Trending 前排最近出现怪现象——一半上榜项目没有可执行代码，只有 Markdown 文件。 karpathy-skills 一周 10 万星， Skills 正在取代 MCP 成为新标准。本文给你 3 个可直接复制使用的 Skills 模板。
一、一个怪现象
这周刷 GitHub Trending ，我愣了一下。
前排一半项目，没有 main.py ，没有 index.js ，没有可执行文件。只有一个 README.md ，里面写着"给你的 AI 装上好品味"。
一个叫 taste-skill 的仓库，一天+1430 星。一个叫 stop-slop 的仓库，一天+539 星。 Anthropic 官方的知识库插件，+1718 星。
它们都是 Skills 文件。
不是软件，是配置。不是给人类看的文档，是给 AI 看的"行为说明书"。
与此同时， Karpathy 的 karpathy-skills 一周突破 10 万星。 Matt Pocock 的 skills 仓库紧随其后， 6 万+。
两位 AI 领域顶级 KOL 同时押注同一个东西，信号已经很明显了：
Skills 正在取代 MCP ，成为 AI 编程的新标准。
二、 Skills 到底是什么？一句话说清楚
如果你还在用 MCP （ Model Context Protocol ），你需要知道这件事：
MCP 是"工具协议"——它让 AI 能调用外部工具，比如查数据库、读文件、发邮件。它解决的是"AI 能做什么"。
Skills 是"行为配置"——它告诉 AI"怎么做事"。不是给 AI 更多工具，而是让 AI 用对工具、用对方式、输出对的结果。
区别很简单：
举个例子。
你让 AI 写代码， MCP 能让 AI 访问你的代码库。但 Skills 能告诉 AI ："这个项目用 TypeScript ，遵循 Airbnb 规范，优先用函数式编程，不要生成 class ，每个函数必须带 JSDoc 注释，测试用 Vitest 不是 Jest 。"
结果天差地别。
没有 Skills ， AI 每次都要猜你的偏好。猜错了你改，改完了它再猜。循环往复，直到你崩溃。
有 Skills ， AI 第一次就按你的规矩来。
三、为什么现在必须关注 Skills ？ 3 个信号
信号 1 ： GitHub Trending 已经被 Skills 占领
这不是我编的。打开本周 GitHub Trending ：
"配置即产品"已经从趋势变成了统治形态。
信号 2 ：头部开发者已经开始"Skills 化"
Karpathy 是谁？前 Tesla AI 总监， OpenAI 创始成员。他把自己的开发经验、代码审查标准、调试思路，全部写成 Skills 文件开源。
Matt Pocock 是谁？ TypeScript 生态最知名的教育者之一。他的 Skills 文件被 6 万+开发者 star 。
这些人不是在玩概念。他们在把自己的"手艺"编码化。
过去，一个资深工程师的编码直觉，只能靠带徒弟慢慢传。现在，写成 Skills 文件，任何人都能让 AI 继承这些直觉。
信号 3 ： AI 工具正在原生支持 Skills
Claude Code 最新版本支持直接加载 Skills 目录。 Cursor 的 Project Rules 本质上就是 Skills 的 IDE 集成版。 GitHub Copilot 也在测试类似的"团队规范"功能。
这不是某个工具的噱头，是整个生态的迁移。
四、实战： 3 个可直接复制的 Skills 模板
好了，不废话。给你 3 个我实际在用的 Skills 模板，复制到项目根目录的.skills/文件夹就能用。
模板 1 ：前端项目 Skills （ React/TypeScript ）
## 技术栈
-React 18+ with TypeScript
-状态管理：优先Zustand，复杂场景用Redux Toolkit
-样式：Tailwind CSS，禁止内联样式
-测试：Vitest + React Testing Library
## 编码规范
-函数组件优先，禁止class组件
-每个组件文件必须包含：组件实现、Props接口、默认导出
-异步逻辑必须用React Query，禁止裸写useEffect+fetch
-错误处理：所有API调用必须有try/catch，用户可见错误用toast提示
## 输出要求
-生成代码前，先检查项目已有代码风格
-新组件必须放在components/目录，按功能分子文件夹
-导出方式与现有代码保持一致（named export或default export）
-生成完成后，主动询问是否需要对应的测试文件
模板 2 ： API 开发 Skills （ Node.js/Express ）
## 技术栈
-Node.js 20+ with TypeScript
-框架：Express 4.x
-数据库：PostgreSQL with Prisma ORM
-验证：Zod（禁止手动写验证逻辑）
## 编码规范
-路由层只负责：解析请求、调用service、返回响应
-业务逻辑必须放在service层，禁止写在路由里
-数据库操作必须走Prisma，禁止裸写SQL
-错误统一用AppError类，包含statusCode和message
## 安全要求
-所有输入必须用Zod验证，拒绝任何未验证的数据
-敏感操作必须校验JWT token
-密码必须bcrypt加密，禁止明文存储
## 输出要求
-先生成接口定义（method + path + 请求/响应类型）
-确认后再生成实现代码
-每个接口必须配套生成Prisma schema更新（如需要）
模板 3 ：代码审查 Skills （通用）
## 审查优先级（按顺序）
1. 安全性：是否有SQL注入、XSS、敏感信息泄露
2. 正确性：逻辑是否有明显bug，边界条件是否处理
3. 性能：是否有N+1查询、大数据量操作未分页
4. 可维护性：命名是否清晰，函数是否过长，是否有重复代码
## 反馈风格
-严重问题：必须 blocking，说明"为什么"和"怎么改"
-建议：non-blocking，用"建议："前缀
-表扬：发现好的实践，明确说出来
## 禁止事项
-不要只写"这里不太好"，必须给出具体原因
-不要纠结代码风格（交给ESLint/Prettier）
-不要提出"也许可以"的模糊建议
## 输出格式
审查结果
🔴 Blocking （必须修改）
- 原因：...
- 建议：...
🟡 Suggestions （建议采纳）
🟢 Good （值得保持）
五、怎么开始？从 Prompt 到 Skills 的迁移路径
如果你现在还在每次对话开头写"你是一位资深工程师"，按这个路径迁移：
第 1 周：整理你的重复指令
打开你的 AI 对话历史，搜索你每次都会说的那些话：
- "用 TypeScript"
- "遵循 Airbnb 规范"
- "先生成接口定义"
把这些整理成一个 Markdown 文件。
第 2 周：按项目拆分
不同的项目有不同的规矩。前端一套、后端一套、数据脚本一套。分成多个.skills文件。
第 3 周：迭代优化
每次 AI 输出不符合预期，不要只改代码，改 Skills 文件。把"这次我又忘了说"的约束加进去。
一个月后，你会发现：
AI 第一次输出的代码，可用率从 30%提升到 80%。
六、一个判断
Skills 不是又一个被炒起来的概念。
它是 AI 编程从"对话模式"进化到"协作模式"的关键一步。
过去，你跟 AI 的关系是"你问我答"。每次都要重新交代上下文、偏好、约束。
有了 Skills ，你跟 AI 的关系变成"共事"。它知道你的规矩，你不需要每次都重新教。
这个转变，跟当年从"手写汇编"到"用高级语言+配置文件"的进化，是同一个量级。
GitHub Trending 上的那些 Skills 仓库，现在看起来像是"配置文件集合"。
三年后回头看，它们可能是 AI 时代最早的"行为标准库"。
你开始在用 Skills 了吗？还在手写 Prompt ？评论区聊聊。
本文 Skills 模板已开源，关注后回复"skills"获取完整模板包。
