前言
你有没有遇到过这种情况:跟 AI 编程 Agent 说"帮我做个任务管理 App",它二话不说直接 npx create-react-app,装一堆你根本没说要不要的依赖,选了个你从没提过的数据库,然后一脸自信地开始写代码。等你回过神来,它已经在建第 7 个组件了,而你连"这 App 是给我一个人用还是团队用"都还没说过。
addyosmani/agent-skills

Google Chrome 团队的 Addy Osmani 做了一个东西:24 个 Skill 组成的工程纪律合集,通过 7+1 条斜杠命令全面接入现代开发流。它干的事不是教 Agent 怎么写代码——是教它什么时候该停下来想。
这套工具最硬核的地方在于,它把 Google 内部几十年来沉淀的顶级工程文化(比如《Software Engineering at Google》里的经典理念)直接抽象成了 Agent 必须死守的 Step-by-Step 工作流。
| 帮我做个任务管理 App |
npx create-react-app,装 router 和 redux,建几个组件,数据库先用 SQLite。开搞 🚀 |
这就是加载了 interview-me 这个 Skill 之后,Agent 的行为变化——它不是更聪明了,是学会了先问再写。
说回这个合集本身。24 个 Skill 被拆成了极为严密的生命周期:
从 interview-me搞清楚你到底要什么。到 spec-driven-development把需求写成规格书。到 planning-and-task-breakdown拆成一个个小任务。再到 incremental-implementation一次只改一点。后面还有调用 /review命令进行五轴审查,以及/code-simplify阶段去砍掉多余的复杂度。最后由 shipping-and-launch管控上线。
每个 Skill 有个设计我特别喜欢:反偷懒表。Agent 天然会想跳步骤——"这个测试我后面再加""这个边界情况不太可能发生"。每个 Skill 里专门列了一张表,写着 Agent 最常找的借口,以及为什么这些借口不成立。
比如 TDD 那篇里,Agent 会说"逻辑太简单不用测了吧"——表里直接回了一句硬核的“如果你不测,改代码的人怎么知道不是故意没测?”。这其实就是 Google 著名的 Beyonce Rule(碧昂丝法则):如果你喜欢它,你就应该给它加上测试(If you liked it, you should have put a test on it)。
我去它 GitHub 仓库翻了几个 Skill 的原文,确实不是那种"注意要写好代码哦"的鸡汤文。
interview-me要求 Agent 每问一个问题必须附带一个 GUESS,还要求 Agent 猜错时要"可见地承认自己错了"。incremental-implementation里有条"范围纪律"规则:改一个文件的时候,不许顺手把旁边无关的代码也重构了。在接口设计和重构里,它还死死卡住了 Hyrum's Law(海勒姆定律)和切斯特顿栅栏(Chesterton's Fence)原则——只要你没搞懂这段复杂代码为什么存在,就绝对不许盲目删改。
想试试的话也简单。不仅是 Claude Code、Cursor、Windsurf,现在连最新的 Antigravity CLI、Gemini CLI 甚至 Kiro IDE 都有了官方原生的配置和插件支持:
Claude Code 玩家最省心: /plugin marketplace add addyosmani/agent-skills/plugin install agent-skills@addy-agent-skillsCursor / Kiro / Windsurf 等:直接把对应的 Markdown 文件拷进项目的 .cursor/rules/或.kiro/skills/目录就行,纯 Markdown,任何支持系统提示词的 Agent 都能读。
❝来源:addyosmani/agent-skillsstar:60k+权限:纯 Markdown 文件,无外部网络请求,无需 API Key许可:MIT支持:Claude Code、Cursor、Antigravity CLI、Gemini CLI、Windsurf、OpenCode、Copilot、Kiro IDE & CLI、Codex
用法也简单,核心是 7+1 条斜杠命令,精准卡死每个开发阶段:
/spec先把你要什么说清楚(Spec before code)/plan拆成一个个小任务(Small, atomic tasks)/build一次只写一块(One slice at a time)/test用测试证明它真能跑(Tests are proof)/review合并前提质量(Improve code health)/code-simplify砍掉多余的复杂度(Clarity over cleverness)/ship上线(Faster is safer)🆕 /webperf召唤 Web 性能审计专家,对你的代码进行 Core Web Vitals 线上性能大考(Metric honesty)
不想每步都手动确认的话,用 /build auto 审批完计划后,它就会自动跑完全程。但它依然遵循 TDD(测试驱动)和原子化 Commit,遇到高风险步骤或报错会自动熔断,绝不失控。
更绝的是,这套 Skill 已经全面向 MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议) 妥协了。
如果你在本地装了 mcp-server-git 和 mcp-server-shell,当你输入 /build auto 时,Agent 不仅是自己在那儿“干想”,而是会通过 MCP 真正接管你的本地终端和 Git 树。它写完一行代码,直接通过本地 shell 跑测试,测挂了自己看本地日志修,修好了自动提交本地 Commit,甚至能顺手帮你把 Blocked 的 Pull Request 状态刷掉。这已经不是“驾校教练”了,这是教练直接帮你装上了高精度的激光雷达,坐在副驾看着你把车开进赛道。
说实话,这东西不是"装上以后 Agent 突然变成 10倍工程师"那种神器。它更像给狂奔的野马套上缰绳——Agent 还是那个 Agent,但它学会了在踩油门之前先踩一脚刹车、看一眼路。24 个 Skill 你不可能全用上,但哪怕只捡两三个跟自己痛处对口的装上,写代码的体感会很不一样。
同类工具
obra/superpowers(228k ⭐)—— 同样是覆盖完整开发生命周期的 Skill 合集,也是 agent-skills 在这个品类里唯一的直接竞品。
核心差异:superpowers 强在子代理驱动——每个任务起一个全新子代理、两阶段审查、能自己跑好几个小时不偏航;
agent-skills 强在开工前纪律——interview-me 审到你 95% 置信度才写代码、每个 Skill 自带反偷懒表、五轴审查+四个专家人格。
一句话:superpowers 像自动驾驶,agent-skills 像驾校教练。两套技术层面能混装(都是 SKILL.md 文件),但重叠太多不建议——实际用法是主用一个,从另一个里单拷缺的 Skill。
相关资源
📦 addyosmani / agent-skills:https://github.com/addyosmani/agent-skills 🌐 官网文档:https://addyosmani.com/blog/agent-skills/
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