夜雨聆风让 AI 写代码，结果 Vue 项目给你写出 React 风格，Spring Boot 项目给你混入 Python 写法，数据库查询全靠字符串拼接……更要命的是，AI 写出的代码常常重复冗余、过度设计，简单功能几百行，走查和理解成本直线上升。
💡 问题出在哪？
Cursor、Trae、Claude Code 这类工具，日常写代码确实快。但稍微深入一点，问题就来了：
让它写 Spring Boot，它给你混着 JPA 和 MyBatis，版本还停在 2.x；
让它写 Vue 3，它默认还用 Options API，
ref忘了.value；让它优化 MySQL 查询，它上来就建议加索引，根本不看执行计划；
让它排一个 Kafka 消费积压的 Bug，它只会让你"检查消费者配置"。
原因很简单：模型是通用的，它知道"大概怎么写"，但不知道"你这个技术栈的最佳实践长什么样"。
🎯 Hello Skill 是什么？
Hello Skill 是一个开源的 SKILL.md 规则仓库，专为 Trae IDE 等 AI 编程工具设计。简单来说，它就是给 AI 助手准备的专业技能包——一套精心编写的技术规范文档，让 AI 在不同技术栈下输出专业级代码。
目前，项目已收录 126 个 Skill + Rule，覆盖 11 大分类：
| 分类 | 数量 | 代表内容 |
|---|---|---|
| 🧠 通用规则 | 1 | 中文回答 + 自动加载 SKILL |
| 🧠 通用技能 | 18 | 代码审查、精简代码、调试排错、需求分析 |
| 💻 编程语言 | 29 | Java、Python、Go、Rust、TypeScript |
| 🔧 后端框架 | 11 | Spring Boot、NestJS、FastAPI、Gin、gRPC |
| 🎨 前端框架 | 13 | Vue、React、Angular、Next.js、Tailwind CSS |
| 📱 移动端 & 桌面端 | 13 | Flutter、鸿蒙、微信小程序、Tauri |
| 🗄️ 数据库 | 15 | MySQL、Redis、MongoDB、TiDB、Neo4j |
| 🔗 中间件 | 7 | Kafka、RocketMQ、ZooKeeper、Dubbo |
| 🛠️ DevOps | 10 | Docker、Kubernetes、GitHub Actions、Prometheus |
| 🤖 AI / 大模型 | 5 | Prompt 工程、LangChain、PyTorch、TensorFlow |
| 📊 数据工程 | 4 | Spark、Flink、Airflow、Hadoop |
从主流的 Java、Vue、MySQL，到小众的 COBOL、Fortran、Lua，基本能叫得上名字的技术栈，都有一份对应的"专家说明书"。
🧬 SKILL 是如何工作的？
每个 Skill 本质上是一个 SKILL.md 文件，不是简单的"最佳实践清单"，而是一套强制约束体系：
✅ 技术栈强制约束：版本、依赖、配置一锤定音
✅ 命名与注释规范：统一风格，拒绝随心所欲
✅ 代码质量强制要求：底线思维，不可逾越
✅ 领域最佳实践：沉淀实战经验，避开常见陷阱
以 代码生成规范 技能为例，它教 AI 怎么正确地写代码：
## 核心原则1. 明确上下文：给 AI 足够的上下文，减少猜测2. 验证优先：AI 生成的代码必须验证，不可盲信3. 渐进生成：复杂功能分步生成，逐步验证4. 约束前置：先告诉 AI 约束条件，再生成代码5. 审查必做：生成后必须按审查清单检查
再看 角色切换 技能，它让 AI 在一次任务中根据上下文自动变换身份——设计阶段是架构师，写接口时是后端工程师，调样式时是前端工程师：
【当前角色：架构师】这种"专家身份 + 方法论约束"的组合，比单纯堆 Prompt 有效得多。模型不再是"凭感觉写"，而是"按规矩写"。
🚀 三步上手
第一步：选择需要的 Skill
从 11 大分类中，选择项目涉及的技术栈。
第二步：复制到工具目录
将 skills/ 文件夹内容复制到项目的 .trae/skills/ 目录；通用规则放到 .trae/rules/ 下。
第三步：开始编码
AI 助手自动识别并加载对应 Skill，按照专业规范输出代码。配合内置的 中文回答与自动加载 SKILL 规则，AI 会根据任务关键词自动判断该加载哪些技能。
就像给 AI 装上了"专业技能包"——装什么，精什么。
🌟 项目亮点
1. 中文优先，开箱即用
所有 Skill 均以中文编写，贴近国内开发者习惯。
2. 覆盖面广，深度足够
29 种编程语言、数十个框架，还包括 AI / 大模型和数据工程两大新兴领域。
3. 通用技能，横向赋能
除了技术栈 Skill，还提供 18 个通用技能：代码审查、精简代码、调试排错、需求分析、防御性编程、API 设计、安全审查、测试规范、系统架构……这些是任何项目都需要的能力。
其中精简代码技能专门解决 AI 生成代码的通病——重复代码、冗余抽象、重复造轮、过度防御。它强制 AI 遵循 KISS、YAGNI、DRY 原则，附带精简度自评，从源头控制代码量，大幅降低走查和理解成本。
4. 开源免费，社区驱动
MIT 许可证，GitHub / Gitee 双平台托管。
👥 适合谁用？
个人开发者：想让自己用的 AI 助手更专业、更稳定。
技术团队：希望统一 AI 生成代码的风格和规范，减少 Review 成本。
AI 编程工具重度用户：用 Cursor / Trae / Claude Code 较多，受够了"通用但不专精"。
技术布道者：想给团队沉淀一份最佳实践库。
📌 一句话总结
Hello Skill = 给 AI 编程助手的职业技能认证体系。
没有 Skill 的 AI，像实习生——有潜力但需反复指导，还常常写出一堆冗余代码；装上 Skill 的 AI，像资深工程师——专业、规范、精简、靠谱。
🔗 项目地址：
GitHub：https://github.com/dkbnull/hello-skill
Gitee：https://gitee.com/dkbnull/hello-skill
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