Addy Osmani 开源 Agent Skills：24 个工程技能让 AI Coding Agent 遵循高级工程师标准

开源AI开发者工具

Agent Skills 项目封面

Addy Osmani 在 GitHub 开源了一套名为 Agent Skills 的工程技能包，专为 AI coding agent 设计。项目上线即获得 82,000+ star，日均增长 588，覆盖 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot 等 70 多种 agent 工具。

Addy Osmani 是 Google Chrome 团队的前工程负责人，也是 Web 领域知名的《Learning JavaScript Design Patterns》和 Image Optimization 作者。这个项目把他在 Google 积累的工程实践编码成 AI agent 可执行的结构化工作流。

核心设计：把工程判断变成 agent 可执行的流程

大多数 AI coding agent 默认走最短路径：跳过规格说明、跳过测试、跳过安全审查，直接生成代码。Agent Skills 的目标是通过结构化工作流强制 agent 遵循高级工程师的判断标准。

整套技能包包含 24 个 skill，覆盖软件开发的六个阶段：

text
DEFINE → PLAN → BUILD → VERIFY → REVIEW → SHIP
 规格定义   任务拆解   编码实现   测试验证   代码审查   部署上线

每个阶段对应一个或多个 skill，每个 skill 有明确的触发条件、分步工作流、验证标准和退出条件。agent 在执行时必须完成每一步的验证才能推进到下一阶段。

六个阶段的具体内容

DEFINE：先写规格，再写代码

三个 skill 负责需求定义：

  • interview-me：逐个提问澄清需求，直到达到约 95% 的置信度，而非一次性抛出一堆问题
  • idea-refine：通过发散-收敛思维，把模糊想法变成可执行提案
  • spec-driven-development：在任何代码之前写出包含六个核心部分的规格文档

spec-driven-development 的工作流有四个门控阶段（Specify → Plan → Tasks → Implement），每个阶段都需要人工审核才能推进。agent 会先列出所有假设让用户确认：

text
假设列表：
1. 这是一个 Web 应用（不是原生移动端）
2. 认证使用 session cookie（不是 JWT）
3. 数据库是 PostgreSQL
4. 仅面向现代浏览器
→ 如果有误请立即纠正

规格文档涵盖六个核心部分：目标、构建命令、项目结构、代码风格、测试策略、边界约束。其中"边界约束"采用三级体系：

  • 必须做：提交前运行测试、遵循命名规范、验证输入
  • 需询问：数据库 schema 变更、添加依赖、修改 CI 配置
  • 禁止做：提交密钥、编辑 vendor 目录、未经批准删除失败的测试

PLAN：拆解任务

planning-and-task-breakdown 把规格分解为小型、可验证的任务单元，每个任务有验收标准和依赖排序。任务拆解遵循依赖图映射和垂直切片原则，确保每个任务可以独立实现和验证。

BUILD：编码实现的七个技能

这个阶段包含最密集的七个 skill：

  • incremental-implementation：薄垂直切片——实现、测试、验证、提交。支持 feature flag、安全默认值、回滚友好
  • test-driven-development：严格的 Red-Green-Refactor 循环，测试金字塔（80% 单元 / 15% 集成 / 5% E2E），Beyonce Rule（如果你删掉一段代码没有测试失败，那它就不应该存在）
  • context-engineering：在正确的时间给 agent 喂正确的信息——规则文件、上下文打包、MCP 集成
  • source-driven-development：每个框架决策都基于官方文档验证、引用来源、标注未验证内容
  • doubt-driven-development：对抗式审查流程——CLAIM → EXTRACT → DOUBT → RECONCILE → STOP。在高风险场景（生产环境、安全、不可逆操作）中对每个重要决策进行对抗性验证
  • frontend-ui-engineering：组件架构、设计系统、状态管理、响应式设计、WCAG 2.1 AA 可访问性
  • api-and-interface-design：契约优先设计，Hyrum's Law（当 API 有足够多的用户时，所有可观察行为都会被某人依赖），One-Version Rule，错误语义

VERIFY：证明它有效

  • browser-testing-with-devtools：通过 Chrome DevTools MCP 获取运行时数据——DOM 检查、控制台日志、网络追踪、性能分析
  • debugging-and-error-recovery：五步分类法——复现、定位、缩减、修复、防护。Stop-the-line 规则：发现严重问题立即停止所有其他工作

REVIEW：合并前的质量门

四个 skill 构成代码审查体系：

  • code-review-and-quality：五轴审查——正确性、可读性、架构、安全性、性能。每个变更控制在约 100 行以内
  • code-simplification：Chesterton's Fence 原则（不要拆除你不知道用途的栅栏），Rule of 500，在保持行为完全一致的前提下降低复杂度
  • security-and-hardening：OWASP Top 10 防护、认证模式、密钥管理、依赖审计、三层边界系统
  • performance-optimization：测量优先——Core Web Vitals 目标、分析工作流、包体分析、反模式检测

SHIP：部署上线

六个 skill 覆盖发布全流程：

  • git-workflow-and-versioning：trunk-based 开发、原子提交、commit-as-save-point 模式
  • ci-cd-and-automation：Shift Left、Faster is Safer、feature flag、质量门管道
  • deprecation-and-migration：code-as-liability 思维、强制弃用与建议弃用、僵尸代码清除
  • documentation-and-adrs：架构决策记录（ADR）、API 文档、记录"为什么"而非"是什么"
  • observability-and-instrumentation：结构化日志、RED 指标、OpenTelemetry 追踪、基于症状的告警
  • shipping-and-launch：发布前检查清单、feature flag 生命周期、分阶段发布、回滚流程

反合理化机制：每个 skill 都有借口反驳表

Agent Skills 最独特的设计是 anti-rationalization table。每个 skill 都包含一张"常见借口及其反驳"的表格。这些借口是 AI agent 在实际使用中最常产生的跳过步骤的理由：

agent 常见的借口设计者的反驳
"我稍后再加测试"没有 TDD，你无法证明代码有效。"看起来对"不等于"做对了"
"这个变更不需要审查"每个变更都必须审查。不审查的代码就是技术债
"直接发布吧，有问题再回滚"回滚的代价十倍于发布前检查。Faster is Safer 指的是小步快跑，不是跳过验证
"性能问题以后再优化"测量优先。不测量就无法优化，也无法知道是否真的有问题

这些反驳写进了 skill 流程的硬约束。agent 在执行 skill 时必须确认每一项没有被跳过。

验证是非协商条件

每个 skill 的最后一步都是验证要求——测试通过、构建输出、运行时数据。"看起来对"永远不够。

以 test-driven-development 为例，工作流的每个循环都以测试状态作为门控：

text
RED → 写一个失败的测试
GREEN → 写最少的代码让它通过
REFACTOR → 清理实现
重复 → 所有测试仍然通过

在 RED 阶段，如果测试立即通过了，说明测试没有验证任何东西——agent 必须重新审视。完成循环后，agent 必须运行项目的完整测试套件（不是单个测试），确认全绿才算完成。

多平台支持与安装方式

Agent Skills 支持主流 AI 编程工具，通过统一的 skills CLI 安装：

bash
# 安装全部 24 个技能
npx skills add addyosmani/agent-skills

# 浏览后选择安装
npx skills add addyosmani/agent-skills --list

# 安装单个技能
npx skills add addyosmani/agent-skills --skill code-review-and-quality

原生集成支持 Claude Code（插件市场安装）、Cursor（.cursor/skills/ 目录）、Codex（CLI v0.122+ 原生插件）、Gemini CLI、Windsurf、Copilot、Antigravity CLI 等。技能采用纯 Markdown 格式，任何接受系统提示词的 agent 都可以使用。

每个 skill 的 SKILL.md 遵循统一结构：frontmatter（名称和描述）、概述、触发条件、分步流程、反合理化表、红旗信号、验证要求。这种渐进式披露设计让 agent 只在需要时加载相关参考材料，控制 token 消耗。

与同类项目的对比

Agent Skills 在 README 中提供了与 obra/superpowers 和 mattpocock/skills 的对比文档。三者方向不同：

  • Agent Skills（addyosmani）：覆盖完整 SDLC，强调工程流程门控和验证标准，源自 Google 工程文化
  • Superpowers（obra）：侧重技能发现和组合机制，更灵活但约束较弱
  • Skills（mattpocock）：实战导向，直接来自作者的 .agents 目录，更轻量

三者并不互斥。Agent Skills 适合需要严格工程纪律的团队场景，Superpowers 适合需要灵活技能编排的项目，Matt Pocock 的 Skills 适合快速上手和个人使用。

项目结构与许可

text
agent-skills/
├── skills/          # 24 个技能模块
├── agents/          # 4 个专家 persona（代码审查、测试、安全、性能）
├── references/      # 7 个补充检查清单
├── hooks/           # 会话生命周期钩子
├── .claude/commands/  # 8 个 Claude Code slash 命令
├── .gemini/commands/  # 8 个 Gemini CLI slash 命令
└── docs/            # 各工具安装指南

项目采用 MIT 许可证，可以在任何项目中自由使用。Addy Osmani 和协作者 Federico Bartoli、Joan León 负责维护。

GitHub 仓库地址：addyosmani/agent-skills