用 Claude Code、Cursor 或 Codex 写代码，最常碰到的问题往往不是模型不够聪明，而是它不守规矩：跳过测试、过度设计、改了不该改的文件、写完就算完事。
agent-skills 是 Google 的 Addy Osmani 发起的开源项目，思路不是教你写更好的 prompt，而是把高级工程师的工作流程写成一组结构化 Skill，让 AI 编程 Agent 在每个开发阶段按同样的步骤和检查点做事。项目采用 MIT 许可证。
这篇适合想让 AI 编程更规范、正在挑选 Claude Code Skill 或类似指令包的开发者。下面会讲 agent-skills 提供了哪些命令和 Skill、每个 Skill 的结构为什么能约束 AI，以及在 Claude Code、Codex、Cursor 等工具里怎么安装。
9 个命令，对应完整开发周期
装好之后，Claude Code 里会多出一组斜杠命令，从需求到上线各对应一个入口（项目最初是 7 个命令，按 2026 年 10 月的 README，现在是 9 个）：
| 命令 | 阶段 | 做什么 |
|---|---|---|
/spec | 定义 | 先写 PRD 再动手，覆盖目标、命令、结构、代码风格、测试策略和边界条件 |
/plan | 规划 | 把 spec 拆成小的、可验证的任务，每个任务有验收标准和依赖顺序 |
/build | 构建 | 一次只做一个薄切片：实现、测试、验证、提交 |
/test | 验证 | Red-Green-Refactor，测试金字塔 80/15/5（单元/集成/E2E） |
/constraints | 质量线 | 定一次质量标准，处处执行 |
/review | 评审 | 五轴代码评审，单次变更控制在约 100 行，带严重等级标签 |
/webperf | 性能审计 | 先测量再优化，审计 Web 性能 |
/code-simplify | 简化 | Chesterton's Fence 原则：先弄清为什么这样写，再决定要不要改 |
/ship | 上线 | 上线清单、Feature flag、分阶段发布、回滚流程、监控配置 |
这些命令不是 prompt 模板，每个命令背后都有一套步骤、检查点和退出标准。比如敲 /build，AI 不会直接开写，而是先确认当前要实现哪个任务、依赖是否就绪，再按「实现 → 写测试 → 跑测试 → 验证通过 → 提交」走一遍。测试没过，它不会跳过去做下一个功能。
有两点和原文介绍时不同：
- Claude Code 自带的
/review和它同名，需要用带命名空间的写法/agent-skills:review。 - 新增了
/build auto：spec 写好后，你只需批准一次计划，它会依次实现所有任务。每个任务依然先写测试、单独提交，遇到失败或高风险步骤会停下来。
25 个 Skill 长什么样
项目最初是 20 个 Skill，现在一共 25 个：24 个覆盖开发生命周期的 Skill，加一个负责判断「该用哪个 Skill」的元 Skill using-agent-skills。它们按阶段分组：
- 定义：interview-me、idea-refine、spec-driven-development、constraint-driven-development
- 规划：planning-and-task-breakdown
- 构建：incremental-implementation、test-driven-development、context-engineering、source-driven-development、doubt-driven-development、frontend-ui-engineering、api-and-interface-design
- 验证：browser-testing-with-devtools、debugging-and-error-recovery
- 评审：code-review-and-quality、code-simplification、security-and-hardening、performance-optimization
- 上线：git-workflow-and-versioning、ci-cd-and-automation、deprecation-and-migration、documentation-and-adrs、observability-and-instrumentation、shipping-and-launch
每个 Skill 都是一个 SKILL.md 文件，结构固定：Overview、When to Use、Process、Rationalizations、Red Flags、Verification。
Rationalizations：提前堵住 AI 的借口
这是整套设计里最有意思的部分。AI 常说「测试我等会儿再加」，Skill 里直接列出这个借口和反驳：现在不测，以后就不会测了，先写测试再写代码。再比如「这段代码以后会用到」，反驳是 YAGNI，现在只写需要的东西。这些反模式表格把 AI 偷懒的常见路径提前堵上了。
Red Flags 和 Verification：偏了就能看出来
Red Flags 列出「出现这些信号，说明流程已经偏了」。比如 incremental-implementation 的红旗是一个 PR 超过 300 行、多个功能混在一个 commit 里。Verification 要求 AI 拿出证据：不是说一句「测试通过了」，而是贴出测试运行的输出。
这种按流程约束 AI 的思路，和先写测试再让 Agent 实现的 TDD 用法是一脉相承的，可以对照 Simon Willison 的 Claude Code 子 Agent 与 TDD 用法 一起看。
专家角色、参考清单和自动激活
除了流程 Skill，项目还提供 4 个预配置的 Agent 角色：
| 角色 | 视角 | 用途 |
|---|---|---|
| code-reviewer | 资深 Staff Engineer | 五轴评审，标准是「Staff Engineer 会不会批准」 |
| test-engineer | QA 专家 | 测试策略、覆盖率分析、Prove-It 模式 |
| security-auditor | 安全工程师 | 漏洞检测、威胁建模、OWASP 评估 |
| web-performance-auditor | Web 性能工程师 | Core Web Vitals 审计，通过 /webperf 运行 |
另外有 7 份参考清单，Skill 需要时会自动引用：完成定义、测试模式、安全、性能、无障碍、可观测性，以及多角色编排模式。
Skill 也不只靠手动敲命令触发。设计 API 时会自动用上 api-and-interface-design，做前端时用 frontend-ui-engineering，调试时用 debugging-and-error-recovery。几个值得单独留意的：
- context-engineering：在合适的时机给 AI 合适的信息，适合开新会话、切换任务或输出质量下降时。
- source-driven-development：要求每个框架决策都以官方文档为依据，标注来源和未验证的部分。
- deprecation-and-migration：把代码当负债看，区分强制弃用和建议弃用，清理僵尸代码。
怎么安装 agent-skills
Claude Code：插件市场安装
/plugin marketplace add addyosmani/agent-skills
/plugin install agent-skills@addy-agent-skills
插件市场默认用 SSH 克隆仓库，没配 GitHub SSH key 的话，可以改用 HTTPS 地址：
/plugin marketplace add https://github.com/addyosmani/agent-skills.git
/plugin install agent-skills@addy-agent-skills
Claude Code 插件市场的更多用法，可以参考 Claude Code 官方插件使用教程。
任意 Agent：skills CLI 一条命令
README 现在推荐的最快方式是开源的 skills CLI，支持 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Cline 等多种 Agent：
npx skills add addyosmani/agent-skills # 安装全部 25 个 Skill
npx skills add addyosmani/agent-skills --list # 先浏览再安装
npx skills add addyosmani/agent-skills --skill test-driven-development # 只装一个
单独安装某个 Skill 时只会复制该 Skill 目录，仓库级的 references/ 清单不会一起带上，Skill 仍能用，但引用的共享清单会缺失。
Codex、Cursor 和其他工具
- Codex（CLI v0.122 及以上）：
codex plugin marketplace add addyosmani/agent-skills，再codex plugin add agent-skills@agent-skills，在对话里用@spec-driven-development这样的方式调用。 - Cursor：把工作流 Skill 放到项目的
.cursor/skills/，简短的规则放.cursor/rules/*.mdc。README 特别提醒不要把整份 Skill 粘进 rules。 - Gemini CLI：
gemini skills install https://github.com/addyosmani/agent-skills.git --path skills。 - Windsurf、OpenCode、GitHub Copilot、Kiro 等也各有对应的配置方式，见仓库 docs 目录。注意
/spec、/build这些生命周期命令是 Claude Code 的命令，在 Copilot 里要直接按 Skill 名调用。
因为底层就是 Markdown 文件，任何能接受系统提示或指令文件的 Agent 理论上都能用。
注意事项
- Skill 改变的是 AI 的做事流程，不会让模型本身更聪明。流程越完整，单次任务的步骤和 token 消耗也会更多，小改动不一定每次都要走全套。
- 命令名、Skill 数量和安装方式这半年变化不小，使用前以仓库 README 为准。
- 已有大型代码库的项目，README 的 Adoption Guide 建议先从验证类 Skill 逐步引入，而不是一开始就全量启用。
总结
agent-skills 不是一份 prompt 合集，而是一套写成 Skill 的工程纪律：用结构化流程规定做事顺序，用 Rationalizations 和 Red Flags 堵住偷懒的路，用 Verification 要求拿出证据。如果你觉得 AI 写的代码能跑但不讲究、能用但不规范，可以先装上 /spec、/test、/review 这几个试试。
想在自己的项目里配合 Claude Code 或 Codex 使用这些 Skill，可以在 AIGoCode 上直接使用 Claude Code 和 Codex。
参考链接
- agent-skills GitHub 仓库：https://github.com/addyosmani/agent-skills
- skills CLI：https://github.com/vercel-labs/skills
- Claude Code 文档：Plugins：https://code.claude.com/docs/en/plugins