有哪些skills可以测试前端代码

五个前端顶级 skill in tagble 这是一个专为 ai 编码工具设计的 skill 合集， github 上已经收获超二十五 k star， 用于提升 ai 生成界面的设计质量。内置前端设计反模式词典，明确告诉 ai 绝对不能犯哪些低级错误，生成的代码不仅功能完整，且更具备高级的视觉质感。 task skill 同样是一个能够提升 ai 前端设计品味的工具，只需一个 skill 文件就能让你的分为编码 ai 不 再每次都生成千篇一律、毫无新意的作品，同时支持 react、 vivo 和 spell 三大主流框架中使用，给 top 上已有一万五千多人疯狂收藏。 skills 由前端大神安森尼夫精心挑选的技能，合集 y 和 nars 开发人员的一站式资源库，把官方文档、最佳实践、个人经验结构化，让 ai 的 生成代码更符合社区规范，同时处理生成代码不规范、不符合现代前端最佳实践、配置混乱等问题。 高德地图 skill 它将高德地图 g s a p i 二点零的官方文档、最佳实践和代码模板集成到结构化的技能文件中，利用 ai 编辑器自动生成符合官方规范的地图代码包， 包含地图初识化、覆盖物、世间布局等模块核心 a p i 帮助开发者快速集成高德地图，并遵循正确的使用方式。 u i u x pro max scale 如果你的 ai 写 ui 还达不到这样的设计标准，界面丑得像二十年前的网页，并且还不支持自定义配色方案、自己搭配和图标类型等操作，这个 scale 就 可以彻底解决这些弊端。目前 gigap 已经超七点四万人收藏，可实现在跨平台和八个前端框架中使用，几个简单配置步骤即可开始。

如果你正在使用 cloud code， 却还没装这些 skill， 那 你可能只用了它百分之三十的能力。今天分享七个最值得安装的 skill， 尤其是最后一个，能让 cloud code 从能用的 ai 直接变成懂行的队友。第一个，社区最火的全能 skill superpowers， 它不是单个技能，而是一整套开发全流程 buff， 包含项目规划、代码编辑、 code review 等十几个子技能，能帮你梳理需求、拆分任务、系统化调试，程序员必装，省超多梳理时间。 第二个，文档处理神器， pdf， 它能直接读取、合并、拆分。 pdf 还支持 ocr 扫描件识别，写代码间隙处理文档，不用切换软件， 不管看技术文档还是办公文件都好用。第三个，去 ai 位神器 whoman the zh， 它能把此外综上所述，这类生硬表达换成接地气的人话，写项目文档、副业文案都能少一点模板位， 不容易被看出是 ai 生成。第四个，大项目救星， planning with files， 大 型项目经常中途打断，回来 ai 就 往上下闻。这个 skill 会持久化项目规划，画绘画不丢进度， 特别适合碎片化时间开发。第五个，前端颜值救星， fronten design， 它让 cloud code 写的前端不再是 ai 烂活，而是带着专业设计规范，后端程序员也能做出好看规范。 第六个，代码质量守护神 code review， 它会派多个子 a 证，并行审查代码、找 bug、 查安全漏洞、优化代码规范，每个问题都带知性度评分， 赶项目时不用逐行排查，能大幅减少代码出错率。第七个，压轴神器，也是最能提升体验的 skill creator， 前面六个不够用，它能让你自己定制 skill， 把自己的开发习惯、 重复性工作封装成专属功能，彻底让 ai 适配你的需求。这就是让 cloud code 变成懂行队友的关键。 这七个 skill 覆盖开发全流程文档处理前端优化代码质量，还有能自定义的压咒技能，装完之后你会发现 cloud code 的 能力直接翻倍！收藏起来直接去 skill 商店搜英文名就能安装。关注我，带你了解更多 skill 使用技巧！

今天给各位同学推荐一个专治设计手残党的 agent skill web， 点赞啊，它可以直接帮助我们生成一个类似的这种 啊， web 前端的页面设计，当然除了页面设计以外呢，也是可以直接生成页面的交互动态的，可以给各位同学看一下生成的效果，哎，这种效果是吧？然后包括还有中英文切换，还有生成下边的这种网页交互动态这种比如说这种卡片样式的设计， 然后包括还有，哎，这种大球是吧，像地球一样。 ok， 那 么接下来呢，我就带着各位同一起来呃安装到操作，一起来测试一下这个 agent skill。 首先呢，就是我们因为本身它这个 agent skill 就是 一个开源的，所以我们复制一下它的仓库地址，然后来到我们的 cloud 当中，然后新建一个 项目，比如说项目四，项目四告诉他帮助我，帮助我安装一下，抱歉一下，这个给我 好直接执行，因为我用到的是呃 cloud 四点七模型嘛，所以他在安装的过程当中呢，可能会稍微的有一点慢，我们稍微多等一会， 好，他告诉我已经安装完成了。那么接下来我可以去问一下他，我现在应该如何使用这个 skill？ 使用这个方式呢？是显示调用，推荐直接输入斜杠 web design， 或者说使用 web design skill 帮我着我设计一个什么具体的，呃，网页设计的效果对吧？然后或者自然触发啊，或者输入 可以组合提供的什么 p r d 文档啊，或者参考网站的 u i l 或者截图啊，哎，都是可以的。 ok， 假设我现在一点想法也没有啊， 然后我现在不知道该具做一个什么具体样的一个视觉效果风格设计，我只知道可能我要做一个比如说模型 a p i 接口的这么一个产品官方网站或者模型介绍页面，但是呢，我不知道该设计什么风格，其实这个时候我们就可以去到 像拼 trees 这种平台上面啊，有大量的这种网页设计的视觉效果，我们随便找一个类似的参考，比如说啊，就这个吧，然后我们就可以直接复制， 然后回到 clock code 当中，把参考粘贴给他，告诉他按照截图中的视觉效果给我设计 一个嗯，模型 api 接口的 api 的 产品介绍首页，这个时候它开始去调用我们刚才安装的 web design 的 agent skill 了。 我不知道各位同学在呃使用这个四点七模型的时候有没有遇到一个问题，他在生成的过程当中呢？他是不给我们去看他的一个执行过程的，就是他可能会在进行一些调用啊，但是呢，在生成代码的时候基本上是看不到的，所以的话呢， 其实是需要去打开我们的项目仓库，然后去盯着点啊，项目仓库目前为空，我直接生成 d 三点 m d， 然后它在你看啊，在生成代码的过程当中，它是没有任何提示的， 它会根据我们的 d 三点 m d， 然后去生成一个可以直接进行交互的 html 文件。 现在 cloud 更新之后，它在生成的过程当中就是等着就是可以干别的去了，其实正常来说的话就可以去做别的事情了。 好，应该是生成结束了。呃， ok， 然后右边呢，现在 cloud 更新之后，它有一个预览功能啊，那么我们不在它的这里面进行预览，我们直接打开它在我们项目文档当中去创建的 html 文件，然后在浏览器里边我们看大概看一下，看一看和我们的截图是不是很类似 哎。沟通来看一下交互动态视觉效果，包括文字效果，排版开始构建的点击效果，直接跳转，从头到尾看一下，然后包括还有他的那种跟晾衣架，不是不是，晾衣架，就是他那种照片墙的效果是吧？ 斜角的动态滚动条，包括下边的每个 ai 能力都会集成大标题 卡片，翻退子弹啊，然后，哎，包括鼠标放上去以后也会有对应的光影效果，对吧？定价 好，鼠标一入一出也会有对应的 hour 效果， ok， 然后再来往下，这个是能展开的吗？啊，果然可以， ok， 到了底部了，很好，很完美。然后整个的是一个我们的 web d 弹的 agent skill， 然后生成的一个效果结果。呃，刚才呢，其实我这个这两天测试下来，也生成了一些其他的，比如说测试项目二也是同样打开给各位朋友看一下， 另外一种风格，嗯，但是这个可能会稍微有一点小 bug 啊，就是他这个首页没有展示出来，我稍微刷新一下，其实是字是在这的，就是不知道为什么刷新不出来，我强制刷新一下呢？ 嗯，好的。哎，强制一下刷新一下，出来又没了，哈哈哈，又没了，当然我们整体预览一下吧，刚才应该闪现了一下，大家应该有看到吧，就是其实效果还是 ok 的， 有点小 bug。 接下来其实就是告诉 cloud code 继续让它进行修改就可以了 啊，包括鼠标一入一出这种光影效果吧，字体设计的效果，接下来各位同学就赶紧去试一试吧，我们下期视频再见。拜拜！

你天天说我要用 ai 提效，结果呢？每次让 ai 干活都要跟他啰嗦半天。用 pytest 啊，断言写详细点，报告，按这个格式，等你解释完自己手写都写完了，问题出在哪？不是 ai 不 行，是你没给他规矩。 skill 就是 给 ai 定的规矩，你把它写清楚， ai 就 按你的套路出牌调教，终身受用。 我直接给你八个写好的 skill， 拿去就能用。 skill 一， prd 转测试用力，输入需求，文档输出标准，测试用力等价类边界值，异常场景， ai 全给你覆盖到。 skill 二，刷一个转接口脚本，扔个接口文档， ai 给你生成 paytest 加 request 的 自动化代码， 断言都写好了。 skill 三， bug 报告生成器，你说登录页密码输错没提示， ai 帮你写成步骤预期实际优先级截图建议完整报告。 skill 四，日制智能分析贴，报错站， ai 告诉你哪个文件哪一行，什么原因怎么改， 排查 bug 时间看办。 skill 自动化脚本生成，用自然语言描述场景， ai 帮你写 screen 或 playwrite， 代码定位器都帮你找好。 skill 六，测试报告加载跑完回归测试， ai 给你总结通过率，失败，用力分布，主要风险，下轮测试建议直接贴近周榜。 skill 七，代码 review 贴你的自动化代码， ai 检查有没有硬等待，断言够不够异常，补货了没？ skill 八，压测报告分析贴，解密聚合报告， ai 告诉你 qps 为什么上不去，哪段时间响应时间飙高，怎么调优，用 skill 干活就三个字，快，稳、爽！ 以前一小时，现在十分钟，输出格式每次都一样，不用返工， ai 真正变成你的马仔，指哪打哪，而且这些 skill 是 一次投入就回报你，今天花点时间配好，以后每次用 ai 都能享受标准化的红利，团队里其他人也可以用，你们测试组的标准就统一了。这套 skill 适合谁呢？ 想从手工测试提升的，每天被重复工作磨掉耐心的面试，想让面试官眼前一亮的不适合谁？连试都不想试的觉得反正有人帮我干的，那你可以划走了。 bug skill 每个都配 md 文档拿到手就能用 nice。

今天带大家看十个 cloud code 最值得装的 skills， 这些工具能让 cloud 变得更强，从帮你操作网页、写前端代码，到自动审查代码、处理 office 文档，甚至帮你画架构图和润色中文，基本覆盖了开发和办公的所有场景。我们直接看第一个。 第一个是 agent browser， 它是 cloud 的 破局神器。以前 cloud 只能在编辑器里写代码回文字，但装上它， cloud 就 能直接上手操作网页。 它能自动打开页面、定位、点击输入内容，甚至帮你抓取信息并整理结果。不管是登录后台、填写表单，还是测试 web 应用，它都能把零散的网页操作变成连续的自动化流程。 第二个是 brainstorming， 它是 cloud 的 灵感加速器，当你陷入单点思路想不出新角度时，它能围绕你的主题，从不同维度提出观点、案例和方向。 它不只是给个答案，更重要的是帮你系统性的整理逻辑、完善框架，帮你快速搭建出可落地的方案或策划。第三个是 superpowers， 这是一个全能强化插件， 如果你觉得 cloud 处理复杂任务不够顺手，或者功能太单一，装上它就能补齐短板。它能增强 cloud 的 任务拆解能力，甚至能通过子代理来驱动开发，大幅提升编码效率和交互体验，让日常使用更流畅。 第四个是 front and design， 它是专门为前端设计打造的效率神器，你只要说出设计需求，它就能直接生成包含布局样式和交互效果的完整前端代码。 它能把你的想法直接变成可运行的页面，省去了大量手动写 html、 css 和调试排版的时间，非常适合快速做原型或个人主页。第五个是 code review， 它是你的代码质量守护者， 它不只是简单的纠错，而是会从逻辑风险、安全漏洞、代码规范以及性能优化这几个维度对你的代码进行全面审查。 它能帮你提前排查隐患，并给出具体的修改建议，让你的代码更健壮、更符合规范。第六个是 document skills， 你 可以把它理解为 ai 版的 office 全家桶，它能直接处理 word、 excel、 ppt 和 pdf， 无论是生成带格式的文档、处理带公式的表格，还是提取和拆分 pdf 内容，它都能在 ai 工作流里一站式完成，不用你再频繁切换各种办公软件。 第七个是 diagram generator， 它是你的高效绘图神器，你只需要用文字描述你的需求，它就能直接生成专业规范的图标。无论是流程图、架构图、 er 图还是思维导图，它都能帮你把文字思路快速转化为可式化的结构，省去了大量手动排版的时间。 第八个是休眠机机，也就是 ai 文本的人话转换器，它专门解决 ai 生成内容生硬、有机器感的问题。通过调整语气和优化句式，它能让输出的内容更符合中文表达习惯。 不管是写职场邮件还是做文案创作，他都能让文字变得更自然、更有温度。第九个是 shift learn next， 这是一个非常实用的实战学习工具，他能带你走完一个完整的项目流程，从环境搭建、写代码到最后的部署上线。 它基于 xjs 等现代技术栈，让你不再是盲目的啃文档，而是通过真实的开发逻辑，真正把技术练到手上。最后一个是 find skills， 它是 skills 生态里的技能管家。面对这么多技能，你不需要盲目翻找，只需要输入关键词，比如 ppt 或者架构图， 它就能帮你精准找到相关的工具，并展示安装量等关键信息，帮你快速选好工具并完成安装。

用一个懒人神器 auto skills， 一 条命令帮你把 ai skill 全部装齐。项目地址， github 上的米度低 auto skills 作者是西班牙那个很有名的前端博主，米度低他能干啥？一句话， 扫你项目代码，自动识别技术站，然后从 skills 点 s h， 挑匹配的 ai skill 给你装上。你用了 react 装，用了 next js， 装 tailwind， prisma， shadowing 一 起装。 它具体怎么扫的也很直接，读你的 package， 读 grado 配置，读项目里的各种 code 文件，然后判断你在用啥，没有复杂配置，没有交互问答， 扫完直接装支持的技术站列表，真的夸张，我念一串，你感受一下。 react view， swelled， angular， astro， next， next tailwind shadson script， superbase， playwrite， export react native mercel， ai s d k， cloud， flair， prismo， stripe， nest js， spring boot， 前端后端，全站，移动端，云服务，基本主流技术全覆盖了。 用法也是简单到不行，命令就一行， n p x auto skills 跑完就完事了。如果你不放心他给你装什么， 加个专软参数，先看他要装哪些，确认了再真正装，再也不用手动一个个找 skill 配了。扫一下，全给你配齐。懒人福音有两个小细节要提一下，一个是需要 note 点 j s 二十二以上版本，另一个是协议用的是 c c y n c 四点零， 非商用的才能免费用，公司商用的得注一下项目地址，放评论区了， github， 搜米读等 auto skills 直接就能找到。

和 outcode 的 skills 系统你用了吗？今天告诉你哪些 skills 必须装，黑客松大佬们都在用，装完效率翻倍！ 先说 skills 是 什么？简单说就是给 cloud 装技能包，让它从普通 ai 变成专业工具。放在和 out skills 目录下，和 out 会自动发现自动加载。 b 装级别，第一个， pdf 处理文档，再也不用其他工具了。 第二个， fronten design， 前端设计一句话，生成高质量网页，黑客松首选！强推级别， superpowers 超能力 obr 出品，让 cloud 按规范流程写代码，从设计到开发到测试，全自动。 还有 skill creator， 用来自己造 skill， 造完还能分享给别人。好用级别， web app testing 自动化测试，用 playwrite 帮你点点点截图、 data analysis， 数据分析，从清洗到格式化一条龙 加分级别， mcp builder， 帮你搭 mcp 服务器，把任何 api 变成 cloud 的 工具。 pick usage， 音视频处理，视频转码、拼接加字幕全搞定。 尝鲜级别， agent browser 浏览器自动化，让 cloud 自己上网。 super memory 记忆引擎，让 cloud 记住你的习惯和偏好。 说个劲爆，今年 andropic 黑客峰冠军作品就是用 skills 搭档 skillthem 商店已经有六万个 skills 了，生态已经爆发。不装 skills 的 cloud 就 像没装 app 的 手机， 安装超简单，一行命令搞定 cloud install， 加上 skill 名字就行了，或者 get clone 到 cloud skills 目录，赶紧装起来。你最常用哪个 skill？ 评论区告诉我，点赞关注不迷路！

好了，大家好，这段时间 codex 相信很多小伙伴已经上手，开始用了一个非常好用的 openai 的 桌面端的一个 agent 工具。那么今天我想推荐一个 codex 里面的一个很强很厉害的一个做视频的插件叫 hyperframes， 它可以帮你按照网页的形式去做成一个视频，相当于用写前端的代码去做一个视频。首先我们知道 ai 在 写前端代码这块已经是非常厉害的，所以说这个插件就可以帮你 让你的 ai 像写代码一样去做视频。好的，那么我们就直接来试一试这个插件到底有多厉害。使用是在这边点击这个插件下面找到这个 hyperframes， 安装之后我们直接右上角点在对话中使用。这里我把 cloud 的 一个官网给他，我说一句，请根据这个网站做一个产品的宣传视频。好的，我们这里让他开始执行。好的，可以看到他跑了一段时间，他去官网去拉取了一些他需要用到的素材， 他接着在执行。好的，现在他已经生成好了，他已经跟我们说宣传视频已经生成好，在这里只需要点开就可以去预览。 并且他除了宣传片以外，他还使用了官方的素材，产品的文案，他还有动画的分镜，他还给这个宣传片加了旁白的阴鬼。让我们来一起看一下 the ai for problem solvers breakdown complex work together research write analyze data and code with expert level collaboration bring code to your desktop browser tools and team code by anthropic think bigger work clearer。 可以 看到整个效果还是非常好的，除了可能画面中有个别的小细节， 有一些排版上的问题，整个的效果你敢相信是我只用了一句话，没有经过任何修改它就出来的一个结果。随着 ai 进一步的发展，一开始的文字、 图片、视频以及到现在的全自动的生成视频以及剪辑， ai 的 发展只会越来越快，而且这个工具对于很多想要制作一些宣传视频、科普视频的人来说非常的有帮助。

你有没有发现， ai 写出来的网站功能都对，但就是一眼模板位。问题可能不在代码，而在第一步就错了。传统做法是直接丢给 codex。 一 句话，帮我做一个干净的猫咖网站，它确实能做出来，有标题、有按钮、有图片区，但大概率像临时 demo chase skill 的 思路。反过来，先用 gpd image 二生成一张像样的网站设计图，再 让 codex 逐项分析里面的布局、字体间距、配色和动效，最后再输出 html、 css、 js 或者 react view sweat 项目。 这一步很关键，因为图片不是拿来当海报的，它是给 ai 写代码前看的审美目标。这个项目把这套流程封装成了一组开源 skills， 比如 design taste frontend 负责通用高级前端， image to code 负责图像优先流水线， redesign existing projects 负责改造旧项目 image and frontend web 和 mobile 专门生成网页。移动端参考 图安装也很直接， npx skills add， 后面接 github 仓库地址，想单独装某个技能，也可以用 skill 名指定。 所以它真正解决的不是 ai 会不会写 css， 而是 ai 在 写 css 之前有没有先看到一个好设计。当然，别把它理解成一行命令包治百病。它 更像给 coding agent 加了一个设计总监，先定视觉方向，再执行代码还原。如果你经常用 ai 做官网落地页、个人主页，这个流程值得是评论区说说，你现在是先让 ai 画图，还是直接让它写代码？

cloud code 的 skills 可以 理解成给 ai 装上专业工具包，它不是简单提示词，而是一个文件夹，里面必须有 skill。 md 还可以放脚本模板，参考文档和案例。 第一步，先搞懂它解决什么问题，把你经常重复说的规则和流程沉淀成可附用能力。第二部，分清三种位置， 个人 skill， 放在用户目录，适合自己的习惯。项目 skill 放在项目里的 cloud skills 适合团队共享插件 skill， 跟着插件安装，适合标准化分发。第三步，写好 skill md 最关键的是 name 和 description， description 不 能写得太虚，要说明它做什么以及什么时候该用，因为 skill 不是 你手动输入命令出发，而是 cloud 根据任务自己判断是否起用。第四步，学会放配套资源， 简单规则写在 skill md， 复杂资料放 reference， 常用样板放 templates， 重复操作放 scripts， 这样 plot 只在需要实读取，节省上下文。第五步，做权限和验收只读类 skill 可以 限制工具权限，比如只允许读文件和搜索。会改代码的 skill 要写清楚，先分析再修改，最后跑测试。第六步，常用 skill 要具体 code review skill， 用来检查潜在 bug， 边界条件和测试缺口。 frontend ui skill， 用来按设计系统实现组建并检查响应式空状态和加载状态。 testfixer skill， 用来定位失败测试，先解释原因，再给最小修改。 release note skill， 用来读取提交和 pr， 整理变更风险和回滚点。 data analyst skill， 用来分析表格或报表建议，输出指标异常和图标建议。 doc's writer skill， 用来把接口、流程和代码说明整理成 readme 或使用手册小白入门先写一个 readme 总结 skill， 熟练后再做团队工作流 skill 总结 skill 的 核心不是炫技，而是把经验变成稳定流程。觉得有用点赞转发关注。

我的电脑装了上百个 skill， 但其实每天真正在用的就只有这八个，那我把它分成两组，一个是做产品写代码的，一边是搞自媒体的。那我们先说做产品的这一组， 当你想要做点工具啊，网站啊，我都是从 superpowers 这个技能组开始的。那其中有两个 skill， 我 最常用 wordstorming。 那 帮你把想法聊清楚， writing plan 呢？把你的想法拆成可以执行的步骤，那很多时候脑子里面只有一个模糊的想法，一个方向的时候啊， 跟这两个 skill 聊一圈，那思路就会慢慢的顺了。当代码跑起来的时候啊，页面通常不是很好看，那我就会把它丢给 fronten 的 design， 还有 u x or max。 那 让 cloud 重新过一遍排版，配色，交互细节，那就算你不懂设计也没有关系啊，它会自己去判断，最终帮你做出比较好看的页面。那然后呢，我就会用 a v t m c p 来去做自动化测试，那去帮我修改一些细节，它会让 cloud 装成真实的用户，去点你的页面，那看哪里会有问题，那自动的帮你去改。 以前这一步都是我手工在测啊，现在我是直接用这个 m c p 在 跑另一条线啊，是做自媒体，那我查资料的时候，就会用 agent rich 让 carol 的 联网搜索直接整理成我想要的格式。那当稿子写出来之后啊，我几乎避过回门 neither zh 这个 skill， 那 ai 写的句子啊，通顺归通顺啊，那读起来就是没有人味。那这个 skill 专门治这个问题，那过完之后啊，就会自然很多。 那下一步呢？就是 content risk detector， 这是我自己写的一个 skill。 那 在平台发布内容的时候，最怕踩到敏感词被限流，所以我发布前都会用这个 skill 扫一遍，那这样才放心。 最后一个 skill 是 我觉得最有价值 skill creator， 那 它可以把多个 skill 串成一个自定义的工作流。比如我刚才查资料啊，写稿啊， qq 啊检测的这一条内容线，那现在我把它封装成一个 skill， 就 能把整个流程抛起来，你不需要每次一步一步地去调，那你可以让 cloud 按你的方式来工作。 那这八个 skill 两条线基本上覆盖了我百分之九十的日常场景。那你们都在用什么 skill？ 欢迎在评论区分享。

如果你再用 cloud code， 那 你就要记住这个开源的最佳实践配置级，它在 github 有 着一百一十九 k 的 star， 可以 是非常的火爆。奇怪的是项目却只有一个六十五行的 markdown 文档。 而起因就是 ai 领域顶级大牛 carpe di。 他 在今年一月时吐槽了每天用各种 ai 编程助手写代码，老是有几个抽象的问题，比如改一行代码，结果文件的注式和格式都改了， 或者是乱写需求自己瞎猜，过度设计等等。而这个作者看到后就马上执行，他把这几个臭毛病都解决了。项目主要对 cloud 进行四个约束，一是不要盲目假设，不懂得提问。二是不要过度设计 导致代码臃肿。三是精准修改，不要碰与任务无关的代码。最后是目标驱动循环，直到验证通过。如果你经常用大模型写代码，这个插件绝对值得引入你的工作流。

为什么别人的 ai 写代码不仅精简、条理清晰，还能正常运行？而你的 ai 写代码总是屎山一坨坨，漏洞百除？这个 skills 或许能帮你彻底解决这个问题。仅几个月时间，就超十万人进行收藏，能用一百行代码解决的需求绝不多。写一行无用代码。 严格遵循这四项原则，编码前必须先思考，然后罗列出陈述。假设如果存在更简单的方法，则要提出确保用最少的代码解决问题。不要进行任何猜测。每一行修改后的代码都应该直接追溯到用户的请求。整套流程下来，可以让你少写百分之八十的无效代码。

你知道吗？ k tapp 上有一个项目 stars 破了十八点六万，不是 ai 模型，不是 app， 是 一套方法论。它叫 superpowers， 来自一个叫 jesse vincent 的 开发者。目标是 让 ai 编程 agent 像个正经工程师一样干活，先理解需求，写设计，再动手测试驱动。目标是让 ai 编程 agent 像个正经工程师一样干活， 先理解需求，写设计，再动手测试驱动。核心原则 t d d 铁律系统化简单性 erge， 它不是工具， 是一套让 ai 编程 agent 有 纪律的方法论。这套框架背后是一套完整的工作流。 五步， brainstorming work tree plans sub agent 开发完成分支。第一步， brainstorming 动手之前先搞清楚用户真正想要什么。这里有个硬门禁叫 heartgate， 设计没批准之前禁用一切实现行为。 第二步，用 gitwork tree 拉一个隔离空间出来，不污染主仓库，不会和别人抢分支。第三步，计划怎么实现这份计划假设执行者有技能，但没有上下文，品味可疑，还不爱写测试， 所以计划必须极度详细，每个步骤二到五分钟。第四步，任务分配给子 a 阵的来执行。 每个任务一个子 agent 完成后，两层审查，先看符不符合规范，再看代码质量，不主动暂停持续跑。这套框架自带十四个 skills。 我 挑重点， tdd 铁律是 no production code without failing test first 没有失败测试在前就不能写生产代码。 red 写失败测试， green 写最小代码 refactor 清理红绿重构，循环跑 systematic debugging。 四阶段，根音调查模式分析，假设测试修复验证铁律，没调查清楚根音之前不许修 verification before completion， 完成前验证 gate function 五步， even typhire run read verify then claim 未验证就不能声称通过。 十四个 skills 覆盖开发全流程 testing， debugging， collaboration， meta brainstorming 最核心 九步，探索上下文视觉辅助，逐个提问方案推荐，分段审批，写入规范自检，用户审阅调用 plans， 注意那个 heart gate 用 xml 标签包住应约束。设计批准之前，所有实现代码全部禁用。不许跳过，不许说这太简单，不用想反模式三条，说这太简单，不用设计，跳过提问直接写代码，口头讨论设计不存档， 包括 to do list 在 内，所有项目都要走这套流程。设计原则，隔离性，每个单元单一职责。 yanny， 从设计中 ruthless 删除不必要功能。哲学层面，五个核心原则， tdd 铁律系统化简单性 yegney drive 还有一个硬核数据百分之九十四的 pr 拒绝率，质量门槛设得很高。这套框架支持主流 ai 编程工具， cloud code c l i， cursor gemini c l i 都能装。链接我方评论区行动要点四条， 在 cloud code 里安装 superpowers， 对 每个项目使用 brainstorming 流程，强制跑 tdd， 红绿重构循环大任务拆成二到五分钟的子任务做到了， 你就是一个有纪律的 ai 工程师。完整的内容我整理了一份文档，链接在置顶评论里，下期见。

你知道 datap 上有一颗星等于一次认可吗？那十三万两千颗星意味着什么？这是 antropic 官方发布的 agent skills 仓库，核心概念极其简单，一个 markdown 文件就能教会 ai 一 项全新的专业技能。你用 ai 助手的时候，是不是每次都要重新解释你的需求？ 品牌设计不会，企业文档，不懂代码测试勉强能用，每次对话都从零开始，没有一个可以附用的技能包。解决方案简单到令人震惊。一个 skill m d 文件只需要两个必填字段， name 和 description。 下面的 mark 洞中文就是 cloud 要遵循的指令、视力和指南。 cloud 会根据你的对话内容自动匹配并加载最相关的技能，你甚至不需要手动切换。仓库里的技能分为四大类， 创意设计类、开发技术类、企业沟通类，以及最重磅的文档技能。文档技能是 cloud 网页版文档创建功能的底层源码，不是 demo 玩具，是生产级代码。 大部分技能采用 apache 二点零开源许可，可以自由使用和修改。最巧妙的是，同一个技能可以在三个平台无缝使用。终端里的 cloud code， 网页端地 cloud ai， 还有程序调用的 api， 而且还支持 plodding marketplace 机制，就像 o my zs h 装插件一样，注册、浏览、安装使用。已经有 notion 等合作伙伴发布了官方技能 and fropick， 做了一件更有格局的事，发布了 agent skills 开放标准。 这意味着不只是 cloud， 未来的 ai agent 框架都可以遵循同一套技能规范。当你发出请求， cloud 会自动匹配最相关的技能加载，完全不需要手动操作。不管你是想给 ai 加字定义能力的开发者，还是想打包公司规范的企业用户，甚至只是想学习如何教 ai 做事的初学者，这个仓库都值得研究。 一个文件改变 ai， 十三万颗星已经证明了它的价值。一个 markdown 文件就等于一项 ai 专业技能。开源免费官方持续维护。关注我，带你发现更多 github 上的宝藏项目！

代码写完了，测试全率了，审查通过了，然后呢？很多人就停在这里，东西能跑就行，分支留着就留着，下次再说。但 superpowers 告诉你，这不是结束，收尾和闭环才是专业和业余的分水岭。 这是 superpowers 深度教程的最后一集。 e p 八，今天讲最后两个技能， finishing a development branch。 完成开发分支，还有 writing skills 创建你自己的技能。而且咱们会在结尾回顾整个系列的八级内容，给你一张完整的十四技能全景图。 先说第一个技能， finishing a development branch 什么时候触发。当你所有任务都做完了，测试全率，代码审查也通过了， ai 会自动调用这个技能。它不再问你接下来做什么，而是直接给你四个明确的选项， 每个都有对应的清理流程。第一个选项，本地合并，这是最常用的。如果你的分支代码已经准备好进入主分支，选择 merge to main a 哀会先确认没有未提交的更改，然后合并清理工作区适合功能已经完全完成，测试通过，不需要他人审查的场景。第二个选项，推送并建 pr。 如果你的项目有 code review 流程，或者你想让团队成员看看你的改动， 选这个 ai 会促使分支到远程，然后创建 po request 适合多人协助项目，或者你想留一个正式的审查记录。 第三个选项，先保留。如果分支上的工作还没完全做完，或者你在等后端接口，等设计稿确认，但你当前想切换到其他任务，选这个 ai 会把当前状态保存好，让你干净的切走，不留半成品污染工作区， 这里有一个核心铁律，不允许半成品留在工作区。 superpowers 要求你每次结束工作的时候，要么把东西收尾干净， 要么清楚地标记为进行中，但先保留，不能有那种你也不知道这个分支是干嘛的状态。第四个选项，丢弃。如果这个分支的实验方向错了，或者你决定不继续了，选择丢弃， ai 会直接删除分支，清理所有相关的工作区文件， 不纠结、不内耗，干净利落，适合那些试试看但发现走不通的探索分支。这四个选项覆盖了所有收尾场景，关键不是选项多，关键是每次结束工作的时候，你必须选一个，不能什么都不选就跑了， 这就是闭环，每一次打开的工作都有一个明确的关闭动作好。第二个技能， writing skills。 这是 superpowers 十四个技能里最特殊的一个，它不是一个给别人用的工具技能，而是一个教你创造工具的原技能。 当你在 ai 编程中反复做同一类事情，比如每次提交前都要运行某个格式检查， 每次创建新文件都要套用某个模板，每次部署都要执行一串固定命令，这时候你就应该把这个流程写成技能。一个技能由四个部分组成，第一， s、 k、 i、 l l 点 md。 技能的入口文件 定义触发条件，当用户说了什么关键词，或者在什么场景下，这个技能会被自动触发。第二， c l、 a、 u、 d、 e 点 md。 给 ai 的 行为指令包括铁律、工作流步骤，不该做什么。 第三， references 目录放参考资料、文档、规则、文件视力。第四， scripts 目录放可执行的脚本， python 或 shell 都行。创建技能的时候有一个核心铁律，好技能向法律条文精确无歧义，可执行。 你说代码格式要好看， ai 不知道怎么执行，你说用 preiter 默认配置格式化所有 ts 和 t s x 文件， ai 就 知道怎么执行了。定义触发条件有两种方式，一种是关键词触发，用户说了包含某些词的话，既能自动激活。另一种是场景触发， 在某些文件类型被创建或者某些 get 操作发生后，技能自动激活。好的触发条件要精确，但不要太窄，太窄了，技能永远触发不了，太宽了，技能在不该触发的时候也跳出来。 技能的工作流要写成步骤，每一步写清楚在什么条件下执行什么动作，预期的输出是什么，出错了怎么处理。不是写散文，是写操作手册。纸上谈兵，不如看个实力， 咱们来做一个技能，叫代码格式化检查，需求是每次提交代码之前，自动检查所有 type script 文件的格式是否符合 prety 规范。第一步，创建 s k， i， l， l， 点 m d， 开头写出发条件，当用户说格式化检查，检查格式 format check 或者执行 git commit 之前触发本技能。 第二步，写 c l， a， u， d， e， 点 m， d， 这是 ai 的 行为指令。核心铁律写清楚， 只检查不改写，如果格式不对，报告差异，但不要自动修改，除非用户明确要求。工作流分三步，先用 npx printer check 扫描文件，如果发现不符的，列出文件和行号，最后问用户要不要自动修复。 第三步， references 不 需要放，因为这个技能很简单， scripts 可以 放一个 shell 脚本，把 prettier check 的 命令封装好，方便直接调用。 这个例子很小，但它展示了技能的核心，把一段你反复做的事定义成一个结构化的 ai 可以 自动执行的流程。你今天写一个小技能，明天就多了一个不知疲倦的 ai 搭档帮你盯着格式。 最后一步是验证，建完后自己用一次，看看触发是不是准确，工作流是不是顺畅，有没有奇异的地方。好的技能靠迭代不是一蹴而就。好技能讲完了，现在咱们站在终点，回头看看这八级走了多远。 ep 一， 全景认知咱们知道了 superpowers 是 什么，不是工具，是方法论。七步强制工作流十四、技能覆盖从需求到收尾的全链路，核心理念四个字，流程优先。 ep 二， brainstorming 设计先于代码 hard gate 硬门禁，没有设计文档就不许写代码，没有例外。九步清单， 从探索上下文到用户审批，每一步都不可跳过。 e p 三， writing plans 完美实施计划，铁律是 t b d 和 t o d o 一 律禁止考计划向乐高积木，每个步骤完整独立可验证。 e p 四， work trees 加 sub agent 工作区隔离与多代理开发。 get work tree 让每个功能独立运行在一个干净沙箱里。 sub agent 让多个 ai 代理并行干活， 两轮审查才通过。 e p 五， t d d 测试驱动开发红绿重构循环，没有失败的测试就不许写实现代码，先想清楚这个功能要验证什么，再写怎么验证， 最后才写怎么实现。 e p 六， systematic debugging 系统性调试四阶段调查分析、修复验证。没有根音分析就不许动手改 bug 不是 碰运气修，是定位到根音再修。 ep 七， review and verification 代码审查与完成前验证，自动派遣独立的审查代理。 critical， important， minor 三级分类，完成前最后一道关卡 verification before completion ep 八，就是今天分支收尾与技能创建四个收尾选项，保证每次工作都有闭环。 writing skills， 让你从技能的创造者把这八级串起来，就是 superpowers 的 十四技能全景图。 他们不是十四个孤立的工具，而是一条完整的链路，从需求到设计，从设计到计划，从计划到实施， 从实施到测试，从测试到审查，从审查到收尾，每一步都有明确的入口和出口， 每一个环节都有不可跳过的质量关卡。最后了点行而上的 superpowers 的 核心哲学三句话，第一句，不是更快，而是更稳。 ai 已经够快了，你不需要让它更快，你需要让它更可靠。 superpowers 所有技能的目的不是加速 ai 写代码， 而是保证 ai 写的代码是经过思考的，经过验证的，经过审查的。第二句，不是更聪明，而是更守规矩。 ai 已经很聪明了，但他没有判断力，他不知道什么时候该停，什么时候该检查，什么时候该问。 superpowers 给 ai 的 不是更多智商，而是一套什么时候做什么事的纪律，纪律写在技能里，技能就是 ai 的 操作规程。第三句，流程释放能力。 很多人觉得流程是束缚错了，流程不是束缚，流程是释放。当你不需要每次都决定下一步做什么， 当你有一套标准工作流可以依赖，你的大脑就被释放出来，去想真正重要的事情。 需求对不对，设计好不好？方案优不优？流程处理怎么做？你处理做什么和为什么。这三句话就是 superpowers 全部十四技能背后的底层逻辑。 八级十四技能，一条完整的 ai 编程方法练录。如果你是从一 p 一 一路看过来的，现在你已经不是一个用 ai 写代码的人了，你是一个知道怎么让 ai 在 你设定的框架里，按照你定义的流程达到你要求的标准的人。这两者之间的差距就是 professional 和 amateur 的 差距。 superpowers 在 github 上已经有十五万 star， 因为它解决了一个真实的问题， ai 编程的随机性。它不是让你多写代码，是让你少写反攻。当然，这个系列结束了，但你的 superpowers 之旅才刚刚开始， 因为你今天学会了 writing skills， 创建自己的技能。从今天起，你遇到的每一个最好每次都这样的操作，都可以变成你的专属技能。 你的 superpowers 工具集会随着你的工作越来越多，越来越好，别忘了点赞收藏这个系列，如果你觉得有用，分享给那些被 ai 编程随机性折磨的朋友。 superpowers 深度教程八集全部完结，咱们后会有期。