Skip to content

面向工程化落地的 AI Skill 体系

awesome-skills

不只是 prompt 模板。一套从设计到验证、到工作流集成的完整五层知识体系, 专为 Claude Code Skill 工程化落地而构建。

21 生产级
Skills
42 设计说明
文档
169 黄金测试
场景
347x 开发效率
ROI
实测数据

定量结论,而非主观感受

触发准确率、任务完成率与 token 成本效益——基于真实场景的确定性回归测量。

go-code-reviewer
347x
开发效率 ROI
微妙缺陷场景下信噪比提升 +36 pp
查看评审报告 →
google-search
+74pp
断言通过率
结构化证据链 vs. 无结构临时搜索的对比
查看评审报告 →
unit-test
+38pp
断言通过率
表驱动测试 + 边界值与并发边界专项追踪
查看评审报告 →
Skill 列表

21 个生产级 Skills

每个 skill 均配有设计说明文档、量化评审报告和回归测试。

工作流集成

一条完整的工程交付管线

后端 skills 可组合成端到端流程——从第一行代码到合并 PR。

编写代码
编写 / 修复测试
unit-test · tdd-workflow · api-integration-test · e2e-test
make fmt / lint
go-makefile-writer
git commit
git-commit
创建 PR
create-pr
CI + 审查
go-ci-workflow · go-code-reviewer · security-review
人工审查 + 合并
快速入门

三步上手第一个 Skill

01

浏览并选择一个 skill

从上方列表中找一个与你工作场景匹配的 skill,或从 google-search 入手。 阅读配套的设计说明可以帮助理解背后的设计决策。

02

复制 skill 目录

# 项目级安装(仅当前项目)
cp -r skills/<名称> .claude/skills/<名称>

# 个人级安装(所有项目)
cp -r skills/<名称> ~/.claude/skills/<名称>
03

Claude Code 自动激活

任务匹配时 Claude Code 会自动调用 skill,无需手动配置。 如需深入了解方法论,从这里开始: 最佳实践 →

推荐路径

从哪里开始读

  1. 1
    bestpractice/README.zh-CN.md 建立对整体方法论的基本认知
  2. 2
    rationale/google-search/design.zh-CN.md 阅读某个具体 skill 的设计说明
  3. 3
    skills/google-search/SKILL.md 打开对应的可执行 skill 产物
  4. 4

Switch to English version →