Matt Pocock 把需求澄清和项目术语写成了可复用的 Agent Skills。
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工程问题。
项目首图：AI Skills for Real Engineers。
AI 编程代理能快速改代码，也会快速放大需求含糊、反馈不足和结构失控。
mattpocock/skills 试图把软件工程中的几个基本动作，写成工作流。
代理可以重复执行这套工作流。
小白先看懂。
它是什么。 一组写给编码代理的 Markdown 工作规则。它们可以被 Claude Code、Codex 和其他代理安装到项目里。
它解决什么。 让代理在写代码前先补齐需求，在改代码时持续获得反馈，在提交前检查实现和结构。
适合谁。 适合用 AI 维护真实项目的开发者、独立开发者和小团队。
不适合谁。 只想让代理一次生成几段示例代码的人，暂时用不到这套流程。
典型场景：接手陌生代码库前，用 /grill-with-docs 追问目标、约束和术语。
典型场景：修复一个反复出现的 Bug，用 /diagnosing-bugs 建立复现和回归测试。
第一关：先把需求问清。
仓库把需求错位称为代理开发中的常见失败来源。用户以为代理理解了目标，最终看到的成品却对应另一套理解。
对应的处理方式是 grilling session。代理连续追问正在构建什么、谁会使用、哪些选择已经确定、哪些问题仍然开放。
/grill-me 面向一般计划和设计。
/grill-with-docs 还会把讨论沉淀到项目文档、术语表和架构决策记录。
它改变的是开发起点。代理先处理“要做什么”，再进入“怎么写”。
第二关：给项目建立共同语言。
陌生项目里，同一个概念可能同时拥有业务名称、代码名称和团队口头称呼。代理如果每次都重新猜，会用更长的解释换取更少的确定性。
比如，把“课程章节被写入文件系统”的过程压缩成团队认可的术语。
之后的需求、函数和文件都使用同一套说法。
这份词汇表有两个作用。它帮助代理更快定位代码，也让人和代理讨论同一个对象。
第三关：让代码持续接受反馈。
代码写出来只是一次输出。类型检查、浏览器访问和自动化测试，才会告诉代理这段代码是否真的能运行。
/tdd 把工作拆成红、绿、重构三个阶段。
代理先写一个会失败的测试，再补实现，最后整理代码。
/diagnosing-bugs 把调试分成复现、缩小范围和提出假设。
后续步骤包括加入观测、修复和回归测试。
代理每完成一小步，就能从项目反馈中修正下一步。反馈循环越短，错误越容易定位。
第四关：防止代码库变成泥球。
代理提高了写代码的速度，也提高了代码结构变复杂的速度。功能不断增加，模块边界却可能越来越模糊。
/to-spec 会在形成规格前追问正在触碰哪些模块。
/improve-codebase-architecture 会扫描代码库。
它会寻找可以加深模块边界的候选位置。
仓库把架构扫描定位为调查，不承诺一次清理旧系统。它的作用是把结构问题提前摆到桌面上。
怎么安装。
Codex 和其他代理。 npx skills@latest add mattpocock/skills。 Claude Code 插件。 claude plugins install mattpocock-skills。
Claude Code 插件以托管的只读集合方式更新。skills.sh 安装方式会把文件复制到项目里，用户可以自行修改。
两种方式只选一种。重复安装会让同一套 Skills 出现两份。
给普通开发者的判断。
这套仓库提供的不是一个更大的代码生成器。它把开发过程中的几个检查点，变成代理每次都能调用的文件化规则。
如果项目有固定术语、持续测试和代码评审流程，可以先接入 grilling、TDD 和代码评审。
它们分别作用于需求、实现和提交前检查。
如果项目仍处于一次性原型阶段，完整安装整套流程可能增加额外沟通成本。先选一个反复出现的问题，再安装对应 Skill，会更容易看见变化。
SOURCES
GitHub 仓库与 README：mattpocock/skills。
仓库统计：GitHub REST API。