什么是 Skills？

Skills（技能包） 是专为 AI 编程 Agent 设计的结构化知识单元，本质是 “可执行的最佳实践指南”。它并非传统 npm 包、文档或工具链，而是将框架规范、工程经验、反模式警示、代码示例等封装成 AI 可直接调用的“决策依据库”。

核心特征：

• 以标准化目录组织（含 SKILL.md、规则文件、示例脚本等）
• 聚焦单一场景（如“React 性能优化”“Vue 组合式 API 规范”）
• 专为 Agent 设计：规则明确、边界清晰、可触发自动化动作
• 开放生态：社区共建、框架官方背书、跨项目复用

不是什么：

• 不是给人类阅读的教程文档
• 不是运行时依赖的代码库
• 不是通用大模型的微调数据

为什么 Skills 至关重要？

传统 AI 编程痛点	Skills 提供的解决方案
生成“能跑但不符合规范”的代码	注入框架官方推荐写法（如 Next.js PPR、Vue 3 Composition API）
忽略性能陷阱（重复渲染、bundle 膨胀）	内置性能规则库，主动规避反模式
文档与代码脱节	关联代码变更与文档更新逻辑（如 update-docs Skill）
团队规范难以统一	将 Code Review 规则转化为 AI 可执行标准
新人贡献门槛高	通过 pr-creator 等 Skill 引导规范提交流程

如何开始使用 Skills？

1. 发现技能使用 find-skills Skill 搜索需求（例：“找 Vue 3 性能优化技能”）

npx skills search "vue performance"

2. 安装集成通过 CLI 一键安装至 Agent 工作流：

npx skills add vercel/react-best-practices

3. 触发调用在编码/审查/测试时自然触发：

“用 React Skills 检查这个组件是否有不必要的重渲染”“根据 Vue Skills 生成符合 Composition API 规范的表单组件”

未来已来：Skills 正在定义 AI 编程新范式

• 可信度提升：AI 输出从“可能正确”转向“符合权威规范”
• 人机协作深化：开发者专注业务逻辑，Agent 承担规范校验与模板生成
• 生态加速进化：框架团队直接参与 Skills 建设（如 Vercel、VueUse），形成“规范→Skill→Agent→高质量代码”闭环
• 跨项目知识沉淀：团队可封装内部规范为私有 Skills，实现工程经验资产化

研发场景 Skills 推荐

前端设计

名称：frontend-design作者：Anthropic地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/frontend-design

简介：该 Skill 旨在创建具有独特性和高设计品质的前端界面，能够达到生产级别 (production-grade) 的标准。它的核心目标是避免生成千篇一律、缺乏独特风格的 "AI 风格" 界面，而是通过在设计上有意地选择大胆、明确的美学方向（例如：极简、复古、未来感、野兽派等），并注重排版、色彩、动效、空间布局等细节，来打造出令人印象深刻、具有艺术感的前端页面。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 构建网页组件或页面：当你需要从零开始创建一个具体的 UI 元素时，例如一个 React 组件、一个 HTML/CSS 布局，或一个独立的静态页面。该 Skill 会确保这个组件不仅功能完善，而且在视觉上具有辨识度。
• 开发完整的 Web 应用或网站：当你需要构建一个完整的应用界面时，比如一个产品的 Landing Page、一个数据仪表盘或一个小型网站。该 Skill 会从整体出发，确立一个统一且鲜明的设计风格，并将其贯彻到应用的每一个角落。
• 美化或重塑现有界面：当你有一个已经存在的、但设计平庸的网页或应用，并希望提升其视觉品质时。该 Skill 会专注于美化层面的工作，通过引入独特的字体、创意的色彩方案、精致的动效和新颖的布局，来重塑界面的整体美感。

前端开发

名称：cache-components作者：vercel地址：https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/.claude-plugin/plugins/cache-components/skills/cache-components

简介：该 Skill 旨在将 Next.js 的 Partial Prerendering (PPR) 和缓存组件（Cache Components）的最佳实践，通过 AI 助手无缝集成到开发工作流中。当项目环境启用 cacheComponents: true 配置时，该 Skill 将被激活，为你提供自动化的代码生成与优化能力。

资源文件：

• PATTERNS.md：一份详细的说明文档，通过丰富的代码示例和场景解释，来展示如何高效、正确地使用 Cache Components。
• REFERENCE.md：Cache Components 的官方 API 参考手册，它精确定义了所有相关函数、指令和核心概念，用于查找具体技术细节。
• TROUBLESHOOTING.md：Cache Components 的故障排查指南，提供了一系列常见错误的解决方案、调试清单和实用技巧，用于诊断并解决使用缓存组件时遇到的问题。

应用场景：

• 自动生成缓存优化的数据组件：当创建数据获取组件时，系统会自动应用最优的渲染策略：针对可共享数据（如产品目录），使用 use cache 语法进行缓存；针对用户专属内容，则自动添加 <Suspense> 边界，以实现动态流式渲染。
• 自动实现数据变更后的缓存失效：当生成用于修改数据的 Server Action 时，系统会自动注入缓存失效逻辑（如 updateTag() 方法）。这能确保数据变更后，相关缓存会立即更新，从而保障整个应用的数据一致性。
• 智能化页面构建与代码现代化：在构建页面或审查代码时，系统会强制遵循 Partial Prerendering（PPR）架构规范，以实现最优的加载性能。同时，它能识别并给出现代化改造建议，例如用组件级的 use cache 替代已过时的页面级缓存配置。

全栈开发

名称：fullstack-developer作者：Shubhamsaboo地址：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps/tree/main/awesome_agent_skills/fullstack-developer

简介：该 Skill 的主要作用是扮演一个精通现代 Web 开发技术的全栈专家角色。它专注于使用 JavaScript/TypeScript 技术栈，特别是 React (Next.js)、Node.js 和主流数据库，来帮助你完成各类 Web 开发任务。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 构建完整的 Web 应用：从前端到后端，提供完整的解决方案。
• 开发 API：创建 RESTful 或 GraphQL 风格的后端接口。
• 创建前端界面：使用 React 或 Next.js 构建现代化的用户界面。
• 数据库和数据建模：设计和设置如 PostgreSQL 或 MongoDB 等数据库。
• 实现用户认证与授权：集成 JWT、OAuth 等认证机制。
• 部署与扩展应用：提供在 Vercel、Netlify 等平台上的部署指导。
• 集成第三方服务：在应用中接入外部服务。

代码审查（前端）

名称：frontend-code-review作者：langgenius地址：https://github.com/langgenius/dify/tree/main/.agents/skills/frontend-code-review

简介：该 Skill 的核心功能是自动化审查前端代码（尤其针对 .tsx、.ts、.js 等文件）。它会依据预定义的规则清单，从代码质量、性能表现、业务逻辑等维度对代码开展全面分析。审查完成后，系统将生成结构清晰的报告，把发现的问题划分为 "紧急待修复" 和 "改进建议" 两类，并标注具体的代码位置、提供可落地的修复方案，助力你提升代码质量。

资源文件：

• references/business-logic.md：定义与特定业务场景相关的规则，以防止出现逻辑错误或 Bug。例如：规定在某些组件中不能使用 workflowStore，因为在特定使用场景下（如从模板创建管道时）它会导致页面白屏。
• references/code-quality.md：包含一系列通用编码规范，旨在保持代码的整洁、一致和可维护性。例如：推荐使用 cn 这样的工具函数来处理动态的 CSS 类名，而不是手动拼接字符串，以保证代码风格统一。
• references/performance.md：专注于前端性能，提供避免常见性能问题的最佳实践。例如：建议将传递给子组件的对象或数组等复杂属性用 useMemo 包裹起来，以防止不必要的组件重渲染。

应用场景：

• 审查待提交的变更：在你准备提交代码（git commit）前，可使用该 Skill 审查所有已修改或已暂存的文件，提前识别并标记不符合规范的代码，避免潜在的 Bug 或性能问题被合入代码库。
• 审查指定的文件：当你需对特定文件或模块进行重构、优化或问题排查时，可将相关文件交由该 Skill 审查，从而对目标文件开展针对性深度分析，快速获取该文件的质量评估结果及改进建议。
• 获取结构化的修复报告：代码审查发现问题后，该 Skill 会自动整理并输出标准化报告。这份报告不仅罗列问题，还会按紧急程度排序，同时标注问题对应的文件路径、行号、相关代码片段，并给出可执行的修复方案。

代码审查（通用）

名称：code-reviewer作者：google-gemini地址：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/tree/main/.gemini/skills/code-reviewer

简介：该 Skill 旨在引导 AI 开展专业且全面的代码审查工作。它既支持审查本地代码改动（包括已暂存和未暂存的变更），也可审查远程代码合并请求（Pull Request，简称 PR）。审查的核心目标是保障代码的正确性、可维护性，并确保代码符合项目既定的规范标准。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 审查远程 PR：当你完成功能开发或问题修复并提交 PR 后，可发起 AI 审查请求。你只需提供 PR 编号或 URL（例如："Review PR #123"），AI 会自动检出（checkout）该 PR 的代码，运行项目预设的检查脚本（如 npm run preflight），同时阅读 PR 描述与评论以理解开发目标，随后对代码开展深度分析并给出反馈。
• 审查本地代码变更：若你希望在提交代码或创建 PR 前，先对本地修改进行审查，只需发出 "审查我的代码" 等类似指令即可，无需提供 PR 相关信息；AI 会通过 git status、git diff 等命令，检查工作区中已暂存（staged）和未暂存（unstaged）的代码改动，进而对这些变更进行分析并反馈。
• 提供深度分析与结构化反馈：无论是审查远程 PR 还是本地代码变更，AI 都会从多维度开展深度的代码质量分析，涵盖正确性、可维护性、可读性与执行效率、安全性与测试完整性等维度。最终，AI 会以结构化形式输出反馈，内容包括总体概述、具体发现（关键问题、改进建议）以及明确的结论（如批准合并或要求修改）。

网页应用测试

名称：webapp-testing作者：Anthropic地址：https://github.com/anthropics/skills/tree/main/skills/webapp-testing

简介：该 Skill 是一个基于 Playwright 构建的本地 Web 应用测试工具集，支持前端功能验证、UI 行为调试、页面截图及浏览器控制台日志采集，适配「先侦查后行动」的测试流程。工具集提供示例脚本与辅助脚本，覆盖静态 HTML 自动化测试、元素定位、日志抓取能力，并可在多服务场景下统一管理服务器生命周期。

资源文件：

• examples/console_logging.py：演示了在自动化测试时如何捕获并保存网页的控制台日志，用于调试和监控。
• examples/element_discovery.py：展示了如何自动发现和列出页面上所有的按钮、链接和输入框等可交互元素，是编写自动化脚本前的重要步骤。
• examples/static_html_automation.py：示范了如何直接对本地的静态 HTML 文件进行自动化操作（如点击、填表），而无需通过网络服务器。
• scripts/with_server.py：自动化辅助脚本。在执行一个主命令（例如自动化测试脚本）之前，先启动一个或多个依赖的服务（如前端或后端服务器），并确保这些服务完全就绪后，再执行主命令，最后在命令结束后自动关闭所有服务。

应用场景：

• 自动验证前端功能：当你在本地开发 Web 应用（如使用 React、Vue、Svelte 等框架），并希望验证某个新功能是否正常运行时，只需用自然语言告知 AI 测试需求（例如："帮我测试登录功能"），AI 会自动编写 Playwright 脚本来模拟用户操作，并向你反馈页面状态或内容是否符合预期。
• 调试与分析 UI 行为：若你发现页面中某元素渲染异常或交互行为异常，可向 AI 下达指令（例如："截取首页完整截图" 或 "检查按钮的 DOM 结构"），AI 会执行对应脚本，捕获截图或获取 HTML 内容，并将侦察结果返回给你，助力快速定位问题。
• 处理需要后台服务的复杂交互：若你的应用为前后端分离架构，测试前端功能需后端 API 服务同步运行，只需告知 AI 项目结构与启动命令，AI 会借助 with_server.py 脚本来同时启动所有必需服务，再运行测试脚本，确保测试在完整的环境中执行。
• 测试静态 HTML 文件：若你有不依赖服务器的纯静态 HTML 页面，需验证其内容或结构，只需向 AI 提供文件路径与测试需求，AI 会编写脚本并通过 file:// 协议在浏览器中打开该文件，完成验证操作。

CI/CD：PR 创建

名称：pr-creator作者：google-gemini地址：https://github.com/google-gemini/gemini-cli/tree/main/.gemini/skills/pr-creator

简介：该 Skill 的核心作用是引导并自动化创建高质量、符合规范的拉取请求（Pull Request，简称 PR）。它通过标准化工作流程，确保每一次代码提交均遵循项目预设的模板与质量检查标准，从而提升代码审查效率、保障团队协作的一致性。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 一键创建符合规范的 PR：当你在本地完成新功能开发或 Bug 修复，并已提交代码（git commit）后，可调用此 Skill，让 AI 自动执行分支检查、查找并应用 PR 模板、运行预检脚本（如测试和 linting），并最终生成一个标题和描述都完全符合项目规范的 PR。
• 引导贡献者完成首次代码提交：当新团队成员或外部贡献者不熟悉项目的提交流程和规范时，可以使用此 Skill，让 AI 以智能向导的形式，自动完成模板查找、脚本执行等繁琐操作，仅需用户填写必要的标题与描述，大幅降低代码贡献门槛。
• 自动执行创建 PR 前的质量检查：在正式创建 PR 之前，可以调用该 Skill，让 AI 自动运行项目预设的 preflight 脚本，执行所有必要的构建、单元测试和代码风格检查。如果任何检查失败，AI 会中止提交流程并提示开发者进行修复，节约了审查者的时间和精力。

Linting 和格式错误修复

名称：fix作者：facebook地址：https://github.com/facebook/react/tree/main/.claude/skills/fix

简介：这个 skill 的核心作用是自动化地修复代码格式并检查代码规范（linting）错误。它通过执行两个关键命令来保证代码质量：

• yarn prettier：自动格式化已修改的文件，统一代码风格。
• yarn linc：检查代码中是否存在 linting 错误（这些是 Prettier 无法修复的，例如未使用的变量、逻辑错误等），这些错误通常会导致持续集成（CI）失败。

最终目标是确保代码在提交前符合项目规范，从而顺利通过 CI/CD 流程。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 提交代码前的预防性检查：在你完成编码，执行 git commit 之前，运行该 Skill，让 AI 自动清理代码格式，并提示任何需要手动修复的 linting 错误。
• 修复已发现的 linting 或格式问题：当你在编码过程中或接手他人代码时，发现当前工作区内存在明显的格式混乱或 linting 错误提示（例如，IDE 的警告），可以立即运行该 Skill，快速解决当前已知的代码质量问题，从而在开发过程中保持代码的整洁和可读性。
• 解决持续集成（CI）失败问题：当一个提交被推送到服务器后，CI 流水线报告了因 linting 或格式错误导致的失败。此时你可以在本地对应的分支上运行此 Skill，让 AI 自动修复格式问题，并列出需要手动更正的 linting 错误，帮助你快速定位并解决问题，然后提交修复。

技术文档更新

名称：update-docs作者：vercel地址：https://github.com/vercel/next.js/tree/canary/.claude/skills/update-docs

简介：该 Skill 是一套用于更新 Next.js 项目文档的引导式工作流，核心作用是帮助你根据源代码的变更，来分析、更新和创建相关的文档，确保代码和文档保持同步。它特别为审查 Pull Request (PR) 时的文档完整性检查而设计，通过一系列标准化的步骤来规范文档的修改过程。

资源文件：

• references/CODE-TO-DOCS-MAPPING.md：定义了源代码和文档之间的映射关系。简单来说，它就像一张地图，告诉 AI 当某个代码文件发生变化时，应该去更新哪个文档文件。
• references/DOC-CONVENTIONS.md：风格指南和规则手册，详细规定了文档的格式、结构和写作风格，以确保所有文档都保持一致性和高质量。

应用场景：

• 分析代码变更对文档的影响：提交代码变更后，可以调用该 Skill 来分析哪些文档文件需要更新。它会通过 git diff 命令检查你的分支与 canary 分支之间的差异，并根据预定义的映射关系 (references/CODE-TO-DOCS-MAPPING.md)，找出与变更的代码文件相对应的文档文件。
• 更新现有的文档：对于已经存在的文档，当其对应的功能或 API 发生变化时（例如组件新增了 props、函数行为变更），该 Skill 会引导你更新现有文档。它会提示你如何添加或修改 props 表格、更新代码示例、添加废弃通知等，并遵循项目固有的文档规范（例如，使用 <AppOnly> / <PagesOnly> 来区分不同路由的内容）。
• 为新功能创建脚手架文档：当你在项目中添加了一个全新的功能时（例如一个新的组件、函数或配置项），该 Skill 可以帮你快速创建符合规范的新文档。它为不同类型的文档（如 API 参考、指南）提供了标准模板，确保新文档的结构、命名和元信息（Frontmatter）都符合项目要求。

查找 Skill

名称：find-skills作者：vercel地址：https://github.com/vercel-labs/skills/tree/main/skills/find-skills

简介：该 Skill 主要作用帮助你发现并安装 Agent Skill。它依托名为 skills 的命令行工具（CLI），让你可以从开放的 Agent Skill 生态中搜索、安装与管理各类模块化技能包；这些技能可扩展 Agent 能力，为其补充特定领域知识、标准化工作流与工具能力。

资源文件：该 Skill 中仅包含一个 SKILL.md 文件。

应用场景：

• 探索未知的 Skill：当你希望 Agent 帮忙处理某个特定领域的任务，但不确定 Agent 是否具备相应能力时，可以使用此 Skill 进行探索。例如，当你询问 "你能帮我评审代码吗？" 或 "如何为我的项目生成文档？" 时，该 Skill 会被激活，主动在技能市场中搜索与 "代码评审" 或" 文档生成" 相关的能力，并将找到的可用技能呈现给你。
• 查找特定的 Skill：当你明确知道需要一个 Skill 来解决特定问题，但不知道具体是哪个 Skill 时，可以主动调用此 Skill 进行精确查找。例如，你可以直接说 "帮我找一个用于 React 性能优化的 skill"，该 Skill 会将 "React 性能优化" 作为关键词进行搜索，并返回最匹配的技能选项，如 "vercel-react-best-practices"。
• 提供可执行的 Skill 安装建议：当该 Skill 找到一个或多个匹配的 skill 后，它会自动整理并输出一份标准化的推荐信息。这份信息不仅包含技能的名称和功能简介，还会提供一键安装指令 (npx skills add ...) 以及指向技能详情页的官方链接。

React Skills

React Skills 来自 Vercel Labs 的 agent-skills 仓库，其中最核心的一个技能就是 react-best-practices。这是 Vercel 工程团队在十多年 React / Next.js 实战中总结出的性能与架构最佳实践。

Github：https://github.com/vercel-labs/agent-skills/tree/main/skills/react-best-practices

react-best-practices 基于 Agent Skills 规范组织，每个 skill 以 folder 的形式存在，里面包含规则说明、适用场景以及示例。需要强调的是，它并不是给开发者直接阅读的文档，而是供 AI 在生成代码、审查代码时作为参考依据。

在这个 Skills 中，已经整理了 40+ 条与 React / Next.js 相关的性能与架构规则，并按不同方向分类，例如：

• bundle 体积与加载策略
• 服务端与客户端边界划分
• 不必要的重新渲染问题
• 真实项目中常见的性能陷阱

典型的使用场景是：当 AI 在写 React / Next.js 代码，或对现有代码进行 review 时，能够基于这些规则主动提示潜在问题或不推荐的写法。

换句话说，React Skills 更像是一个面向 AI 自动化编码与审核环境的"React 知识库 + 规则集"。

Vue Skills：Vue 生态的集体行动

相比 React Skills 明显的官方背景，Vue Skills 目前更偏向社区驱动与实验性质。不过也受到了尤雨溪的推荐！

Github：https://github.com/hyf0/vue-skills

这是一个为 Vue 3 提供技能与规则的 Agent Skills 项目，目标同样不是直接给开发者使用，而是增强 AI 在生成和理解 Vue 代码时的准确性与规范性。

相比 React Skills 明确的官方背景，Vue Skills 更偏向社区驱动的实践。vue-skills 项目的目标同样不是教学，而是让 AI 在生成 Vue 代码时，更符合 Vue 3 的推荐写法与生态习惯。它关注的重点包括：

• Vue 3 + Composition API 的常见模式
• 类型推断与 TypeScript 使用方式
• Vue 项目中的最佳实践与反模式
• VueUse 等生态工具的正确使用方式

目前它仍在演进中，但方向非常明确：不是让 AI"能写 Vue"，而是写得对、写得好。

值得一提的是，Vue 社区还推出了一些独立的 skills 项目，比如：

• nuxt-skills：聚焦 Nuxt、Nuxt UI、Content 等更偏框架与工程层面的场景（https://github.com/onmax/nuxt-skills）
• vueuse/skills：目前已成为 VueUse 官方维护的 Skills，目标是让 AI 更准确理解和使用 VueUse API（https://github.com/vueuse/skills）