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mattpocock 技能
真正工程师的技能
我每天使用的智能体技能，用于进行真正的工程——而不是“氛围编码”。开发真正的应用程序是困难的。像 GSD、BMAD 和 Spec-Kit 这样的方法试图通过掌控流程来提供帮助。但这样做时，它们剥夺了你的控制权，并使流程中的错误难以解决。
这些技能设计得小巧、易于调整且可组合。它们适用于任何模型。它们基于数十年的工程经验。随意尝试它们，让它们成为你自己的。享受吧。
如果你想随时了解这些技能的更新以及我创建的任何新技能，你可以加入大约 60,000 名开发者的邮件列表： [注册邮件列表](https://example.com)
快速开始（30 秒设置）
运行 skills.sh 安装器：
npx skills@latest add mattpocock/skills选择你想要的技能，以及你想将它们安装到哪些编码智能体上。
确保你选择了 /setup-matt-pocock-skills。
在你的智能体中运行 /setup-matt-pocock-skills。它会：
- 询问你想使用哪个问题追踪器（GitHub、Linear 或本地文件）
- 询问你在分类（triage）时给工单打上什么标签（
/triage使用标签） - 询问你想把我们创建的任何文档保存在哪里
搞定——你已经准备好了。
为什么这些技能存在
我构建这些技能是为了修复我在 Claude Code、Codex 和其他编码智能体中常见的失败模式。
#1：智能体没有按我的意愿行事
“没有人确切知道自己想要什么。”
—— David Thomas & Andrew Hunt，《程序员修炼之道》
问题：软件开发中最常见的失败模式是“错位”。你认为开发者知道你想要什么。然后你看到他们构建的东西——你意识到它根本没有理解你。这在 AI 时代也是一样的。你和智能体之间存在沟通鸿沟。
解决方法：进行一次“拷问会话”——让智能体就你正在构建的内容向你提出详细问题。
使用以下技能：
/grill-me—— 用于非代码用途/grill-with-docs—— 与/grill-me相同，但增加了更多功能（见下文）
这些是我最受欢迎的技能。它们帮助你在开始之前与智能体对齐，并深入思考你要做的变更。每次你想做改动时都使用它们。
#2：智能体过于啰嗦
“通过一种通用语言，开发者之间的对话和代码的表达都源自同一个领域模型。”
—— Eric Evans，《领域驱动设计》
问题：在项目开始时，开发者和他们为之构建软件的人（领域专家）通常说着不同的语言。我在我的智能体上也感受到了同样的紧张。智能体通常被直接丢进一个项目，然后边做边摸索行话。所以它们会用 20 个词来表达本来 1 个词就能说清楚的事。
解决方法：建立一种共享语言。这是一个帮助智能体解码项目中使用的行话的文档。
示例：这是来自我的 course-video-manager 仓库的一个 CONTEXT.md 示例。哪个更容易阅读？
之前：“当课程中某个章节内的一节课被设为‘真实’（即在文件系统中分配了一个位置）时，会出现一个问题。”
之后：“物化级联（materialization cascade）存在问题。”
这种简洁性在每次会话中都会带来回报。
这已内置到 /grill-with-docs 中。它是一次拷问会话，但能帮助你与 AI 建立共享语言，并将难以解释的决策记录在 ADR 中。很难解释这有多强大。它可能是这个仓库中最酷的技巧。试试看。
提示：共享语言除了减少啰嗦之外还有许多其他好处：
- 变量、函数和文件使用共享语言一致地命名
- 因此，代码库对智能体来说更易于导航
- 智能体在思考上花费更少的 token，因为它可以使用更简洁的语言
#3：代码不工作
“始终采取小而谨慎的步骤。反馈的速度就是你的速度极限。永远不要承担太大的任务。”
—— David Thomas & Andrew Hunt，《程序员修炼之道》
问题：假设你和智能体在要构建什么上达成了一致。但当智能体仍然产出垃圾代码时会发生什么？是时候审视你的反馈循环了。如果没有关于它生成的代码实际运行情况的反馈，智能体将盲飞。
解决方法：你需要常规的反馈循环：静态类型、浏览器访问和自动化测试。对于自动化测试，红-绿-重构循环至关重要。这就是智能体先编写一个失败的测试，然后修复测试。这有助于为智能体提供一致的反馈水平，从而产生更好的代码。
我构建了一个 /tdd 技能，你可以将其插入任何项目。它鼓励红-绿-重构，并为智能体提供关于什么是好测试和坏测试的充分指导。
对于调试，我还构建了一个 /diagnose 技能，将最佳调试实践包装成一个简单的循环。
#4：我们构建了一团泥球
“每天都要投资于系统的设计。”
—— Kent Beck，《解析极限编程》
“最好的模块是深的。它们允许通过一个简单的接口访问大量功能。”
—— John Ousterhout，《软件设计的哲学》
问题：大多数用智能体构建的应用程序都很复杂且难以更改。因为智能体可以极大地加速编码，它们也加速了软件熵。代码库以前所未有的速度变得更加复杂。
解决方法：这是一种全新的 AI 驱动开发方法：关心代码的设计。这已内置到这些技能的每一层中：
/to-prd在创建 PRD 之前询问你正在接触哪些模块/zoom-out告诉智能体在整个系统的上下文中解释代码- 最关键的是，
/improve-codebase-architecture帮助你拯救一个已经变成一团泥球的代码库
我建议每隔几天在你的代码库上运行一次。
总结
软件工程基础比以往任何时候都更重要。这些技能是我尽最大努力将这些基础浓缩为可重复的实践，帮助你交付职业生涯中最好的应用程序。享受吧。
参考
我使用的工程技能