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构建软件技能关注的是 AI Agent 写代码时的工程流程，而不是某个工具按钮。这里把适合工程协作的能力拆成路线：先澄清需求和术语，再拆任务、写代码、测试、调试、审查、迁移和发布。
构建软件技能：让 AI Agent 按工程流程写代码
AI 写代码最麻烦的地方，很多时候不是它不会写。
是它太敢写。
想法还没说清，它就开始实现。需求没边界，它也写。上下文乱了，它继续写。写完没有验证，它还会告诉你完成了。
构建软件技能就是给 AI Agent 加一套工程刹车。
如果你还在想做什么
先看这一篇。
它解决的是“我有个想法，但还不知道给谁用、解决什么问题、先做哪一版”。
如果你刚开始让 AI 做一个功能
看这几篇。
需求澄清解决“到底要做什么”。术语澄清解决“项目里的词到底是什么意思”。PRD、Issue 拆解和项目语境初始化解决“怎么把方案变成 AI 能稳定执行的小块”。
如果 AI 已经开始改代码
这些技能更实用。
- Claude Code 上下文越来越乱怎么办
- AI 写框架代码总是过时怎么办
- AI 写前端页面为什么总有模板味
- 让 AI 用设计哲学生成大师级视觉海报与艺术品
- 让 AI 自动生成特定代码行的可跳转链接 (Deep Links)
- AI 设计接口怎么先定契约
- AI 写代码怎么小步推进
上下文管理决定 AI 看见什么。文档验证决定框架写法会不会过时。前端和 API 技能决定它写出来的是不是项目真正能用的东西。小步实现决定 diff 能不能 review。
如果你在验证和修 bug
看这几篇。
测试验证决定你有没有证据说它真的改对了。浏览器验证让 AI 看见用户看到的页面。调试流程能避免它靠猜乱改。Diagnose 更强调先建立可重复反馈回路，再谈修复。
如果代码已经写完
看这些。
不要把 “AI 说完成了” 当成完成。代码审查要看正确性、可读性、架构、安全和性能。复杂了要收回来，有风险要拦住，性能问题要用数据说话。架构改进要先找真实摩擦，不要让 AI 为了重构而重构。
如果你要迁移、提交或上线
看这些。
迁移要考虑旧系统怎么下线。Git 让改动可回退。CI/CD 把验证自动化。文档记录为什么。发布上线要看监控、回滚和上线后验证。
如果你在整理 Agent 编程规则
看这两篇。
这类文章不是具体功能技能，更像项目级协作规则。适合放进 CLAUDE.md、AGENTS.md 或团队规则里。
来源说明
这批文章参考了 addyosmani/agent-skills、Matt Pocock Skills 这类开源 skill 仓库，也混合了站内已有的 AI 编程流程。
公开目录不按项目名组织。读者不需要先知道某个 skills 仓库是什么，只需要知道自己现在卡在哪个环节。
如果你已经在用 Claude Code，可以把这些规则改写进 CLAUDE.md。
如果你用 Codex 或 OpenCode，可以放进 AGENTS.md。
Cursor、Gemini CLI、Kiro 这类工具也有自己的规则或 skill 机制。写法不一样，背后的工程习惯是同一类。