📚 前言

在日常开发中，我发现自己和团队在多个 AI IDE（Cursor、Claude Code、Codex、OpenClaw）之间频繁切换，每个工具都有各自的技能（Skills）管理方式。为了实现"一次维护，多端同步"的目标，我创建了 dev-skill 仓库，统一管理和编排 AI 技能，让开发工作流更加高效和规范。

本文将详细介绍这个仓库的设计理念、技能分类、工作流编排以及实际使用情况。

🎯 核心价值

Dev-Skill 仓库的核心价值可以概括为：

  • 🚀 一键安装：按 profile 批量同步，不用手工拷贝
  • 🔗 软链接管理：仓库更新即生效，统一维护成本低
  • 🧠 技能组合：支持依赖补齐与工作流串联
  • 🧹 可回收治理：误同步可快速清理（删软链/删仓库/清 profile）
  • 🧭 跨工具统一：同一套技能在多 AI IDE 保持一致体验

📂 技能分类体系

仓库中的技能按功能划分为六大类，形成清晰的分层架构：

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graph TB
    subgraph Dev["开发流程 dev/"]
        D1[ai-pair-programmer<br/>AI结对编程]
        D2[brainstorming<br/>需求探索]
        D3[sdd-dev-workflow<br/>SSD开发工作流]
        D4[sdd-intelligent-router<br/>智能路由]
        D5[dev-lifecycle<br/>开发生命周期]
        D6[jira-trace-fix-cr<br/>JIRA修复闭环]
    end

    subgraph CR["代码审查 cr/"]
        C1[author-final-review<br/>作者最终审查]
        C2[code-review<br/>代码质量审查]
        C3[full-review<br/>完整审查]
        C4[integration-test<br/>集成测试]
    end

    subgraph Writing["文档写作 writing/"]
        W1[project-writer<br/>技术方案生成]
        W2[diagram-creation<br/>图表生成]
    end

    subgraph Zan["有赞工具链 zan/"]
        Z1[zan-dev-flow<br/>统一入口]
        Z2[zan-log-query<br/>日志查询]
        Z3[zan-rds-ops<br/>数据库操作]
        Z4[zan-redis-query<br/>缓存查询]
        Z5[zan-hbase-query<br/>HBase查询]
        Z6[zan-apollo-query<br/>配置查询]
        Z7[zan-dubbo-invoke<br/>Dubbo调用]
    end

    subgraph Helm["技能治理 helm/"]
        H1[auto-installer<br/>自动安装]
        H2[knowledge-distiller<br/>知识沉淀]
        H3[skill-creator<br/>技能创建]
        H4[skill-publish<br/>技能发布]
    end

    subgraph Platform["平台治理 platform/"]
        P1[skill-usage-tracker<br/>使用统计]
    end

    Dev --> CR
    Dev --> Writing
    CR --> Zan
    Writing --> Helm
    Zan --> Platform

    style Dev fill:#e1f5ff
    style CR fill:#ffe1f5
    style Writing fill:#fff4e1
    style Zan fill:#e1ffe1
    style Helm fill:#f5e1ff
    style Platform fill:#ffe1e1

🔄 三大核心工作流

1️⃣ 开发生命周期流程（dev-lifecycle）

这是最核心的端到端工作流，从需求探索到代码落地，完整覆盖开发全过程：

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graph LR
    subgraph Phase1["Phase 1: 需求探索"]
        A1[brainstorming<br/>边界澄清<br/>方案与风险]
    end

    subgraph Phase2["Phase 2: 技术方案"]
        A2[project-writer<br/>技术方案文档] --> A3[diagram-creation<br/>架构图生成]
    end

    subgraph Phase3["Phase 3-4: 开发实施"]
        B1[sdd-dev-workflow<br/>SSD规范开发]
        B2[openspec-proposal<br/>提案创建]
        B3[openspec-apply<br/>代码实施]
        B4[ai-pair-programmer<br/>规范编码]
        B1 --> B2 --> B3 --> B4
    end

    subgraph Phase4["Phase 5: 质量保障"]
        C1[integration-test<br/>测试用例生成]
    end

    subgraph Phase5["Phase 6: 文档整合"]
        D1[dev-lifecycle<br/>流程总结]
    end

    A1 --> A2
    A2 --> B1
    B4 --> C1
    C1 --> D1

    style A1 fill:#e1f5ff
    style A2 fill:#fff4e1
    style B1 fill:#ffe1f5
    style C1 fill:#e1ffe1
    style D1 fill:#f5e1ff

核心价值：

  • 📋 端到端自动化：从需求到代码落地的完整流程
  • 🎯 减少上下文切换：统一协调所有子技能
  • ✅ 质量保障：每个阶段都有质量检查点

2️⃣ 完整代码审查流程（full-review）

代码提交后的一站式审查，确保变更质量：

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graph TD
    A[代码提交] --> B[full-review<br/>完整审查]

    B --> C[author-final-review<br/>影响面分析]
    B --> D[code-review<br/>代码质量审查]
    B --> E[integration-test<br/>测试用例生成]

    C --> F[完整审查报告]
    D --> F
    E --> F

    style B fill:#e1ffe1
    style C fill:#fff4e1
    style D fill:#ffe1f5
    style E fill:#e1f5ff
    style F fill:#f5e1ff

核心价值：

  • 🔍 一次性完成全面审查：影响面、质量、测试全覆盖
  • ⚠️ 风险驱动：基于风险评估生成P0/P1测试用例
  • 📊 标准化输出：统一的审查报告格式

3️⃣ 智能开发路由（sdd-intelligent-router）

根据开发意图自动选择最合适的工作流：

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graph TD
    A[用户输入开发需求] --> B{sdd-intelligent-router<br/>智能路由}

    B -->|低风险字段扩展| C[快速开发<br/>ai-pair-programmer]
    B -->|规范驱动开发| D[sdd-dev-workflow<br/>+ openspec]
    B -->|bug修复| E[jira-trace-fix-cr<br/>闭环修复]
    B -->|技术方案| F[project-writer<br/>+ diagram-creation]
    B -->|需求不明确| G[brainstorming<br/>需求探索]

    style B fill:#fff4e1
    style C fill:#e1f5ff
    style D fill:#ffe1f5
    style E fill:#e1ffe1
    style F fill:#f5e1ff
    style G fill:#ffe1e1

📊 使用统计分析

根据最近的使用统计（2026-03-01 至 2026-03-24），高频技能如下：

排名 技能名称 使用次数 核心场景
🥇 1 skill-usage-tracker 95 技能使用记录与统计
🥈 2 ai-pair-programmer 60 AI结对编程规范编码
🥉 3 brainstorming 53 需求探索与方案设计
4 skill-creator 24 创建新技能
5 sdd-intelligent-router 23 开发意图路由
6 project-writer 14 技术方案生成
7 zan-log-query 14 日志链路追踪
8 author-final-review 12 作者最终审查
9 jira-trace-fix-cr 11 JIRA修复闭环
10 app-scanner 10 项目扫描分析

关键发现：

  • 🔄 brainstorming 是使用最频繁的开发前置技能，说明需求澄清的重要性
  • 💻 ai-pair-programmer 占据第二，显示规范编码的核心地位
  • 🔧 sdd-intelligent-router 体现了按场景路由的价值

🎨 拓展场景与技能组合

以下是实际工作中验证的技能组合方案：

场景 核心技能组合 解决痛点
团队知识沉淀 skill-creator + internal-comms 团队"隐性经验"难以传承，新人上手慢
开发全流程自动化 dev-lifecycle + project-writer + sdd-dev-workflow + integration-test 开发流程碎片化，需要频繁切换工具
代码变更质量保障 full-review + author-final-review + code-review + integration-test 代码审查不全面，影响面分析遗漏
规范驱动开发 sdd-dev-workflow + /openspec-proposal + /openspec-apply + ai-pair-programmer 设计与实现脱节，缺乏规范约束
技术方案快速生成 project-writer + diagram-creation 技术方案文档编写耗时长，格式不统一
AI结对编程规范保障 ai-pair-programmer + coding_standards.md 代码质量参差不齐，规范执行不到位

🚀 快速开始

安装 backend-core 技能包

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# 克隆仓库
git clone https://gitlab.qima-inc.com/shijiahao_0802/dev-skill.git
cd dev-skill

# 一键安装（推荐）
make install-backend-bundle

# 预览安装动作（不落地）
make install-backend-bundle-dry-run

# 查看技能使用统计
make stats

安装目标

脚本会自动检测并安装到以下位置：

  • Cursor: ~/.cursor/skills
  • Claude Code: ~/.claude/skills
  • Codex: ~/.codex/skills.union + ~/.codex/skills
  • OpenClaw: ~/.openclaw/skills

冲突处理策略

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# 默认交互模式
bash scripts/install_team_bundle.sh --profile backend-core --conflict ask

# skill 同名冲突：全部重命名
bash scripts/install_team_bundle.sh --profile backend-core --skill-conflict rename

# 通用冲突全部覆盖
bash scripts/install_team_bundle.sh --profile backend-core --conflict overwrite

🛠️ 典型使用案例

案例1：完整开发流程

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# 用户需求："我需要开发一个用户管理系统"

# 1. dev-lifecycle 自动激活
/dev-lifecycle

# 流程会自动协调：
# ├── Phase 1: project-writer (技术方案)
# │   ├── brainstorming (需求探索)
# │   └── diagram-creation (架构图)
# ├── Phase 2-4: sdd-dev-workflow (SSD开发)
# │   ├── /openspec-proposal (提案创建)
# │   ├── /openspec-apply (代码实施)
# │   └── ai-pair-programmer (规范开发)
# ├── Phase 5: integration-test (测试用例)
# └── Phase 6: 集成文档生成

案例2：代码审查流程

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# 代码提交后审查
/full-review

# 输出：.doc/{分支名}/full-review-{时间戳}.md
# 包含：
# ├── author-final-review (影响面分析)
# ├── code-review (代码质量10维度审查)
# └── integration-test (P0/P1测试用例)

案例3：线上问题排查

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# 统一入口
/zan-dev-flow

# 按需落原子能力：
/zan-log-query traceId=yz7-xxx    # 日志链路
/zan-rds-ops                       # SQL查询
/zan-redis-query key=xxx           # 缓存排查
/zan-hbase-query table=xxx         # 历史数据
/zan-apollo-query key=xxx          # 配置核对
/zan-dubbo-invoke service=xxx      # Dubbo直调

🔐 有赞凭据配置（首次使用）

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# 一次性配置（交互式）
bash scripts/setup_zan_credentials.sh --write-zshrc

# 检查 token 状态
make check-zan-token

# token 过期更新
make setup-zan-token TOKEN="Bearer <NEW_TOKEN>"

统一凭据文件：

  • 路径：~/.config/zan-tools/credentials.env
  • 字段：OPS_JWT_TOKEN、JIRA_TOKEN、OPS_TOKEN、XIAOLV_APP、XIAOLV_SECRET、XIAOLV_BASE

💡 最佳实践

1. 按场景选择工作流

  • 🔍 需求不明确 → 先用 brainstorming 澄清边界
  • 📝 需要技术方案 → project-writer + diagram-creation
  • 💻 规范驱动开发 → sdd-dev-workflow + openspec
  • 🐛 快速 bug 修复 → ai-pair-programmer 直接编码
  • 🔥 线上问题 → zan-dev-flow 统一入口

2. 质量保障三件套

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# 提交前
/author-final-review  # 作者自查

# 提交后
/full-review          # 完整审查

# 测试前
/integration-test     # 测试用例

3. 技能治理规范

  • 创建新技能：skill-creator
  • 发布前检查：skill-publish
  • 经验沉淀：knowledge-distiller
  • 自动安装：auto-installer

📚 相关文档

🎯 总结

Dev-Skill 仓库通过统一的技能治理和流程编排，实现了：

  1. 跨工具一致性：同一套技能在多个 AI IDE 中保持一致体验
  2. 工作流自动化：从需求到代码落地的端到端自动化
  3. 质量保障体系：完整的代码审查和测试用例生成
  4. 知识沉淀复用：将团队经验封装为可复用的技能
  5. 灵活的路由机制：根据场景自动选择最佳工作流

随着 AI 辅助开发的普及，统一的技能治理将成为提升团队效率的关键。希望这个仓库的实践能给大家带来启发！

仓库地址： dev-skill

作者： shijiahao_0802

更新时间： 2026-03-24