企业官网建设流程全解析

虚拟主机网站空间,关于教做鞋的网站,建设工程公司账务处理,户县做网站你有没有想过这个问题#xff1a;为什么我用Claude Code写出的代码技巧#xff0c;在Cursor里就用不了了#xff1f;最近在开发者社区里#xff0c;关于Agent Skill Standard的讨论越来越多。有人说它会改变整个AI编码工具的生态#xff0c;有人觉得这只是另一个看起…你有没有想过这个问题为什么我用Claude Code写出的代码技巧在Cursor里就用不了了最近在开发者社区里关于Agent Skill Standard的讨论越来越多。有人说它会改变整个AI编码工具的生态有人觉得这只是另一个看起来很美的标准最终会被市场淘汰。但如果你认真看了GitHub上那些开源的Agent Skill你可能会发现这场革命比想象中来得更快、更彻底。今天我想从一个程序员的角度拆解Agent Skill Standard到底在做什么为什么它真的有可能改变我们的工作方式。你一定经历过这个场景想象一下你的日常你用Claude Code写了个超好用的代码审查Skill它能自动帮你检查安全漏洞、性能问题还会给出优化建议。用了两个月它已经成了你工作的一部分。有一天同事说我用Cursor你那个Skill我能不能用上你的回答只能是抱歉Cursor不支持Claude Code的Skill。于是你的同事又花了两周时间在Cursor里从头重新写了一遍同样的逻辑。这看起来很荒唐对吧但这就是过去几年开发工具生态里的常态。现状没有Agent Skill Standard Claude Code Cursor GitHub Copilot ↓ ↓ ↓ Skill写法A Skill写法B Skill写法C ↓ ↓ ↓ Claude专用 Cursor专用 Copilot专用 ↓ ↓ ↓ 知识无法流转 × 知识无法流转 × 知识无法流转 × 结果开发者被迫重复创建相同的轮子这就是问题所在。Agent Skill Standard想干什么如果用一句话说Agent Skill Standard做的事情就像npm对JavaScript、pip对Python一样——建立一套统一的标准让知识资产可以跨越工具流动。让我们从技术角度看它的本质。什么是Agent Skill说白了Agent Skill就是一个文件夹里面最核心的是一个叫SKILL.md的Markdown文件。project-memory/ ├── SKILL.md # 这是核心定义Skill的一切 ├── references/ │ ├── bugs_template.md │ ├── decisions_template.md │ └── key_facts_template.md └── README.md这个SKILL.md文件有两部分第一部分YAML Frontmatter触发器--- name:project-memory description:Setupandmaintainastructuredprojectmemorysystem indocs/project_notes/thattracksbugswithsolutions, architecturaldecisions,keyprojectfacts,andworkhistory. Usethisskillwhenaskedtoset up project memory, track our decisions,log a bug fix,update project memory. ---这部分告诉AI我是谁什么时候应该被激活。第二部分Markdown指令体## When to Use This Skill Invoke this skill when: - Starting a new project that will accumulate knowledge over time - The project already has recurring bugs or decisions documented - The user asks to set up project memory or track decisions ## Core Capabilities 1. Initial Setup - Create Memory Infrastructure 2. Configure CLAUDE.md - Memory-Aware Behavior 3. Searching Memory Files 4. Updating Memory Files这部分告诉AI我能做什么应该怎么做。没有一行代码。完全是纯文本。为什么不用代码而非要用Markdown这里是关键洞察。传统的IDE插件比如VSCode插件需要用JavaScript写JetBrains插件需要用Kotlin写Sublime插件需要用Python写。每次你想在不同的IDE里实现同样的功能就得重新用那个IDE的编程语言写一遍。但Agent Skill不同。它用Markdown写而Markdown是跨平台的——任何支持Agent Skill Standard的工具都能读懂同一份Markdown文件。传统IDE插件的模式 VSCode 插件 ──写成── JavaScript JetBrains 插件 ──写成── Kotlin Sublime 插件 ──写成── Python 同样的功能三套代码维护三倍工作量 ───────────────────────────────── Agent Skill的模式 Claude Code ┐ Cursor ├─ 都读这一份 SKILL.md GitHub Copilot ┘ 同样的功能一份代码全部适配这个看似简单的改变背后的意义是深刻的。激活机制Progressive Disclosure理解Agent Skill如何工作需要了解它的三阶段激活模式。这是设计上最聪明的地方。阶段1Discovery发现你安装了一个Agent Skill后AI工具会扫描你的skill目录。但它只读取YAML frontmatter部分name description不加载完整的SKILL.md。为什么性能。你可能装了100个Skill但不可能同时用100个。只读metadata很快。AI工具启动 ↓ 扫描 ~/.claude/skills/ 和 .claude/skills/ ↓ 读取所有Skill的 frontmatter只是name description ↓ 建立索引 [完成用时100ms]阶段2Matching匹配当你说一句话时AI检查你的语句是否与某个Skill的description匹配。关键是这个匹配是语义匹配不是关键词匹配。比如你说我想追踪项目的决策而某个Skill的description里说track decisionsAI能够理解这两句话的语义相似从而激活这个Skill。用户输入我们应该记录一下架构决策 ↓ AI分析语义 ↓ 搜索已加载的Skill索引 ↓ 发现 project-memory Skill 的 description 包含decisions ↓ 计算匹配度 87%语义相似 ↓ 触发激活阶段3Execution执行这才是加载完整SKILL.md并执行的时刻。匹配成功 ↓ 加载 ~/.claude/skills/project-memory/SKILL.md ↓ AI读取 markdown 指令 ↓ 按照指令执行操作 ↓ 用户看到结果这样设计的好处是什么第一性能最优。你有1000个Skill也没关系因为只会加载需要的那一个。第二发现最优。用户不需要记住精确的命令只需要用自然语言表达需求。第三维护最优。修改一个Skill就是改Markdown文本Git diff清晰协作简单。对标IDE插件生态的历史教训为了理解Agent Skill Standard的意义我们得看看IDE插件生态的演变。VSCode的成功和失败2015年微软推出VSCode。一开始它被认为是一个新手编辑器。为什么因为性能差、功能不全。但它有一个关键优势开放的插件生态。任何开发者都能用JavaScript写插件。不需要深度学习Vim的脚本语言也不需要研究Emacs的Lisp。门槛低生态就爆炸式增长。今天VSCode占据了全球开发者的40%以上理由很简单插件足够好质量高插件足够多选择多切换成本低容易学但这里有个隐藏的问题VSCode赢了但这不是一个健康的市场。为什么因为开发者被锁定了。我用VSCode的 Prettier 插件 ↓ 我熟悉了 VSCode 的 UI ↓ 我买了 VSCode 的键位配置 ↓ 我写了10个自定义插件 ↓ 现在即使 JetBrains 的 IDE 好100倍我也不想迁移 迁移成本太高了 ↓ 结果创新停滞价格上升用户体验难以改进这叫用户锁定是所有垄断市场的症状。Agent Skill Standard的反垄断设计Agent Skill Standard想解决的正是这个问题。想象一个新的未来我用Claude Code写了一个超好用的 Skill ↓ 我把它发布到 SkillzWave marketplace ↓ 世界各地的开发者用 skilz CLI 安装它 ↓ 这个 Skill 在 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex 里都能用 ↓ 我不需要为每个工具重写一遍 ↓ 知识真正流动了更关键的是今天我用Claude Code因为它的Skill生态最好 明天如果Cursor推出了更好的功能我可以无缝迁移 因为我的Skill资产可以带走 ↓ 工具厂商之间的竞争变得激烈 ↓ 他们必须靠功能和体验取胜而不是靠用户锁定这才是一个健康的市场应该的样子。现实情况这场革命已经开始了你可能觉得这只是理论。但数据说明这个生态正在快速成长。SkillzWave marketplace的成长在我写这篇文章时SkillzWave上已经有了1000个开源Agent Skill覆盖代码生成TypeScript类型生成、测试代码生成、接口代码生成代码审查安全审查、性能审查、代码质量检查知识管理项目记忆、决策记录、工作日志文档写作API文档生成、Markdown规范化、注释生成企业集成JIRA集成、Confluence集成、Notion集成开发工具链Git规范、提交信息指南、部署检查关键数据点支持的AI工具从3个增长到现在的14个每周有平均100个新Skill发布最受欢迎的Skillproject-memory在GitHub上有5000 stars这意味着什么意味着开发者不再相信单一工具的生态承诺。他们在投资一个跨平台的未来。国内开发者的机遇有意思的是国际化Skill生态中中文Skill的比例仍然很低约8%。这意味着什么意味着国内开发者有巨大的机会。想象这样的场景阿里的开发者写了一个阿里巴巴编码规范Skill上传到marketplace。全世界使用同样规范的公司都能用上。腾讯的工程师贡献了一个微信小程序最佳实践Skill。所有做小程序开发的人都能受益。这不仅仅是代码层面的贡献而是把中国的技术经验推向全球。深度思考Agent Skill Standard能成功吗现在让我说一些可能有争议的话。成功的条件Agent Skill Standard要取得成功需要满足几个条件第一门槛要低好消息是写Agent Skill不需要编程能力。你只需要能写Markdown。我见过最复杂的Skill也只是用自然语言描述了AI应该做什么。没有一行代码。这个门槛比写IDE插件低100倍。第二工具要真的支持这不仅仅需要Claude Code、Cursor、Copilot支持。还需要这些工具在内部积极推动Agent Skill的使用。目前的信号不错。OpenAI、Google、Anthropic都表态支持这个标准。大公司通常不会在标准上说谎。第三必须解决现实问题Agent Skill Standard不能只是一个好的想法。它必须真的让开发者的生活变得更容易。从我看到的案例来说确实有效。project-memory这个Skill帮助开发者自动管理项目决策和bug解决方案节省了大量时间。这不是虚拟价值。第四社区要参与最关键的是不能由大公司单独推动。必须由社区主导。目前看GitHub上已经有很多社区维护的高质量Skill。这是好信号。可能的失败风险但我也要说实话有些风险不能忽视。风险1标准碎片化历史上统一标准最常见的失败原因就是标准本身的碎片化。XML时代每个公司都说自己支持XML但实现方式完全不同。最后XML变得一点用都没有。Agent Skill Standard能避免这个吗目前看agentskills.io的规范定义得很清晰。只要大家都严格遵循就能避免碎片化。但这需要时间验证。风险2安全问题如果任何人都能写Agent Skill那开源社区中的恶意Skill怎么办比如有人写了一个看起来很有用的性能优化Skill但实际上在窃取你的代码。这是真实的风险。解决方案需要社区review、签名验证、沙箱执行等多个层面的保护。目前的机制还不够完善。风险3工具厂商的兴趣衰减假设今年Claude Code、Cursor、Copilot都支持Agent Skill。但两年后呢如果某个工具发现跨平台Skill生态反而威胁了它的垄断地位它可能会放弃支持。这取决于这些公司是否真的相信开放生态的长期价值。我倾向于相信他们会坚持但也不是100%确定。这场革命对你意味着什么好理论讲了一堆。现在的问题是Agent Skill Standard的出现对你作为开发者意味着什么如果你只用一个工具比如只用Claude Code你获得的直接收益可能不大。毕竟Agent Skill在任何单一工具内都能工作。但长期来看你的知识资产变得更有价值了。现在你写的Skill可以在任何支持Agent Skill Standard的工具上运行。这意味着即使哪天你想换工具这些Skill都能带走。你从单一工具的用户变成了一个投资者——在跨平台的生态里投资。如果你的团队用多个工具这是Agent Skill Standard最大的价值所在。想象你的团队前端开发者用Cursor后端开发者用Claude CodeDevOps工程师用GitHub Copilot过去每个人都得用自己工具的Skill生态造成了巨大的知识碎片化。现在你可以写一个统一的团队代码规范Skill在所有工具中使用。代码审查、提交信息格式、安全检查——这些可以统一。这个价值有多大在有100人的大公司可能节省每年1000小时以上的沟通成本。对国内开发者的特殊意义这是我想特别强调的。国内开发者一直在跟随国外的技术浪潮。npm、pip、Docker……我们大多数时候都是消费者而不是创造者。但Agent Skill不同。这个生态刚刚成形国内开发者可以从一开始就参与。想象这样的场景2025年你写了一个遵循阿里巴巴Java编码规范的Skill在SkillzWave上有了10万次下载。你不需要创建公司不需要融资就可以输出全球影响力。这几年随着中国AI能力的提升ChatGPT出现后国内出现了通义千问、文心一言等国内AI编码工具如通义灵码也在快速发展。如果Agent Skill Standard真的成为了全球标准那国内开发者的Skill贡献就能服务全球用户。反过来全球开发者也能学到中国的最佳实践。这才是真正意义上的技术输出。对比Agent Skill vs npm包 vs IDE插件你可能会问Agent Skill和npm包有什么区别为什么不直接用npm包呢这个问题很好值得深入讨论。npm包 IDE插件 Agent Skill ─────────────────────────────────────────────────────────── 写法 JavaScript JavaScript Markdown /Kotlin/Python 门槛 中等 高 低 需要学JS 需要学各种语言 只需学Markdown 跨平台 否 否 是 npm生态内 IDE专用 通用标准 学习成本 中 高 低 维护难度 中 高 低 自动激活 否 无 是 需要手动import 需要手动菜单 语义匹配自动激活 可发现性 中 中 高 需要npm官网 需要IDE官网 Marketplace推荐本质的区别在于npm包是库库能做什么、怎么调用IDE插件是工具扩展IDE的功能增强Agent Skill是知识编码把你的经验转化为AI可理解的指令一个npm包需要开发者主动了解它、学习它的API、在代码里调用它。一个Agent Skill只需要你告诉Claude你要做什么Claude自动发现并应用这个Skill。这听起来像个小差别但实际上改变了一切。因为它把技能发现从被动变成了主动。技术细节为什么选Markdown我想深入讨论一个技术问题为什么Agent Skill用Markdown而不用JSON或YAML这涉及到设计者对可读性和执行能力的权衡。Markdown的优势优势1人类可读性最高比如你要告诉AI检查代码中是否有SQL注入用Markdown你可以这样写## Check for SQL Injection Vulnerabilities When reviewing code, look for patterns like: - Directly concatenating user input into SQL queries - Missing parameterized queries - Direct string interpolation in database commands Example of vulnerable code: python user_input request.GET[username] query fSELECT * FROM users WHERE name {user_input} # ❌ VulnerableExample of safe code:user_input request.GET[username] cursor.execute(SELECT * FROM users WHERE name ?, (user_input,)) # ✅ Safe用JSON或YAML你需要把这些内容转义成字符串可读性大幅下降。 **优势2版本控制友好** Markdown文件在Git中的diff非常清晰。 diff - Check for hardcoded passwords Check for hardcoded credentialsvs JSON中需要处理引号、转义等麻烦。优势3扩展灵活Markdown本身很灵活你可以加入标题和分级# ## ###列表 - 或 1.代码块表格| | |链接和引用等这给了设计者足够的表达空间。为什么不用其他格式为什么不用代码Python/JavaScript因为这样就退化成IDE插件了。每个工具都需要不同的语言。为什么不用JSON/YAML因为可读性差。YAML虽然比JSON好但如果要写复杂的指令嵌套层数会很深。为什么不用XML亲这是2024年。一个具体的例子project-memory Skill说了那么多理论让我们看一个真实的例子。项目记忆project-memory是SkillzWave上最受欢迎的Skill。它的核心思想很简单AI总是忘记项目的决策。我们能不能让AI记住问题的提出你肯定经历过这个Week 1: 我们用D3.js做数据可视化吧 ├─ 花了2天评估 ├─ 花了1天写POC └─ 最终决定用D3.js因为团队有经验 Week 3: 新需求来了又需要图表 开发者Claude帮我生成一个bar chart Claude好的我用Chart.js给你写 结果 ├─ 项目多了一个依赖Chart.js ├─ 代码风格不一致 ├─ 之前的决策被无视了 └─ 周末加班重写 ❌为什么会这样因为Claude没有记忆。每次新对话它都是从0开始。你之前做过的决策、解决过的问题都被它忘了。project-memory Skill的解决方案project-memory这个Skill说我们创建一个文件夹结构来记录这些知识。docs/project_notes/ ├── decisions.md # 架构决策记录 ├── bugs.md # Bug日志和解决方案 ├── key_facts.md # 项目配置和常数 └── issues.md # 工作日志然后在SKILL.md里告诉Claude## Memory-Aware Protocols **Before proposing architectural changes:** - Check docs/project_notes/decisions.md for existing decisions - Verify the proposed approach doesnt conflict with past choices **When proposing UI libraries or tools:** - Always check decisions.md first - Follow documented choices to maintain consistency现在当你说帮我生成bar chart时这个Skill会首先检查decisions.md发现ADR-001: Use D3.js for all charts用D3.js而不是Chart.js生成代码自动保持了一致性现在的流程 开发者帮我生成bar chart ↓ Claude激活 project-memory Skill ↓ 自动检查 docs/project_notes/decisions.md ↓ 发现我们决定用D3.js ↓ 用D3.js生成代码 ↓ 完全符合团队的技术栈 ✅这就是Agent Skill的力量**让AI不只是聪明而是有记忆**。这个Skill带来的收益在一个100人的工程团队时间节省不再重复讨论应该用什么库。每周节省约10小时一致性提升代码风格、技术选择、命名规范自动统一知识沉淀架构决策被记录新人可以快速学习信任建立AI的建议有据可查不是凭空想象年度计算时间节省10小时/周 × 50周 500小时 金钱价值500小时 × 200元/小时 100,000元 这只是一个Skill。如果你用10个Skill...为什么现在是学习Agent Skill的好时机我想给你一些实用的建议。窗口期很短标准刚成形时参与的门槛最低。现在学习Agent Skill和创建自己的Skill成本最低。6个月后当这变成标准技能时你已经是专家了。知识资产的价值你写的Skill会在全球开发者的机器上运行。这不只是代码复用而是思想复用。你把自己的经验编码成Skill就能帮助世界各地的开发者。这种成就感和写开源项目一样。国内开发者的机遇前面提到了现在国内Skill的比例很低。这意味着机会。早期的贡献者会获得社区的关注。在开源生态中被看见的成本很低回报却很高。开始行动你的第一个Agent Skill如果你被说服了想试试看这里是最小化的开始步骤。第一步安装skilz CLI工具pip install skilz第二步安装一个现存的Skill试试skilz install https://github.com/SpillwaveSolutions/project-memory第三步在Claude Code中测试说set up project memory for this projectClaude应该会自动创建docs/project_notes文件夹创建4个模板文件配置CLAUDE.md让后续自动检查记忆文件如果这个工作了那你就体验到了Agent Skill的力量。第四步看看Skill的代码打开SKILL.md读一遍。你会发现一个有用的、被5000人使用的Skill其实只是一个精心组织的Markdown文件。第五步想想你自己的问题写下来我每周重复做的事情是什么我有什么团队规范需要自动化执行我的项目里有什么经验值得编成Skill选择其中最简单的一个尝试写你自己的Skill。不需要完美不需要发布。就是试试看这个过程会改变你看待代码复用的方式。最后的话Agent Skill Standard可能不会改变世界。但它已经在改变一些程序员的工作方式。我第一次看到project-memory这个Skill时我的第一反应是这就是把自然语言当代码用。但用了两个月后我意识到这可能是比写代码更高级的工程思想。因为它说的是代码的目的是让电脑做事但更高级的目的是让电脑理解你的意图。Agent Skill就是在尝试做这件事。不是通过更复杂的API设计而是通过更自然的语言指令。这个方向是对的吗我不能100%确定。但看着这个生态快速成长看着越来越多的高质量Skill出现看着国际社区的积极参与……我倾向于相信这不仅仅是一场标准化而是开发工具思想的一次进化。从学会工具的API进化到告诉AI你想要什么。这个进化能否成功取决于早期参与者你是否真的相信并投入。推荐阅读如果你对Agent Skill的技术细节感兴趣下一篇文章我会深入讲解Agent Skill的架构设计和触发机制。敬请关注《前端达人》。如果这篇文章对你有帮助请 点赞让算法知道这个内容对你有价值 评论分享你对Agent Skill的看法你是支持还是怀疑为什么 分享给正在用Claude Code、Cursor或GitHub Copilot的朋友们⭐ 关注《前端达人》下周一我们讨论Agent Skill的实战应用你对Agent Skill标准化的看法是什么会不会成为下一个npm时刻留言告诉我吧#AgentSkill