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Agent Skill · 待分类

ai-dev-workflow(AI 开发工作流程)

ai-dev-workflow 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-dev-workflow 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 8,777。

总安装 279周安装 12GitHub Stars 公开资料未说明下载 98核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-dev-workflow(AI 开发工作流程)
来源仓库:https://github.com/cacaorick/skills
仓库路径:skills/ai-dev-workflow
安装命令:
npx skills add https://github.com/cacaorick/skills --skill ai-dev-workflow
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/cacaorick/skills --skill ai-dev-workflow

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

ai-dev-workflow 提供 AI 驱动的开发流程管理,结合 SPEC.md、DOMAIN-MODEL.md 等规范文件。适用于根据领域驱动设计(DDD)和行为驱动开发(BDD)生成测试用例与验证逻辑。需先调用 ddd 或 bdd 技能完成战略设计与行为建模。

使用前应确认项目是否已定义 AGENTS.md 及相关参考文档结构。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/ai-dev-workflow

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/cacaorick/skills --skill ai-dev-workflow;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

ai-dev-workflow 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/cacaorick/skills --skill ai-dev-workflow。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-dev-workflow 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-dev-workflow 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

ai-dev-workflow 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

ai-dev-workflow 用的人多吗?

公开数据是累计安装 279 次,近一周安装 12 次,下载 98 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-dev-workflow 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
ai-dev-workflow

AI 开发工作流程 · 本页

279—只读未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AI Dev Workflow — Agent Skill

AI 根據 SPEC.md, DOMAIN-MODEL.md, AGENTS.md,可以了解系統的全貌,並根據對應的測試框架進行行為驗證

DDD(怎麼拆)→ Agent 規範(怎麼規範 AI)
注意:若需要 DDD 戰略設計(Domain Model),請先呼叫 skill: ddd。 若專案使用 BDD (.feature 文件),請先呼叫 skill: bdd 處理 BDD 流程。

按需參考

根據當前任務讀取對應的 reference:

  • 需要 DDD 戰略設計 → 呼叫 skill: ddd(產出 DOMAIN-MODEL.md)
  • 需要 BDD (.feature, Gherkin, Step Definitions) → 呼叫 skill: bdd
  • 需要撰寫專案規範檔 → 讀 references/agent-rules.md

Part A:如何產出需求與規範文件

完整的開發流程從文件開始。由使用者撰寫,或與 Agent 討論後產出。

產出流程

1. [DDD] 呼叫 skill: ddd 產出 DOMAIN-MODEL.md(領域建模)
      ↓
2. [BDD] 呼叫 skill: bdd 撰寫 .feature 檔案(詳細行為規格)
      ↓
3. [規範] 將其餘 Agent 需要知道的需求與規範寫進 AGENTS.md(補充架構、UI 偏好與限制等)
      ↓
4. 全部交給 AI Agent

各組成的定位

方法論產出文件解決什麼問題詳細說明
DDDDOMAIN-MODEL.md邊界、術語與溝通呼叫 skill: ddd
BDDfeatures/*.feature怎麼驗證做對了呼叫 skill: bdd
補充說明AGENTS.md 等專案規範檔規範 AI 行為和實作細節references/agent-rules.md

文件的增量更新

新增功能 → 新增 .feature
修改功能 → 修改 .feature
刪除功能 → 刪除 .feature + 告知 Agent 清理程式碼
架構異動 → 修改 AGENTS.md

Part B:Agent 的端到端開發流程

當規格文件已就緒,Agent 按以下流程自主開發。

Phase 1:理解

1. 讀取 DOMAIN-MODEL.md
   → 領域模型(Bounded Context, Ubiquitous Language, Context Map)

2. 讀取 SPEC.md
   → 產品全貌、技術架構、功能需求

3. 讀取專案規範檔 AGENTS.md
   → 程式碼風格、架構規則、測試要求、禁止事項
在讀完所有規格文件之前,不要寫任何程式碼。 若文件有缺漏,要求使用者補充文件,或詢問是否需要幫忙補充。

Phase 2:規劃

4. 理解 AGENTS.md 中的規範,依照規範中的要求規劃實作方式
5. 理解 Feature 間的依賴關係決定實作順序

Phase 3:實作迴圈

以下驗證指令以 Node.js / JavaScript 專案為例,請依照 SPEC.md 和專案規範檔中指定的測試工具替換對應指令。
6. 選擇下一個待實作的功能
7. 實作讓功能通過的程式碼
8. 自我審查(符合 AGENT.md 規範、邊界情況、null 檢查、效能、a11y)
9. 執行驗證:
    a. npx tsc --noEmit    → 修復型別錯誤
    b. npx jest             → 修復單元測試
10. 失敗 → 分析錯誤 → 修復 → 回到 9
11. 通過 → 回到 6
若有 BDD 測試 (.feature),呼叫 skill: bdd 執行驗證。

Phase 4:最終驗證

12. 完整測試 suite(單元測試 + BDD 測試若有)
13. 確認零失敗
14. 回報結果

場景指南

A:全新專案

引導使用者完成 SPEC.md, AGENTS.md,若需要 BDD 則呼叫 skill: bdd

B:已有文件,從 0 開始建立新專案

Phase 1 → Phase 2 初始化專案(按 AGENTS.md 技術棧)→ Phase 3 → Phase 4 ...

C:新增功能

讀新需求 → 實作 → 測試通過

D:修改既有功能

全部測試全綠 → 讀修改後的需求 → 預期失敗 → 改實作 → 全綠

E:修復 Bug

新測試 fail(重現 Bug)→ 修復 → 新測試 pass + 全綠

F:重構

全綠(基線)→ 重構(不改外部行為)→ 仍然全綠

開發原則

  • DDD:明確劃分邊界 (Bounded Context)、統一命名 (Ubiquitous Language)、嚴格定義模組溝通 (Context Map)(詳見 skill: ddd,實作時需持續檢查是否符合)
  • BDD:若專案使用 BDD,呼叫 skill: bdd 處理.feature 和 Step Definitions
  • 規範:遵循 AGENTS.md 技術與偏好、不擅自加功能

卡住時的處理

症狀處理方式
需求描述不清回報使用者,請求釐清
修一個破另一個向使用者提出重構建議
任務太大或太複雜拆成更小的子任務

完整專案結構

my-project/
├── DOMAIN-MODEL.md            ← 領域模型(由 skill: ddd 產出)
├── SPEC.md                    ← 產品規格(Part A 產出)
├── AGENTS.md                  ← 專案與 Agent 規範(Part A 產出)
├── features/                  ← BDD 測試(由 skill: bdd 處理)
│   └── ...
├── src/                       ← 原始碼(Agent 實作,按 Context 分)
│   ├── [context-1]/
│   ├── [context-2]/
│   ├── shared/
│   └── __tests__/             ← 單元測試(Agent 撰寫)
└── package.json
若要了解 DDD 戰略設計,請參考 skill: ddd 若要了解 BDD 檔案結構,請參考 skill: bdd

平台分布

Codex

37.35%
按下载量换算37

Claude

31%
按下载量换算30

Cursor

19.07%
按下载量换算19

Gemini CLI

9.02%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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