原来 HermesAgent 离专业编程助手，只差一个 agent-skills

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Hermes Agent 装了这个开源技能包，写代码突然专业了。

一套 57.8k stars 的工程技能包，让 AI 助手按资深工程师的流程干活。

01

agent-skills 是什么？

Hermes Agent 本身能力不差——能上网、能操作浏览器、能跑命令行、能记住你的偏好。但你让它写代码，它还是会干一些让人头疼的事：不写测试就交差、一次改 50 个文件、安全漏洞当没看见。

问题不在 Hermes，在它缺少一套「工程规范」。

今天聊的这个开源项目叫做 agent-skills，Google Chrome 团队工程经理 Addy Osmani 搞的，GitHub 上 57.8k stars，专门解决这个问题。

它把资深工程师在开发各阶段的做法，打包成 24 个 Skill 文件。AI 读完之后，干活的方式就不一样了——

没有 skills 的 AI：

拿到需求就开写，一次改 50 个文件，写完就交差，安全不存在的。 

有了 skills 的 AI：

先问清楚需求再动手，一次只改一个功能，写完跑测试，跑通过才交，自动检查 OWASP Top 10。

02

7 个命令，走完开发全流程

agent-skills 设计了 7 个斜杠命令，从需求到发布全部覆盖。

命令	干什么	核心原则
/spec	定义需求，写 PRD	先想清楚再写代码
/plan	拆解任务，每个任务可验证	小步快跑
/build	增量实现，一次一个功能点	一次只做一件事
/test	测试驱动开发	测试是证据
/review	代码审查，质量关卡	合并前必须过审
/code-simplify	简化代码，降低复杂度	清晰比炫技重要
/ship	发布上线，自动化部署	快比慢安全

其中 /build auto 比较实用——批准计划后全自动执行，每个任务单独测试和提交，不需要中间一步步确认。

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24 个技能，分阶段配齐

除了 7 个命令入口，底下还有 24 个具体技能：

想清楚（Define）

技能	解决什么问题
interview-me	需求不清楚？它会一步步追问，直到搞明白你到底要什么。
idea-refine	想法太模糊？先发散探索，再收敛成具体方案。
spec-driven-development	动手之前先写 PRD，目标、边界、测试标准都定好。

拆任务（Plan）

技能	解决什么问题
planning-and-task-breakdown	把大需求拆成小任务，每个任务有验收标准

写代码（Build）

技能	解决什么问题
incremental-implementation	小步快跑，实现一个功能就测试和提交
test-driven-development	先写测试再写代码（红-绿-重构）
context-engineering	给 AI 喂对的信息，提升输出质量
source-driven-development	基于官方文档写代码，不瞎猜 API
doubt-driven-development	高风险决策时，AI 自己质疑自己的方案
frontend-ui-engineering	前端组件架构、无障碍设计
api-and-interface-design	API 设计规范，避免破坏性变更

验证（Verify）

技能	解决什么问题
browser-testing-with-devtools	用 Chrome DevTools 做浏览器测试
debugging-and-error-recovery	五步调试法：复现→定位→缩小范围→修复→防护

审查（Review）

技能	解决什么问题
code-review-and-quality	五维度代码审查，每次改动控制在 100 行左右
code-simplification	代码能跑但太复杂？帮你简化
security-and-hardening	OWASP Top 10 检查、权限管理、依赖审计
performance-optimization	性能分析、Core Web Vitals 优化

发布（Ship）

技能	解决什么问题
git-workflow-and-versioning	Git 工作流规范，原子化提交
ci-cd-and-automation	持续集成/持续部署流水线
deprecation-and-migration	老功能下线、用户迁移
documentation-and-adrs	架构决策记录、API 文档
observability-and-instrumentation	日志、监控、链路追踪
shipping-and-launch	上线清单、灰度发布、回滚方案

04

三个实际场景，看看区别

场景 1：接到新需求

没有 skills：

用户：帮我做个登录功能
AI：好的，开始写……（200 行代码，没测试，没考虑安全）

有了 skills：

用户：帮我做个登录功能
AI：先确认几个问题——
需要哪些登录方式？密码强度要求？要不要记住登录状态？有没有频率限制？
确认后，我先写 PRD，再拆任务，每个任务带测试。

场景 2：代码审查

AI 不只是说"代码看起来还行"，而是从 5 个维度审：

1. 正确性——逻辑对不对？边界处理了没？

2. 安全性——有没有 SQL 注入？XSS？

3. 可读性——变量名清晰吗？函数太长了吗？

4. 性能——有没有 N+1 查询？循环里查数据库？

5. 可维护性——耦合度高不高？好扩展吗？

每次改动还会给出严重等级：Nit（小问题）、Optional（建议改）、FYI（提醒注意）。

场景 3：高风险决策

doubt-driven-development 这个技能特别有意思——当涉及生产环境、安全相关、或不可逆操作时，AI 会自动启动"质疑模式"：

1. CLAIM：先说出自己的方案
2. EXTRACT：提取关键假设
3. DOUBT：自己找漏洞
4. RECONCILE：权衡利弊
5. STOP：还不确定就请求人工确认

防止 AI 自信满满地搞坏东西。

05

怎么开始用？

agent-skills 是纯 Markdown 文件，Hermes 的 skill 系统天然支持。你只需要：

1. 把文件放到~/.hermes/skills/目录
2. 在对话中加载对应 skill
   
3. 正常提需求，Hermes会正常执行

而且不需要手动加载——设计 API 时api-and-interface-design 会自动激活，构建 UI 时frontend-ui-engineering 会自动触发。

AI 编程助手正在从「补全代码」往「做工程」的方向走。关键不是模型变大了，是工作流变专业了。

与其让 AI 猜你想怎么做，不如直接把最佳实践教给它。

如果已经在用 AI 写代码，哪怕只用其中的 /test 和 /review，代码质量都会有明显改善。

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