AI 开发必用的4个skills组合,用来流畅掌控AI开发流程 ,灵活控制AI(opencode skills)

AI 开发必用的4个skills组合,用来流畅掌控AI开发流程 ,灵活控制AI(opencode skills)

skills 一种技能增强器。

skills 可以理解为升级版的提示词,它的文件记录了某个skill(技能)的元信息,就是描述这个skills的名称等信息,

另外它的文件中还记录了skills的技能实现步骤。

以下4个skills在AI项目开发中,我认为必不可缺一。

这4个skills的引入,可更为方便我们去介入AI,控制AI,给AI制定边界。

我会用一个音乐机器人项目开发来介绍这4个skills,如何介入AI开发流程,如何行云流水的控制AI。

指令式 控制AI 开发流程的主控调度器:有4个SIKLLS

在我的项目中.opencode目录中存在4个skills,

4个skills技能结合和.opencode目录同级的AGNETS.md文档,AGNETS.md是主控配置文件,

是AI 开发流程的主控调度器,负责协调三个专业技能包(毒蛇产品经理、UI设计师、全栈开发工程师、ui-ux-pro-max)

ui-ux-pro-max技能包,我120%的推荐,减少了不少UI配色的塑料感,可在文末看我此次,用技能包开发的UI界面,做一个效果对比。

skills技能指令:

我已经打包好了,想用这4个skills 的朋友,后台留言发送skills,我可分享。

dev-builder (全栈开发工程师)

/dev /run

ui-ux-pro-max (UI/UX设计智能)提供UI/UX设计指南和最佳实践,50种UI风格指南,21种配色方案…

/dev

ui-prompt-generator (UI提示词设计师)
根据产品文档生成原型图提示词,选择合适的视觉风格确定配色方案,生成UI-Prompts.md文件

/ui

product-spec-builder (毒蛇产品经理)生成Product-Spec.md和变更记录, 毒舌产品经理,不接受模糊回答,直接指出问题

/prd

4个Skills的作用说明:

  1. product-spec-builder (毒蛇产品经理)需求收集和产品文档编写,询问用户核心想法和功能需求,追问功能细节(输入、输出、业务规则),生成Product-Spec.md和变更记录, "毒舌"产品经理,不接受模糊回答,直接指出问题。
  2. ui-prompt-generator (UI提示词设计师)根据产品文档生成原型图提示词,理解产品需求并提炼核心功能,选择合适的视觉风格确定配色方案,为每个核心功能生成提示词(多个版本)生成UI-Prompts.md文件。
  3. ui-ux-pro-max (UI/UX设计智能)提供UI/UX设计指南和最佳实践,50种UI风格指南(玻璃态、极简、暗黑模式等),21种配色方案,50种字体配对,20种图表类型推荐,9种技术栈最佳实践(React、Next.js、Vue、Svelte等)。
  4. dev-builder (全栈开发工程师)
    根据产品需求文档实现功能代码,选择合适的技术栈(React/Vue/Next.js等)搭建项目结构和开发环境,实现核心功能代码确保代码质量和可维护性,集成AI功能(如OpenAI API)。
01 安装opencode

opencode mac/win版安装指令:

curl -fsSL https://opencode.ai/install |bashnpm i -g opencode-ai 
02 选择项目开发AI模型

免费的模型有:GLM-4.7、Grok Code,我本次使用的GLM-4.7模型。ctrl + p 即可选择模型。


03 开始项目 (音乐机器人项目开发)
04 毒蛇产品经理 (product-spec-builder)
/prd 毒蛇产品经理 开始明确产品开发需求,产品经理会渐进式的追问你的开发需求,一些列的追问。

我的开发需求:

我想做一个音乐视觉效果:根据音频的输入和音频中歌词的演唱,达到一个动画人物在自动演唱(有人物口型和表情、还有人物的一些演唱基本肢体动作)。API配置 - 视觉动作分析使用qwen3-vl-plus,音频歌词识别gemini_2_5_pro 。
05 Product-Spec.md已生成变更记录
产品需求文档明确后,就会记录一条开发进度。
06 UI提示词生成 (ui-prompt-generator)
skills UI原型图提示词生成
07 UI/UX设计智能 (ui-ux-pro-max)
UI-Prompts.md 借助文档中的提示词UI原型图要求,并且使用skills中的ui-ux-pro-max开发应用 /dev
08 代码开发实现 (dev-builder)
音乐机器人有音频歌词解析,歌词同步,就要接入一个音频分析模型,我这里接入的gemini2.5,

音乐机器人视觉效果接入的qwen3模型
09 项目完成
可以看看效果,比起平时我们前端开发出来的UI效果,是不是惊艳多了,配色、图形都没有AI的那种塑料感。
写在最后

skills我估计原本是在IDE编辑器中类似一个插件出现,只不过skills它是以文件的形式来作为一个插件,然后这个插件可以对接claude、opencode这些AI平台。

skills(毒蛇产品经理、UI提示词设计师、UI/UX设计智能、代码开发实现)优化项目开发流程,能显著提升效率和质量。

各技能模块化分工,减少沟通成本,确保需求从产品到实现的无缝衔接。自动化生成UI提示和设计,降低错误率;专业技能集成,保证产品符合最佳实践。并行处理任务(如提示生成与设计),加快开发周期;智能工具减少手动工作量。结合UI/UX智能和代码实现,推动创意落地,提升用户体验和产品竞争力。

skills 想用这4个skills 的朋友,后台留言发送skills,可分享。

Read more

FPGA机器学习终极指南:hls4ml完整教程与快速上手技巧

FPGA机器学习终极指南:hls4ml完整教程与快速上手技巧 【免费下载链接】hls4mlMachine learning on FPGAs using HLS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/hl/hls4ml 想象一下,你训练了一个强大的深度学习模型,但它只能在云端运行,响应延迟让你无法接受。现在,一个名为hls4ml的开源项目正在改变这一现状,让机器学习模型能够直接在FPGA上实现低延迟、高吞吐量的推理加速。这个项目正迅速成为FPGA机器学习领域的明星工具!✨ 为什么选择FPGA推理加速? 在人工智能应用爆炸式增长的今天,传统的CPU和GPU已经无法满足某些场景对低延迟和能效比的严苛要求。FPGA凭借其可重构性和并行处理能力,在边缘计算、实时处理等领域展现出巨大优势。 hls4ml的核心优势: * 🚀 超低延迟:模型直接在硬件上运行,无需操作系统开销 * ⚡ 高吞吐量:充分利用FPGA的并行计算能力 * 🔋 能效比优异:相比GPU,FPGA在特定任务上能效比更高 * 🎯 定制化程度高:可根据具体需求优化硬件实现

Flowise物联网融合:与智能家居设备联动的应用设想

Flowise物联网融合:与智能家居设备联动的应用设想 1. Flowise:让AI工作流变得像搭积木一样简单 Flowise 是一个真正把“AI平民化”落地的工具。它不像传统开发那样需要写几十行 LangChain 代码、配置向量库、调试提示词模板,而是把所有这些能力打包成一个个可拖拽的节点——就像小时候玩乐高,你不需要懂塑料怎么合成,只要知道哪块该拼在哪,就能搭出一座城堡。 它诞生于2023年,短短一年就收获了45.6k GitHub Stars,MIT协议开源,意味着你可以放心把它用在公司内部系统里,甚至嵌入到客户交付的产品中,完全不用担心授权问题。最打动人的不是它的技术多炫酷,而是它真的“不挑人”:产品经理能搭出知识库问答机器人,运营同学能配出自动抓取竞品文案的Agent,连刚学Python两周的实习生,也能在5分钟内跑通一个本地大模型的RAG流程。 它的核心逻辑很朴素:把LangChain里那些抽象概念——比如LLM调用、文档切分、向量检索、工具调用——变成画布上看得见、摸得着的方块。你拖一个“Ollama LLM”节点,再拖一个“Chroma Vector

DIY无人机--升压降压电路

DIY无人机--升压降压电路

这是无人机的电源管理核心,把电池电压一步步变成系统需要的稳定电压,我分模块给你讲清楚 1. 整体功能 * 输入:锂电池(DC4.2V,满电电压,实际放电会到 3.7V 左右) * 输出: * 5V:给电机、无线模块等供电 * 3.3V:给 STM32、陀螺仪等精密芯片供电 * 流程:电池 → 防反接 → 开关 → 升压到 5V → 降压到 3.3V 逐模块拆解 🛡️ ① 防反接 + 电源开关部分 * JP2:电池接口,VBAT接电池正极,GND接负极 * D5(二极管 S4):防反接保护 * 原理:电池接反时,二极管截止,电流无法流通,保护后面电路不被烧毁 * 正常接法:电池正极

AI分类器+飞书机器人:3步搭建智能工单系统

AI分类器+飞书机器人:3步搭建智能工单系统 引言:为什么需要智能工单系统? 每天处理大量员工IT问题是不是让你头疼?打印机故障、软件安装、密码重置...各种问题混杂在一起,手动分类既耗时又容易出错。现在,借助AI分类器和飞书机器人,你可以用3个简单步骤搭建一个自动化工单系统,实现: * 自动分类:AI自动识别工单类型(硬件/软件/网络等) * 智能分配:根据类型自动分配给对应负责人 * 实时通知:通过飞书机器人即时反馈处理进度 这个方案特别适合没有编程基础的行政人员,所有配置都可以在飞书后台直接完成,我会带你一步步操作,直接复制我的成功配置就能用起来。 1. 准备工作:创建飞书机器人和AI分类器 1.1 开通飞书机器人权限 首先登录飞书开放平台,按以下步骤操作: 1. 点击"创建应用" → 选择"机器人"类型 2. 填写应用名称(如"