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

AI 学习总结(6)—— 国产 OpenClaw 腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、Kimi 对比汇总

AI 学习总结(6)—— 国产 OpenClaw 腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、Kimi 对比汇总

前言 2026年开年,一只叫 OpenClaw 的"龙虾"搅翻了整个AI圈。它的图标酷似龙虾,能把你的电脑变成一个不知疲倦的"数字员工",自动执行任务、操控应用、替你干活。随后,腾讯、字节、阿里、百度、小米、智谱、月之暗面……国内各大厂纷纷下场,推出自家的"虾"。这篇文章,带你把市面上所有主流的"虾"一网打尽,看看哪只最适合你。 一、腾讯 QClaw:你的微信遥控“龙虾管家” 官网:https://claw.guanjia.qq.com/ 发布时间: 2026年3月9日

拒绝 AI 盲目梭哈:拆解 Garry Tan 的 gstack 架构逻辑

拒绝 AI 盲目梭哈:拆解 Garry Tan 的 gstack 架构逻辑

拒绝 AI 盲目梭哈:拆解 Garry Tan 的 gstack 架构逻辑 YC 的 Garry Tan 把他那套压箱底的 AI 开发流开源了,名字很直白,叫 gstack。看了一圈源码,这东西的本质不是什么自动化写代码的脚本,而是给 Claude Code 这种暴力工具装上了一个基于现代软件工程流程的约束框架。它把 Claude 从一个随时可能失控的单兵,强行捏合成了一个由 CEO、工程经理和 QA 组成的虚拟公司。 如果你觉得现在的 AI 编程只是在玩简单的 Prompt 对话,那 gstack 的思路可能会让你清醒一点:它不是在教 AI 怎么写代码,而是在教 AI 怎么像个正经的工程团队一样协同。我看重的是它对冲动编码的抑制,这才是架构师该有的思维。 https:

全网最简单的 OpenClaw 部署教程,5 分钟拥有你的 AI 员工

全网最简单的 OpenClaw 部署教程,5 分钟拥有你的 AI 员工

我们是由枫哥组建的IT技术团队,成立于2017年,致力于帮助IT从业者提供实力,成功入职理想企业,我们提供一对一学习辅导,由知名大厂导师指导,分享Java技术、参与项目实战等服务,并为学员定制职业规划,全面提升竞争力,过去8年,我们已成功帮助数千名求职者拿到满意的Offer:qiuzhiwang.vip。 前言 OpenClaw 是一款终端式 AI 助手,支持多模型适配、多渠道接入,既可本地部署,也支持云端一键安装。 本文聚焦“本地部署 + 飞书机器人接入”全流程,适配 macOS / Linux / Windows。 * 官网:https://openclaw.ai/ * GitHub:https://github.com/openclaw/(以官方仓库为准) * 部署方式: * 本地部署(本文核心) * 云端一键安装(阿里云 / 火山引擎 / MiniMax 等) * Docker

【AI Coding 系列】——什么是AI Coding,怎么合理使用AI Coding,大模型上下文限制解决方案,任务拆解策略

【AI Coding 系列】——什么是AI Coding,怎么合理使用AI Coding,大模型上下文限制解决方案,任务拆解策略

AI Coding 并非简单的"让 AI 写代码",而是一种使用大型语言模型(LLM)为核心驱动力的新型软件编程方式。要求开发者不仅要理解编程语言,更要掌握模型边界感知、上下文工程、认知负载管理等新兴技能。 随着 Claude、GPT-4、Kimi 等模型的能力跃升,我们正从"AI 辅助编码"(Copilot 模式)变成"AI 主导架构,开发人员主导决策"的代理编程(Agentic Coding)。这一转变要求建立全新的工作流、质量控制体系和知识管理方法。 第一部分:核心概念、认知框架——小白扫盲(可直接看第二部分) 1.1 模型边界感知 AI Coding 的首要原则是清醒认知模型的能力边界。就是我们蒸米饭加多少水类似,