企业官网建设流程全解析

银行因强监管环境，AI工具使用受限，但通过GitHub Copilot及Agent Skill，仍可大幅提升开发效率。文章介绍了GitHub上三款热门Agent Skill，推荐Addy Osman的Agent-Skills，并详解其如何通过25个SKILL.md文件固化工程师方法论，实现自动化测试、代码优化等，帮助银行程序员与国际先进技术对齐。

由于银行是强监管机构，特别是外资银行，所以在AI的使用和应用中困难重重，几乎不能直接使用外部的AI工具。

我们唯一可以使用的是AI开发工具是GitHub Copilot，即使是GitHub Copilot，也被增加了一层做输入输出审核，不合规的输入输出全部被拒绝。
即使是这样，我们一样像其他公司一样，被要求使用AI工具大幅提高开发效率和质量。

由于各种限制，特别是不能使用其他Agent或AI开发工具，我们一直不能像其他公司一样快速提高开发效率和质量。直到Agent Skill的出现，我们才大幅缩小与其他公司的差距。因为大部分Agent Skill都只是一个SKILL.md文件，没有脚本或代码，我们直接可以使用外部的Skill，从而和国际先进技术和经验对齐。

一、GitHub上最火的Agent Skill

Github上最火的软件开发全生命周期Agent Skills有3个：

Agent-Skills: https://github.com/addyosmani/agent-skills/
Superpowers: https://github.com/obra/superpowers
skills: https://github.com/mattpocock/skills

我们对比了这3个，最后决定使用Agent-Skills，因为这个Skills所用的术语和开发流程，最贴合我们实际情况，而且每个Skill都是一个纯文本MD文件，最方便根据我们项目的实际情况调整和改进。

这3个的详细对比，可以参考下面文章，这篇文章是作者本人写的。

https://github.com/addyosmani/agent-skills/blob/main/docs/comparison.md

另外提醒一下，别同时装两套。这些 skill 都是 Markdown 写的，单个 cherry-pick 完全可行，但同时启用两套会在 /tdd 这类命令名上撞车，routing 时互相打架，最后效果接近诡异莫测，各自的长处互相抵消。

二、Agent-skills 简介

agent-skills 里装的是 25 份专门给 agent 看的 SKILL.md 合集。每一份都写明 agent 应该在什么场景里用、具体怎么思考、分几步操作、用什么方式验证自己没偷懒。背后这个想法很简单，把资深工程师过去十年在 web 工程里积累的纪律，搬到 LLM 的运行时里。

最显眼的是每个 skill 配的 Common Rationalizations 表，开头就列出 agent 可能会找的借口，比如「这一行代码不需要测试」、「反正人类 review 会发现」、「用户催得紧，TDD 等下次再说」，一条条给出反驳。这正是资深工程师带新人时在做的事，盯紧每一个过程，让它没有借口偷懒。

25个SKILL按照软件工程生命周期的六个阶段划分：

三、我们每天都在用的Skills

Review - Quality gates before merge里面的4个Skills是我们几乎每天都在用的。

当我们跟Github Copilot说完需求，Agent就会自动执行写测试用例，改文档，写代码，然后调用code-review-and-quality和security-and-hardening，检查质量和安全性。最后调用code-simplification和performance-optimization优化代码和性能。

我们一般都是说完需求，就去做其他事情了，回头再来看Github Copilot任务完成情况。基本在写代码这个事情上，没花什么时间了。

写在最后

让一个 agent 像一位资深工程师一样写代码，靠的是把方法论固化成 skill。给 agent 装上纪律，比给它换上更强的模型，离工程化更近一步。

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