@dzhng: 应大家的要求，我已将用于创建这个发布视频的过程技能化，成为一个新技能，并用它来创建……

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摘要

dzhng 发布了一个用于自动化软件开发的可组合 AI 技能库，设计为可与 Claude Code 和 Codex 等各种 harnesses 集成，以构建软件工厂。

应大家的要求，我已将用于创建这个发布视频的过程技能化，成为一个新技能，并用它来创建自己的宣传视频 请带声音播放 :) 我的技能仓库的一部分： https://t.co/WcLfM9NhP6 https://t.co/mHJrtmYEX3
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缓存时间: 2026/09/28 05:31

应大众要求，我已将制作发布视频的流程提炼为一项新技能，并用它制作了自己的宣传视频。请开启声音播放。属于我的技能仓库一部分：https://t.co/WcLfM9NhP6 https://t.co/mHJrtmYEX3 —

dzhng/skills

来源：https://github.com/dzhng/skills

技能

skills.sh (https://skills.sh/dzhng/skills)
用于构建软件工厂的 AI 技能

用于构建软件工厂的 AI 技能。 我个人的领域无关代理技能库，跨每个项目复用。小巧、可组合、可修改——适用于任何支持技能的工具框架：Claude Code、Codex、opencode、Cursor、duet (https://duet.so)，以及 70 多个其他框架 (https://github.com/vercel-labs/skills)。

npx skills add dzhng/skills

添加 --list 以选择个别技能，或将任何 skills/<category>/<skill-name>/ 文件夹复制到你的工具框架技能目录中（例如 .claude/skills/）。从克隆仓库运行 npm run install-skills 无需注册表即可完成相同操作：

npm run install-skills # 安装到 ~/.agents/skills，并从 ~/.claude/skills 创建链接
npm run install-skills -- ../my-app # 安装到仓库而非主目录
npm run install-skills -- --only write-spec,review ../my-app # 仅安装特定技能
npm run list-skills # 显示技能名称和分类

.agents/skills/<category>/<skill-name>/ 存放真实文件（扁平、无分类，跨分类链接已重写以匹配）；.claude/skills/ 是指向它的相对符号链接，因此两个工具框架读取同一份副本。重新运行会覆盖已安装的副本——若 .claude/skills/ 是真实目录则保持不变，若已是符号链接则原样保留。添加 --dry-run 可先查看执行计划。

为何需要

软件正从执行任务转向构建工厂：能够自主追求目标直至产出可信赖的自主代理。难点不在于将目标分解为任务——而在于将其分解为可独立验证的片段，并知晓这些片段的位置。这些技能运行此循环。

将未知视为战争迷雾：绘制地形，将其划分为可独立构建与验证的区域，并递归地重新划分隐藏更多地图的部分。重新规划不会在规划结束时停止——规格文档是动态文档，在实施过程中，当工作使代理意识到计划已过时时，会随时更新和重新划分。

每个片段都必须证明自身——架构评审、代码评审，以及基于基线的视觉评审——之后循环才会继续。每次迭代都会减少错误，直至目标完成。

一次自主运行——1 天 16 小时追求一个目标

证据：一次无人值守的 Codex 运行，基于这些技能，花费 1 天 16 小时 追求单一目标，不断划分和迭代直至完成。

如何使用

使用链式流水线构建功能，使用研究循环探索可行方案，或按需使用个别技能。每个技能都可独立运行。

完整循环——大型功能，从头到尾

完整循环——探索、规划、无人值守构建、评审选择

  1. 绘制迷雾。对想法执行 /explore-unknowns。它会逐象限采访你，并为你呈现渲染后的选项、模型和决策表供你回应，而非要求你凭空想象。最终你将明确该功能做什么。
  2. 固化。对地图执行 /write-spec。大多数决策已在前序步骤完成，因此这一步主要是转录——我通常不读规格文档。遇到真正的新问题时，它会询问而非自行决定。
  3. 构建。启动循环： 
    /goal /implement-spec specs/<spec-name>
    /goal 是使工具框架进入循环模式的指令——在 Claude Code 或 Codex 中是相同操作——之后由规格文档驱动。小型功能需数小时，大型功能需两到三天。可根据需要添加限定：on the xyz branch（在 xyz 分支上），或 using /codex as the implementer while you stay the parent orchestrator and reviewer（使用 /codex 作为实现者，你保持父级编排者和评审者角色）。
  4. 评审选择，而非差异。运行结束时整合 specs/<spec-name>/choices.md——代理在规格未规定时做出的每个决策，按置信度从低到高排序。这是评审界面。发回更改，下一次运行会重新审核：每次 AI 编写代码，你都审计其选择。其余部分自动运行：每个片段结束时的 /review 审核，任何可视化内容的 /screenshot-critique 和 /compare-screenshots，最后一个片段完成时的 /close-spec，以及当实施证明计划过时时的计划重划分。

预算：步骤 1-2 耗时 30 分钟至数小时，步骤 4 耗时 30 分钟至数小时。持续两天的运行，两端各耗时约 2-3 小时。你的时间花费在“书夹”部分；中间部分无人值守。

研究——通过快速实验学习

当下一个决策需要实验证据时，使用 Auto Research。它从一个快速、揭示性的任务开始，测试一组简短的假设，检查组合，并在方法改进时扩展覆盖范围。新的失败成为焦点；早期的任务成为回归检查。

/auto-research Reduce cost per task by at least 15% relative to the saved baseline, without reducing task success. Start with one fast development task.

如果评估器、指标、基线或所需改进不明确，技能会在实验前询问。通过评估和达到改进目标是两个独立的要求。输出包括最佳验证工件和参数效应图：测试了什么，在哪里有帮助或损害，以及变化如何相互作用。当研究准备就绪可供实施时，利用该证据指导规格编写。

按需选择——自发路径

  • 头脑风暴变成了一个功能。/explore-unknowns 在讨论结束时和开始时一样有用——运行它来扫视你俩都未曾想到的角度，然后从步骤 2 继续循环。
  • 任何未源自规格的代码变更。一个影响范围超出预期的临时修复：先执行 /review（重构清理 -> 代码评审 -> 编写文档），然后执行 /audit-choices。当差异太大无法阅读时，选择账本是你理解代码库中现有内容的工具。

技能

工程——划分、构建、验证、重复

技能功能描述
explore-unknowns引导用户逐象限绘制任务的未知项——先已知的已知项，然后通过采访、可反应的工件和盲点扫描——最终生成完整的四象限地图。
auto-research通过快速渐进实验进行优化，产出经验证的候选方案和参数效应与权衡图。
write-spec将大型功能分解为可独立验证、可供人工评审的片段，具有 API 接缝和可操作的检查点。
implement-spec逐步构建现有规格至完成，每次可评审的遍历，并行委派独立片段。
implement-spec-with-codex运行 implement-spec，由 Codex 编写代码——你负责编排、集成和评审每次遍历。
close-spec归档已交付的规格，并将其从构建计划重写为持久的理由记录，链接回代码。
refactor-clean通过将所有权转移到一个清晰概念进行重构，而非在问题旁边堆积兼容性沉积物。
write-tests一次编写一个追踪子弹式测试，锁定真实行为——而非实现细节、配置值或幸运样本。
audit-performance查找放大或重复但无进展的热点路径，按真实失败风险排序，并优先选择最小的、有界且能保留修复能力的修正。
write-docs将文档编写为原则和指针的术语表，而非代码的镜子（代码会腐烂）。
code-review审计差异中的过时命名、无效引用、不必要的复杂性以及叙述而非解释的注释——最终给出“清洁/不清洁”的结论。
audit-choices审计实现者所做的选择，而非其差异——纯粹的、非阻塞性的审计，其账本披露架构和代表用户做出的决策，评审的是决策而非代码。
eli5用清晰语言解释规格或变更而不失精确度——其他技能借用此 ELI5 规则进行独立、逐步的场景解释。
review将完成的变更作为一次遍历收尾——先重构清理，然后代码评审，最后编写文档——序列化为单一结论。
codex使用本地 Codex CLI 作为独立的第二代理进行评审和（经明确要求）委派实现。
claude使用 Claude Code (claude -p) 作为独立的第二代理进行咨询和（经明确要求）委派实现。
marketing-pages按页面类别编写、更新和审计营销页面的规则手册——活动着陆页保持无索引、无链接且只有一个 CTA；其他页面则需赢得其站点地图条目、爬虫轨道链接和规范副本来源。

视觉评审——绝不凭感觉接受视觉稿

技能功能描述
compare-screenshots根据你设定的目标，判断哪个图像错误更少——是定位偏差的遥测，而非基线匹配。提供可复用的差异脚本，也可测量单个截图是否存在空白、空洞或构图问题。
screenshot-critique在接受视觉作品前，使用未预置的子代理作为第二双眼睛；在宣布报告的视觉缺陷修复前必须执行。
preview-shots在一个 macOS 预览窗口中打开一组精选的图像截图供用户肉眼查看。

创作——保持技能本身精炼

技能功能描述
write-skills创建或修订代理技能：触发器、引导词、渐进式披露，以及需要修剪的故障模式。
eval-skills对照黄金案例评估技能——在新子代理中盲测运行、独立评审者、基于差距的编辑。

图形

技能功能描述
renderer使用 TypeGPU/WebGPU 进行 GPU 渲染的架构规则——一个帧编排器、单一所有者、资源注册表、深度和合成契约，以及基于像素的验证。
launch-video用代码导演一个展示级别的发布视频——从项目中生长出的一个视觉概念，画面和合成配乐锁定于单一时间源，以及一个能在社交信息流中存活的预览帧。

许可证

MIT

David (@dzhng)：
介绍 jevgrep - 一个由 @typesafeai 的 jev 驱动的研究代理 CLI，可将你的编码代理成本降低 40%（在 SWE-bench 上验证）。

确保使用内置技能，以便你的编码代理知道使用 jg 进行上下文收集。

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