mattpocock-skills 保姆级教程笔记¶

影片从实战使用流程角度讲解 mattpocock-skills，与 matt-pocock-skills（文档详析）互补。

1. 核心设计哲学¶

自由度 > 流程管控。对比 GSD、spec 等重型工作流：

• GSD/spec 会剥夺工程师主导权，强加框架
• mattpocock-skills 强调可自由组合的小型技能
• 设计原则：「模型能力越强，技能设计应越简单」
• 适配主流 AI 编程工具：Claude Code、Codex

2. 安装与初始化¶

全局安装¶

npx skills@latest add mattpocock/skills

通过软链接（Soft Link）全局安装，让通用 AI 技能在所有项目中方便调用。

项目初始化（setup 技能）¶

每个新项目执行一次 /setup-matt-pocock-skills，配置：

1. 问题追踪器：本地 / GitHub Issues / GitLab Issues
2. 上下文模式：
3. Single Context — 项目结构简单时
4. Multi Context — 项目庞大时拆分上下文
5. 核心约束文件：生成 claude.md 或 agent.md — AI 每次对话自动注入，定义全局约束

3. 开发前工作流（需求调研 → 设计）¶

3.1 深度访谈 — gatekeep / gatekeep-with-docs¶

对应文档中的 /grill-me 和 /grill-with-docs

想法模糊或不确定需求影响时调用，从 6-7 个维度连续追问：

3.2 需求落地¶

• 大需求 → /to-prd：生成 PRD（用户故事、技术栈、数据库设计、API 路由）
• 小改动 → /to-issues：直接同步到追踪器

3.3 界面原型 — /prototype¶

遇到 UI 迭代瓶颈时： - AI 基于项目现有代码和设计规范 - 产出 1-3 种不同视觉风格的网页预览（不是文字描述） - 挑选后一键转化为真实代码

4. 开发后工作流（质量维护）¶

4.1 代码审查 — review¶

• 扫描整个代码库，找出可改进的盲点
• 产出详细 HTML 报告（说明优化原因 + 预期效果）
• 适合每轮功能迭代后的「代码打扫除」

4.2 Bug 偵测 — bugs¶

• 内建 10 种测试与调试方法
• 按顺序轮流尝试，直到精确定位根因
• 对应文档中的 /diagnosing-bugs（6 阶段调试循环）

5. 跨工具协作与学习¶

5.1 进度交接 — handover¶

对应文档中的 /handoff

• 中断 Claude Code 或切换到其他 AI 工具时
• 生成临时交接文档，下一个 Agent 完美继承进度与约定

5.2 互动式教练 — coach¶

对应文档中的 /teach

• AI 直接对接官方权威文档（Anthropic / GitHub）
• 动态生成教学课件 + 阶段测验
• 可通过实时对话调整课程难度
• 实现边学边练的互动式学习

6. 推荐开发节奏¶

setup 初始化
  → gatekeep 釐清需求
    → to-prd 落實文檔
      → 迭代开发
        → review 清理代碼

这个节奏能最大化发挥 AI 工作流的价值。

7. 行动建议¶

1. 拉取源码研究 Prompt 写法 — 不只是使用，要深度理解 skill 设计思路，据此定制团队专属技能
2. 建立开发仪式感 — 严格遵循上述节奏，让 AI 工作流从"锦上添花"变成"不可或缺"

8. 与完整文档的关系¶

笔记时间：2025-07-02 影片：超火AI编程工作流mattpocock-skills，保姆级教程详细讲解