vinvcn-mattpocock-skills

Matt Pocock Agent Skills 中文版

为什么需要这个中文版？

• 更好适配中文大语言模型
• 方便中文母语开发者
• 方便接入中文开发流程

关于这个中文版

这是 mattpocock/skills 的简体中文本地化版本。文档和技能说明已翻译；目录名、技能名、命令、代码块、路径和工具标识保持不变，以免破坏安装和运行行为。

中文版本不只是为了阅读方便。对中文母语用户来说，中文说明能减少概念转换成本；对以中文为主要交互语言或中文语料优化的模型来说，中文 prompt 和 skill instructions 也更容易贴合中文上下文，减少中英混杂带来的歧义。

本仓库按内容刷新方式同步上游，不同步上游 Git 历史或仓库管理状态。维护规则见 .skills/translate-skill/SKILL.md。

本仓库的最近一次同步翻译由 Claude（Anthropic）执行，并由仓库维护者通过 PR 纳入 main。翻译策略是 skill-guided content localization：把上游 mattpocock/skills 当作英文内容来源，只翻译自然语言说明，保留目录名、skill name、frontmatter key、命令、代码块、路径、URL、package/tool/API identifiers 和行为关键 labels。用户可见的安装路径统一保持为 vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN。

30 秒安装

npx skills@latest add vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN

选择你想安装的 skills，以及要安装到哪些 coding agents。首次安装时请确保选择 /setup-matt-pocock-skills，然后在 agent 中运行它来完成 issue tracker、labels 和 docs 目录配置。

或者在 Claude Code 中运行：

/plugin marketplace add vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN
/plugin install mattpocock-skills@mattpocock

或者在 DeepSeek Harness（dsh） 中安装为插件：

dsh plugin --profile web add @vinvcn/dsh-mattpocock-skills-zh

安装后以 /zh-<name> 调用任意技能，例如 /zh-grilling。详见 dsh-plugin/README.md。

原版 README 翻译

我每天用于真实工程工作的 agent skills，不是 vibe coding。

开发真实应用很难。GSD、BMAD、Spec-Kit 这类方法试图通过接管流程来帮你。但它们在接管流程的同时，也拿走了你的控制权，并让流程里的 bug 更难解决。

这些 skills 被设计得小、易改、可组合。它们适用于任何模型，背后是数十年的工程经验。你可以 hack 它们，让它们变成自己的东西。

如果你想跟进这些 skills 的更新，以及我后续创建的新 skill，可以加入大约 60,000 名开发者订阅的 newsletter：

订阅 Newsletter

Quickstart（30 秒 setup）

1. 运行 skills.sh installer：

npx skills@latest add vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN

2. 选择你想安装的 skills，以及要安装到哪些 coding agents。确保选择 /setup-matt-pocock-skills。

3. 在你的 agent 中运行 /setup-matt-pocock-skills。它会：

   • 询问你要使用哪个 issue tracker（GitHub、Linear 或 local files）
   • 询问你 triage issues 时使用哪些 labels（/triage 会使用这些 labels）
   • 询问要把创建的 docs 保存到哪里

4. 完成后即可开始使用。

作为 Claude Code plugin 安装

如果你更喜欢无需手动维护的即装即用方式，这些 skills 也以原生 Claude Code plugin 发布。与把可编辑文件复制进 repo 不同，plugin 会把整套 skills 安装为受管理的 bundle；新版本发布后可以统一更新。

在 Claude Code 中运行：

/plugin marketplace add vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN
/plugin install mattpocock-skills@mattpocock

或在 shell 中运行：

claude plugin marketplace add vinvcn/mattpocock-skills-zh-CN
claude plugin install mattpocock-skills@mattpocock

然后像上面的 quickstart 一样，在每个 repo 中运行一次 /setup-matt-pocock-skills。

两种安装方式代表两种使用取向，只选其一——两个都装会让每个 skill 被安装两次：

• skills.sh 会把 skills 复制进项目，方便你修改、定制，把它们变成自己的东西。
• Plugin 把它们作为受管理的只读 bundle 安装，随新版本发布统一更新——是订阅而不是 fork，适合只想直接使用并持续跟进更新的用户。

使用 Codex 或其他 agent？skills.sh installer 已经可以把这些 skills 安装到 Codex 和其他兼容 Agent Skills 的 harnesses；目前尚未提供原生 Codex plugin。

为什么这些 Skills 存在

我创建这些 skills，是为了解决我在 Claude Code、Codex 和其他 coding agents 中反复看到的常见失败模式。

#1: Agent 没有做我想要的东西

"No-one knows exactly what they want"

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

问题：软件开发中最常见的失败模式是 misalignment。你以为开发者理解了你想要什么；等看到做出来的东西，才发现对方完全没理解。

AI 时代也是一样。你和 agent 之间存在沟通缺口。修复方式是一次 grilling session，让 agent 针对你要构建的东西提出详细问题。

解决方式是使用：

• /grill-me - 用于非代码场景
• /grill-with-docs - 与 /grill-me 类似，但会加入更多文档能力（见下文）

这些是我最常用的 skills。它们帮助你在开始前和 agent 对齐，并深入思考你要做的变更。每次想做变更时都值得使用。

#2: Agent 太啰嗦

With a ubiquitous language, conversations among developers and expressions of the code are all derived from the same domain model.

Eric Evans, Domain-Driven-Design

问题：项目开始时，开发者和真正使用软件的人（domain experts）通常说着不同语言。

我在 agents 身上也感受到同样张力。Agents 往往被丢进一个项目，然后被要求边做边弄懂术语。于是它们用 20 个词解释本来 1 个词就够的东西。

解决方式是 shared language。它是一份帮助 agents 解码项目术语的文档。

这是我 course-video-manager repo 中的一个 CONTEXT.md 示例。哪一个更容易读？

• BEFORE: "There's a problem when a lesson inside a section of a course is made 'real' (i.e. given a spot in the file system)"
• AFTER: "There's a problem with the materialization cascade"

这种简洁性会在一次又一次 session 中持续回报。

这已经内置在 /grill-with-docs 中。它是一场 grilling session，同时帮助你和 AI 建立 shared language，并把难解释的决策记录到 ADR 中。

很难解释这件事有多强。它可能是这个 repo 里最酷的技术之一。试试看就知道。

[!TIP] Shared language 除了减少啰嗦，还有很多其他好处：

• 变量、函数和文件命名更一致，因为都使用 shared language
• 因此 agent 更容易浏览 codebase
• Agent 也会 花更少 tokens 思考，因为它能使用更简洁的语言

#3: 代码跑不起来

"Always take small, deliberate steps. The rate of feedback is your speed limit. Never take on a task that’s too big."

David Thomas & Andrew Hunt, The Pragmatic Programmer

问题：假设你和 agent 已经对要构建什么达成一致。那如果 agent 仍然产出一堆不能用的东西呢？

这时要看你的 feedback loops。没有对生成代码真实运行情况的反馈，agent 就是在盲飞。

解决方式：你需要常规的一组 feedback loops：static types、browser access 和 automated tests。

对 automated tests 来说，red-green-refactor 循环非常关键。Agent 先写一个失败测试，再修到测试通过。这能给 agent 稳定反馈，最终得到更好的代码。

我做了一个可以放进任何项目的 /tdd skill。它鼓励 red-green-refactor，并给 agent 足够多关于好测试和坏测试的指导。

调试方面，我也做了一个 /diagnosing-bugs skill，把最佳调试实践包装成一个纪律化、逐阶段把关的循环。

#4: 我们做出了 Ball Of Mud

"Invest in the design of the system every day."

Kent Beck, Extreme Programming Explained

"The best modules are deep. They allow a lot of functionality to be accessed through a simple interface."

John Ousterhout, A Philosophy Of Software Design

问题：大多数用 agents 构建的应用都复杂且难以修改。因为 agents 能极大加速编码，它们也会以空前速度加速软件熵增。Codebase 会变得越来越复杂。

解决方式是 AI-powered development 的一种新办法：关心代码设计。

这些 skills 的每一层都内置了这种思路：

• /to-spec 会在创建 spec 前追问你准备改动哪些 modules

更重要的是，/improve-codebase-architecture 会扫描 codebase 中的 deepening opportunities，把候选项交到你手上。我建议每隔几天就在你的 codebase 上跑一次。它是一次 survey，不是 rescue：在一个真正老旧的 codebase 上它能找出真实的候选项，但不会替你把 mud 解开。

Summary

软件工程基本功比以往任何时候都更重要。这些 skills 是我把这些基本功压缩成可重复实践的一次尝试，目标是帮你交付职业生涯中最好的应用。

Reference

这些 skills 按一个维度区分：谁能调用它们。User-invoked skills 只有在你输入名称时才能触达（例如 /grill-me）；它们的工作是编排。Model-invoked skills 可以由你调用，也可以在任务匹配时由 agent 自动触达；它们承载可复用纪律。User-invoked skill 可以调用 model-invoked skills，但不能调用另一个 user-invoked skill。

Engineering

我每天用于代码工作的 skills。

User-invoked

• ask-matt - 询问当前情境适合哪个 skill 或 flow；它是本仓库 user-invoked skills 的 router。
• grill-with-docs - 追问式访谈，同时构建项目的 domain model、打磨术语，并内联更新 CONTEXT.md 与 ADRs。
• triage - 通过 triage roles state machine 推进 issues。
• improve-codebase-architecture - 扫描 codebase 中的 deepening opportunities，生成可视化 HTML report，然后围绕你选中的候选项继续 grilling。
• setup-matt-pocock-skills - 配置 issue tracker、triage labels 和 domain docs 布局。每个 repo 运行一次。
• to-spec - 把当前对话整理成 spec 并发布到 issue tracker。不做访谈，只综合已经讨论过的内容。
• to-tickets - 把 plan、spec 或 conversation 拆成 tracer-bullet tickets，每个 ticket 声明 blocking edges——在 local file 中写成文本，或在真实 tracker 上写成 native blocking links。
• wayfinder - 把超出单个 agent session 的大块工作规划成 issue tracker 上的 decision tickets 共享 map，逐一解决直到通往 destination 的路清晰。
• implement - 基于 spec 或 ticket 集合实现一段工作，在预先约定的 seams 处驱动 /tdd，并在提交前以 /code-review 收尾。

Model-invoked

• prototype - 构建 throwaway prototype 来回答一个设计问题——state/logic 问题产出一个可分享的单一 HTML 文件，或产出几个可从同一路由切换的 radically different UI 变体。
• diagnosing-bugs - 面向棘手 bug 和性能回退的纪律化诊断循环：构建一个会对这个 bug 变红的 feedback loop → minimise → hypothesise → instrument → fix → regression-test。
• research - 对照 high-trust primary sources 调研问题，并把带引用的 findings 保存为 Markdown 文件。
• tdd - 使用 red-green-refactor 循环做 test-driven development；一次一个 vertical slice 地构建功能或修复 bug。
• domain-modeling - 主动构建和打磨项目 domain model：挑战术语、用 edge-case scenarios 做压力测试，并内联更新 CONTEXT.md 与 ADRs。
• codebase-design - 设计 deep modules 的共享纪律和词汇：小 interface、clean seam、通过 interface 测试。
• code-review - 对 fixed point 以来的 diff 做双轴 review：Standards 与 Spec 分开检查，并用并行 sub-agents 运行。
• resolving-merge-conflicts - 逐个 hunk 处理正在进行的 git merge/rebase conflict，按追溯到各方 primary source 的 intent 解决，然后完成操作——绝不 --abort。
• wizard - 生成一个交互式 bash wizard，带人走过只有人才能完成的步骤：provisioning infrastructure、设置 credentials 或 CI secrets、操作陌生的第三方 dashboard，或执行一次性 migration/cutover。

Productivity

通用工作流工具，不限于代码。

User-invoked

• grill-me - 围绕计划或设计持续追问，直到 design tree 的每个分支都被解决。
• handoff - 把当前对话压缩成 handoff document，让另一个 agent 可以继续。
• teach - 使用当前目录作为 stateful teaching workspace，在多个 sessions 中教用户一个新 skill 或概念。
• to-questionnaire - 把一个你自己答不了的 decision 变成一份 Markdown questionnaire，交给唯一能回答它的人——异步填写，或在一次会议里一起完成。它追问的是“发送”本身（发给谁、你想拿回什么），而不是主题。
• wait-what - 某条消息没讲明白的瞬间就发它。agent 会补上你缺的 context，用平实的语言重新表述，并使用你 CONTEXT.md 里的词汇。

Model-invoked

• grilling - 围绕计划、decision 或 idea 持续访谈用户，直到 design tree 的每个分支都被解决。它是 grill-me、grill-with-docs、triage、wayfinder 和 improve-codebase-architecture 背后的可复用访谈 primitive。
• writing-for-agents - 为 agents 编写文档：skills、AGENTS.md/CLAUDE.md，以及任何 agent 通过 pointer 到达的文档。

Misc

本地保留但很少使用的工具。

User-invoked

• 当前没有 user-invoked skills。

Model-invoked