前端开发新范式：基于AI Skills实现React/Vue高效与规范编码

近来，AI领域有一个概念迅速走红：Skills（技能）。在GitHub上，与Skills相关的仓库正被疯狂加星，有的项目上线仅三个月就获得了近 5万星 的惊人成绩，其热度可见一斑。

无论是各大基础模型，还是诸如Cursor、Codex、Claude、Trae、Copilot等AI编程工具，都在争相支持Skills功能。这股热潮背后的核心目标很明确：将人类通过学习和反复练习获得的开发经验与最佳实践，沉淀为AI可直接理解和执行的标准化能力，从而将“知道如何做”高效转化为“实际做到”。

理解Skills：从Agent与MCP说起

要透彻理解Skills，首先需要了解两个支撑性的核心概念：Agent（智能体） 与 MCP（模型上下文协议）。

关于Agent：你可以将它视为一个面向目标的“指挥官”。例如，当你指令Agent“开发一个在线商城平台”时，它只关心“完成购物功能”这个最终目标，而并不在意具体的技术选型细节，例如是否采用前后端分离、前端用Vue还是React、后端用Java还是PHP。Agent的本质是目标驱动，不纠结于实现路径。

关于MCP：在传统开发中，我们通过调用第三方API（如支付、短信服务）来扩展应用功能。MCP就是AI世界的“API标准”。如下图所示，AI可以通过MCP模块与第三方服务（如支付API、短信API）进行通信和交互。MCP定义了AI与外部工具和服务对话的统一方式。

讲清楚了Agent和MCP，就不难理解Skills的定位。AI在使用MCP或完成特定目标任务时，会产生大量重复性工作。我们可以将这些重复性的操作逻辑、规范和经验整合成一个 “工具包” ，让AI在需要时直接调用。这个可复用的“工具包”，就是 Skills。

这个工具包可以涵盖各种场景：前端的组件开发、文件操作，后端的SQL查询、接口文档生成等。所有人都能使用这些预置的技能包来提升工作效率。

简单来说，Skills通过固定的规则和标准化的能力，来保证输出结果的稳定性和一致性。

AI Skills不止是提示词：核心组件解析

那么，一个AI技能具体由什么构成？它远不止是一段复杂的提示词（Prompt）。一个标准的Skill通常包含三大核心组件，这使其比普通提示词更强大、更高效：

1. 元数据（Metadata）：一段简短的技能描述，帮助AI快速判断何时应该激活此技能。它消耗的Token极少，起到“索引”和“触发器”的作用。
2. 行动指南（Action Guide）：详细的执行步骤与方法论，即“提示词”的主体部分。它指导AI如何一步步完成任务。
3. 资源文件（Resource Files）：用于执行具体任务的外部文件（如代码模板、设计规范、配置示例），采用按需加载机制，避免一次性消耗过多Token。

相比普通提示词，Skills的核心优势在于：

• 可复用且高效：可在不同项目乃至全局范围内重复使用，无需每次都输入冗长的指令。
• 功能更强大：能调用外部代码和资源执行复杂任务，并因按需加载而优化了Token消耗。

前端视角下的Skills应用

从前端开发者的角度出发，Skills能带来立竿见影的效率提升。

例如，开发一个标准的增删改查（CRUD）功能，通常涉及创建API文件、设置状态管理、配置路由以及开发各个功能页面。如果仅靠一句模糊的提示词——“帮我写一个文件管理功能”——AI或许能生成代码，但结果往往难以符合项目特定的开发规范、UI标准和联调要求。

现在，你可以使用一个定制化的“增删改查Skill”。AI会严格按照Skill中预设的公司或项目规范来执行任务，甚至可以自动完成接口联调。无论有多少个类似的CRUD需求，一个Skill就能搞定，将开发者从重复劳动中彻底解放。

Skills的适用场景

Skills本质上是经验、规则与最佳实践的封装，它让AI学会了开发者“封装组件”和“封装函数”的思维。在考虑使用Skills时，可以问自己两个问题：

1. 这件事是否是高度重复的？
2. 这件事的输出是否能够被标准化？

当答案都是肯定时，Skills就是绝佳的解决方案。最适合的应用场景包括：

• 频繁重复性工作：如各种业务模型的增删改查功能开发。
• 标准化的输出：基于统一的UI设计规范，生成风格一致的组件或页面。
• 知识沉淀：将项目或公司的前端开发规范、样式指南（色彩、字体、间距等）固化下来，形成可传承的组织资产。

技能生态与平台：skills.sh

目前，社区已经涌现出大量由官方和个人分享的优质Skills。其中，Vercel发布的 skills.sh 是一个可视化的AI Skills平台，堪称 “AI Skills界的NPM”。

它汇聚了所有公开的Skills，你可以在这里查看技能详情、下载安装量排行，并能快速检索到前端、后端、DevOps、安全等各领域的技能。平台上有一个技能排行榜，展示了按照总安装量排序的热门技能。

聚焦前端：两大主流Skills项目

对于前端开发者而言，目前有两个非常值得关注的Skills项目集合。

1. agent-skills (by Vercel)

这是Vercel官方推出的Skills项目，主要围绕React和Next.js生态，包含8个类别共45条规则，旨在指导AI进行自动化重构和规范化代码生成。

当前主要包含三个核心技能集：

• react-best-practices：基于Vercel工程团队的React/Next.js性能优化指南，包含40多条分级规则。

  • 适用场景：新组件/页面开发、数据请求实现、代码性能与包体积评审、加载速度优化。
  • 核心规则：消除请求瀑布流、优化JavaScript包体积、服务端性能、客户端数据请求、重渲染优化等。

• web-design-guidelines：对UI代码进行多维度合规性审计，包含超过100条规则。

  • 适用场景：UI代码评审、可访问性检查、设计一致性审计、站点最佳实践校验。
  • 核心规则：无障碍适配、焦点状态管理、表单设计规范、动画性能、排版规范、图片优化、暗黑模式适配等。

• vercel-deploy-claimable：实现应用的一键部署到Vercel平台，并支持部署所有权的转移。

  • 适用场景：应用部署、生产环境发布、获取线上预览链接。
  • 核心规则：自动识别40多种前端框架、生成预览URL和所有权认领URL、自动过滤node_modules等无用文件。

项目地址：github.com/vercel-labs/agent-skills

2. vue-skills

这是一个由社区开发者发起的项目，专门为AI创建Vue.js相关技能，旨在增强AI在Vue 3开发中的能力。

目前主要包含三个技能集合：

• vue-best-practices：涵盖Vue 3核心语法、Composition API最佳实践、Vue Router类型处理以及代码可维护性规范。
• vueuse-best-practices：聚焦VueUse组合式函数库的使用规范和常见问题处理。
• pinia-best-practices：指导在Vue 3应用中正确配置和使用Pinia状态管理，包含TypeScript支持和最佳实践。

在skills.sh平台搜索“vue-skills”，可以看到相关技能的安装量排行，例如vue-best-practices技能的安装量已达1.7K。

项目地址：github.com/hyf0/vue-skills

实践指南：如何快速上手Skills

这些Skills能实实在在地提升你的项目开发效率。以下是快速使用的步骤：

1. 安装Skill
   在项目根目录下执行安装命令。例如，安装agent-skills中的React最佳实践技能：

   npx skills add https://github.com/vercel-labs/agent-skills --skill vercel-react-best-practices

   执行命令后，终端会显示克隆仓库、发现技能等过程信息。

2. 配置安装选项
   安装过程中，命令行工具会进行交互式配置：

   • 选择AI代理：工具会检测你系统上已安装的AI代理，并列出以供选择，例如Antigravity、Codex、Cursor、Gemini CLI、Trae等。你可以用空格键勾选需要启用该技能的代理。
   • 选择安装范围：
     • Project（项目级）：技能仅在当前项目生效。
     • Global（全局）：技能安装在用户主目录，对所有项目可用。

3. 开始智能编码
   安装配置完成后，无需任何手动激活。当你像往常一样向AI（如Cursor）发出指令时，例如：“帮我开发一个Segment组件，要符合Vue 3的最佳实践”，AI会自动调用已安装的对应Skills来指导代码生成，确保产出符合预设的规范。

创建你自己的Skills

Skills如此强大，我们自然也可以为自己或团队定制专属Skills。一个标准的Skill项目结构清晰易懂：

my-skill/
├── skill.md          # 【必需】核心指令文件（即Action Guide）
├── rules/            # 【可选】细化规则目录
│   └── crud.md
├── examples/         # 【可选】输入/输出示例目录
│   ├── input.md
│   └── output.md
├── templates/        # 【可选】可复用的代码模板目录
│   └── component.tsx
├── LICENSE.txt       # 【可选】开源协议
└── resources/        # 【可选】参考文件、脚本或素材目录
    └── style-guide.md

你可以基于这个结构，开发一个公司内部的“CRUD Skill”或“UI组件库Skill”。开发的技巧是：先确保Skill能正常运行，再逐步迭代优化其规则和输出质量。

展望：AI赋能开发的新起点

Vercel率先推出skills.sh平台，预示着未来会出现更多类似NPM的AI Skills生态平台。这不仅是技术的演进，也意味着新的行业话语权争夺。可以预见，更丰富、更高质量的Skills将不断涌现，例如：

• 2D/3D模型生成Skills
• Node.js后端开发Skills
• 移动端（iOS/Android）开发Skills
• 企业级私有化部署Skills
• 个人工作流定制Skills

当下，AI辅助开发的天花板已不再仅仅取决于基础模型的能力。高质量、高效率的代码产出，很大程度上取决于你为AI装备了什么样的“技能”。 AI与Skills相结合的开发模式，正在成为前端开发乃至整个软件开发领域不可忽视的新方向。对于开发者而言，理解并善用这一范式，是在人工智能时代保持竞争力的关键。更多关于前端框架和工程化的前沿实践，欢迎在技术社区交流探讨。

参考资料

[1] AI Skills：前端新的效率神器！, 微信公众号：mp.weixin.qq.com/s/nErT_VDInp96vOpMTwWghQ

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