无论是构建小型应用，还是管理大型软件项目，开发工作流程都可能很快变得复杂且耗时。软件技能为 AI 智能体提供专业能力，帮助其编写代码、分析项目、调试问题，更高效地支持各类技术工作流程。借助这些技能，AI 智能体可以处理重复性的开发任务，提升一致性，并帮助生成更可靠的软件成果。在本文中，我们将介绍能够增强 AI 智能体在现代开发工作流程中能力的软件开发技能。
什么是 AI 软件技能？
AI 软件技能是一系列面向具体任务的配置，用于提升 AI 智能体在软件工程工作流程中的辅助能力。它们可以引导 AI 智能体完成编码、调试、测试、安全审查、API 开发和部署等工作。这些技能有助于规范开发流程、减少重复性工作，并帮助开发者管理复杂的技术项目。
Kimi 中可直接使用的软件技能
构建软件需要处理编码、测试、部署和安全检查等任务。Kimi 的 AI 技能提供可直接使用的解决方案，帮助开发者分析代码、自动化工作流程，并提升整个软件开发生命周期中的效率。以下是 Kimi 提供的软件开发技能。
| 技能名称 | 说明 |
|---|---|
| code-mentor | AI 编程导师，提供交互式课程、代码审查、调试帮助、算法练习以及针对 Python 和 JavaScript 的项目指导。 |
| code-to-diagram | 分析代码库，利用针对 Python、JavaScript、TypeScript、Go 和 Java 的 AST 解析，自动生成架构图、流程图和模块图。 |
| code-vuln-audit | 扫描代码中的安全问题，包括依赖漏洞、密钥泄露以及 SQL 注入、XSS、命令注入等 OWASP 反模式。 |
| conventional-commit-gen | 分析 git diff，按照 Conventional Commits 规范生成提交信息，自动检测作用范围并推断提交类型。 |
| dev-guide-generator | 生成完整的技术教程，涵盖前置条件、环境搭建、核心步骤、故障排查以及最终的速查表。 |
| gitlab-cli-skills | 通过命令参考和工作流程示例，引导用户完成合并请求、issue、CI/CD 流水线、仓库和身份验证等 GitLab CLI 操作。 |
| http-load-profiler | 运行分阶段的 HTTP 负载测试，逐步提升并发量，以测量 p50、p90 和 p99 延迟，检测性能瓶颈，并给出最佳并发量建议。 |
| incident-review-guide | 基于 SRE 最佳实践生成无责事故复盘和事件回顾报告，包含结构化时间线、根因分析、行动项和经验总结。 |
| kubectl | 执行 kubectl 命令来管理 Kubernetes 集群，包括查询 Pod 和 Deployment、部署应用、调试容器以及监控集群健康状况。 |
| log-error-digest | 分析日志文件以排查错误，识别错误高峰时段，并针对 JSON、syslog 和 Nginx 等格式生成错误聚类、频率统计和时间分布报告。 |
| pipeline-blueprint | 提供 GitHub Actions 和 GitLab CI 的 CI/CD 最佳实践及流水线模板，根据前端、后端、全栈或 monorepo 等项目类型推荐相应配置。 |
| repo-audit | 深度分析 Git 历史记录，识别频繁变更的热点文件，按贡献者分析代码归属，并扫描泄露的密钥信息。 |
| route-to-openapi | 通过扫描 Flask、FastAPI、Express、Gin 等框架中的路由定义，生成 OpenAPI 3.0 或 Swagger 格式的 RESTful API 文档。 |
| secure-code-review | 系统性地审查代码是否存在 SQL 注入、XSS、SSRF、访问控制缺陷、密码学缺陷等 OWASP Top 10 漏洞，并提供修复建议。 |
| api-shape-explorer | 使用并行子智能体为软件模块生成多种截然不同的接口设计方案，帮助团队探索和比较 API 设计选项。 |
| cross-examine | 通过就决策树的每个分支向用户提问，对软件方案或设计进行压力测试，直至双方达成共识。 |
| deep-module-refactor | 探索代码库以发现架构改进的机会，通过深化浅层模块使代码更易于测试。 |
| test-driven-dev | 通过“红-绿-重构”循环指导测试驱动开发，结合集成测试和测试先行的方式构建功能或修复缺陷。 |
| localization-toolkit | 在 React 和 TypeScript 代码库中搭建、审查并落实国际化与本地化，涵盖框架配置、字符串提取、语言覆盖以及键值一致性校验。 |
| terraform-deploy-pitfalls | 涵盖 Terraform provisioner 的运维陷阱、多环境隔离以及零故障部署，包括时序竞争、SSH 冲突、DNS 重复以及启动缺口等问题。 |
| test-suite-architect | 为软件项目建立全面的 QA 测试流程，涵盖测试策略、遵循 Google 测试标准的测试用例、测试计划执行以及缺陷跟踪。 |
如何开始使用 Kimi 内置的软件技能？
Kimi 让你可以快速将内置技能应用于不同的开发任务。选择一项技能，输入你的需求，即可让 Kimi 借助 AI 协助完成编码、分析、调试、文档编写等软件工作流程。请按以下步骤开始使用。
第一步：输入技能命令
打开 Kimi，输入你要使用的软件技能命令。例如，输入 /secure-code-review 进行安全检查。
第二步：开始你的任务
选择技能后，在对话中说明你的需求。例如使用 /secure-code-review 时，你可以让 Kimi 分析你的代码是否存在安全风险，并给出修复建议。
示例提示词：
Kimi 的 AI 会处理你的指令，检查所提供的代码，并借助所选的软件技能生成详细的安全审查报告，指出可能存在的问题并提出改进建议。
第 3 步：检查输出结果
查看生成的结果，如有需要可对回复进行优化，再将完成的输出用于你的开发流程。
为你的工具箱添加更多开源软件技能
软件技能可以覆盖广泛的开发任务，但你还可以为专门的工作流程添加更多技能来扩展工具箱。这些 AI 技能可以帮助完成产品规划、编码辅助、测试、自动化和技术文档等方面的工作，让开发流程更高效、更规范。以下是一些可以进一步提升你的开发流程的 AI 软件技能。
| 技能名称 | 描述 | URL |
|---|---|---|
| agent-postmortem-skill | 一种验证技能，强制编程 agent 在宣称完成任务之前用证据证明其工作成果。要求包含意图快照、证据收集（git status、diff、命令输出）、验证检查以及带有结论和风险的复盘输出。 | https://github.com/plus8bit/agent-postmortem-skill |
| alibaba-java-coding-guidelines-skill | 用于将阿里巴巴 Java 开发规约应用于 Java、Spring、MyBatis、Maven、MySQL、SQL、日志记录、异常处理和安全校验的 agent 技能。包含多语言（Python、Node.js、Go）校验脚本。 | https://github.com/ns3154/alibaba-java-coding-guidelines-skill |
| litprog-skill | 面向 agent 执行环境的文学化编程技能。可将代码库转换为文学化程序，通过 .lit.md 文件将文字说明、Mermaid 图表、LaTeX 数学公式和高亮代码交织在一起。包含编织/解编脚本和反向同步引擎。 | https://github.com/tlehman/litprog-skill |
| ios-agent-skill | 面向 AI 编程 agent 的可用于生产环境的 iOS SwiftUI 指南。涵盖 SwiftUI 最佳实践、UI 模式以及支持 15 个以上 AI 平台的跨平台 iOS 开发工作流。 | https://github.com/Nagarjuna2997/ios-agent-skill |
| tsbs-benchmark-agent-skill | 在 Docker 中针对 QuestDB 运行端到端的 TSBS（时间序列基准测试套件）基准测试。可自动完成前置条件准备、数据生成、加载、查询执行和清理，用于性能测试。 | https://github.com/questdb/tsbs-benchmark-agent-skill |
| devops-sre-skills | 面向 DevOps 和 SRE 工作、默认安全的 agent 可用 SKILL.md 技能库，内置操作手册。涵盖 Kubernetes、AWS、Terraform、ArgoCD 以及带只读流程和验证指引的事件响应。 | https://github.com/bregman-arie/devops-sre-skills |
| aws-devops-agent-skills | 面向 AWS DevOps Agent 的定制技能，包括 EKS 韧性检查工具、Well-Architected 框架评审以及中国区多账户 DevOps 场景。共包含 10 项技能，用于路由、事件排查和跨账户管理。 | https://github.com/aws-samples/sample-skills-for-AWS-Devops-agent |
| software-architecture-skills | 一套与平台无关的软件架构技能包，用于探索架构方案、记录权衡取舍、定义边界并撰写可复用的架构文档。包含 ADR 撰写工具、架构方案生成器、风险评估工具、可用性策略评审工具、组件边界评审工具以及服务拆分建议工具。 | https://github.com/45ck/software-architecture-skills |
| swift-architecture-skill | 涵盖 MVP、MVVM、MVI、TCA、Clean Architecture、VIPER、Coordinator 和 Reactive 等 Swift 架构设计与实现模式的技能。每种架构都配有专门的实操手册，包括概述、模式、反模式修正、测试策略和 PR 检查清单。 | https://github.com/efremidze/swift-architecture-skill |
| superstar-engineer-skill | 推动编程 agent 像 10 倍效率的首席/资深软件工程师一样工作。大胆简化方案、从约束条件出发推理、揭示权衡取舍、为失败做预案，并交付最简单、可自证合理的解决方案。涵盖架构决策、系统设计、生产环境可靠性、性能瓶颈和根因排查。 | https://github.com/inevolin/superstar-engineer-skill |
如何在 Kimi 中使用开源 AI 技能？
借助开源 AI 技能，你可以通过安装公开仓库中的技能，为 Kimi 增添新功能。你只需提供技能的 URL，让 Kimi 自动完成配置，随后就可以将新增功能用于开发、自动化等各种工作流程。请按以下步骤在 Kimi 中使用这些开源技能：
第 1 步：输入提示词
打开 Kimi，输入包含你想添加的开源技能的 GitHub 链接的提示词。
提示词示例：
第 2 步：让 AI 自动安装技能
Kimi 会处理你提供的仓库链接，下载所需文件，并完成技能配置，使其可以在你的工作空间中使用。
第 3 步：使用该技能
安装完成后，在 Kimi 中启用该技能，并输入相关指令即可开始使用。你可以根据技能的用途，让它执行代码审查、生成文档、分析数据或改进工作流程等任务。
为你的工作流构建高级自定义软件技能
Kimi 让你把自己的资料转化为可复用的 AI 工具，从而创建个性化技能。你可以添加编码规范、项目文档、技术参考资料或工作流说明，构建符合开发需求的技能。按照以下步骤，在 Kimi 中创建你的自定义软件技能。
第一步：进入文档转技能工具
打开 Kimi 技能，选择“文档转技能”，开始创建你的自定义软件开发技能。
第二步：上传文件
上传与软件相关的资料，例如编码规范、API 文档、项目需求、测试指南或技术笔记。Kimi 会分析这些文件，并将其转化为可用于辅助类似开发任务的结构化技能。
第三步：创建并使用你的技能
处理完成后，你的自定义软件技能即可用于代码审查、文档生成、调试支持或工作流自动化等任务。
你也可以随时编辑该技能，或将其下载为文件以便在其他项目中复用。
使用软件开发技能的进阶技巧
要高效使用软件开发技能，不能只是套用预设的工作流。进阶用法包括定制技能、组合多个工作流，以及持续改进 AI 智能体在开发任务中的支持方式。
根据项目标准定制技能
让软件开发技能匹配你的项目需求，包括编码规范、架构准则、测试规则和文档格式。定制后的技能能帮助 AI 智能体产出更符合团队开发习惯的结果。
组合多个技能应对复杂工作流
软件开发通常涉及多个相互关联的任务，例如规划、编码、测试、调试和文档编写。组合不同的技能可以让 AI 智能体处理更广泛的工作流，而不只是完成孤立的任务。
在运行技能前提供详细上下文
为 AI 智能体提供相关信息，例如项目目标、代码库结构、技术要求和预期输出。清晰的上下文有助于技能生成更准确的结果，减少不必要的修改。
根据开发反馈优化技能
查看 AI 生成的结果，找出需要改进的地方。根据反复出现的问题，更新技能的指令、要求或工作流，让 AI 辅助开发随着时间推移变得更加可靠。
为重复出现的工程任务创建可复用技能
把重复性的开发流程转化为可复用的技能，例如代码审查清单、测试工作流、API 文档生成或缺陷分析流程。可复用技能能提升一致性，并在多个项目中节省时间。
结语
AI 正在改变开发者进行软件开发的方式，让技术任务变得更快、更易管理。借助合适的软件技能，团队可以改进工作流、更高效地解决问题，并适应不断变化的开发需求。探索这些 AI 能力可以帮助开发者以更少的投入构建更好的解决方案。体验 Kimi，去发现、创建并应用适用于你软件项目的 AI 技能。立即开始使用 Kimi，提升你的开发工作流。