Agentic Awesome Skills 工作流实战：用 Antigravity 执行手册编排多技能完成端到端目标
【免费下载链接】agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,600+ agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/agentic-awesome-skills
工作流手册，以更少的摩擦协调多个技能。
本篇指南以 AAS Core 的 Antigravity 工作流体系为主线，讲解如何在 agentic-awesome-skills 仓库中用"包（Bundles）选技能、工作流（Workflows）排序执行"的方式，把 2,115+ 个 Agentic Skills 组合成可落地、可复现、可审计的端到端任务路径。读完本文，你将掌握工作流的定义与使用流程，拿到 6 个可直接照做的实战工作流（SaaS MVP 发布、Web 应用安全审计、AI 代理系统构建、QA 与浏览器自动化、DDD 核心域设计），并能解析 data/workflows.json 中的机器可读元数据，将其接入自己的工具链。
什么是工作流
在 Antigravity 体系里，技能（Skill）是原子能力，而工作流（Workflow）是指导性的、逐步执行路径，它将多个技能组合起来实现一个具体目标。
- 包（Bundles）告诉您哪些技能与某个角色相关，例如"安全工程师"包列出
ethical-hacking-methodology、security-auditor等技能清单； - 工作流（Workflows）告诉您如何按顺序使用这些技能来完成实际目标，例如"先威胁建模，再测认证，再加固验证"。
用文档中的比喻：如果包是您的工具箱，工作流就是您的执行手册。包解决"选什么"的问题，工作流解决"按什么顺序做"的问题。
如何使用工作流
使用工作流只需四步，全程不需要一次性加载所有技能：
- 安装一次仓库：运行
npx agentic-awesome-skills，一次性获取全部技能与数据文件； - 选择工作流：根据您的即时目标，从本文或 data/workflows.json 中挑选匹配的工作流；
- 逐步执行：按顺序执行工作流中的每个步骤，并在每个步骤中调用列出的技能（Claude Code 用
>> /skill-name、Cursor 在聊天中使用@skill-name、Gemini CLI 与 Codex CLI 使用Use skill-name...）； - 保留成果：在每个步骤输出计划、决策、测试与验证证据，作为后续步骤的输入与最终验收依据。
当您需要更广泛的覆盖范围时，可以将工作流与 bundles.md 中的包结合使用——例如先用Essentials包打好基础，再按工作流调用领域技能。
机器可读的工作流元数据
对于工具和自动化场景，工作流元数据集中存放在 data/workflows.json 中。该文件以版本化的 JSON 结构描述每一个工作流：
generatedAt/version：元数据的生成时间与结构版本（当前为version: 1）；id/name：机器可读 ID（如ship-saas-mvp）与人类可读名称；description：工作流的一句话概述；category：分类维度，当前共 5 类：web（Web 开发）、security（安全审计）、ai-agents（AI 代理）、testing（测试）、architecture（架构设计）；relatedBundles：关联的包 ID（如core-dev、ops-core、security-core、data-core），这些是 data/bundles.json 中更广泛的目录/工作流分组，不需要与文档中的编辑包一一对应；steps[]：步骤数组，每个步骤包含title（标题）、goal（目标）、recommendedSkills[]（推荐技能 ID 列表）、notes（执行备注）。
仓库对这份元数据有严格的质量约束：docs/maintainers/audit.md 明确规定"workflows.json 中的每一个recommendedSkills必须真实存在于 skills/ 目录中"，这意味着文档中引用的每个技能链接都可以直接跳转到仓库内对应技能，不会出现悬空引用。
工作流：发布 SaaS MVP
构建并发布一个最小化但面向生产的 SaaS 产品。
相关包：Essentials、Full-Stack Developer、QA & Testing、DevOps & Cloud（机器可读数据中对应core-dev与ops-core）
前置条件
- 已配置本地仓库和运行时；
- 明确的用户问题和 MVP 范围；
- 已选择基本部署目标。
步骤
规划范围
- 目标：定义 MVP 边界和验收标准；
- 技能：brainstorming、concise-planning、writing-plans；
- 提示词示例：
使用 @concise-planning 定义我的 SaaS MVP 的里程碑和验收标准。 - 执行备注（来自 workflows.json）：在写代码之前先定义问题、用户画像、MVP 边界和验收标准；Core 产出的计划属于评审产物（review artifact），不应直接视为可执行指令。
构建后端和 API
- 目标：实现核心实体、API 和身份验证基线；
- 技能：backend-dev-guidelines、api-patterns、database-design（机器可读版本还额外推荐 auth-implementation-patterns）；
- 提示词示例：
使用 @backend-dev-guidelines 创建账单域的 API 和服务。 - 执行备注：优先采用小的垂直切片（vertical slice），保持 API 契约显式且可测试。
构建前端
- 目标：发布具有清晰 UX 状态的核心用户流程；
- 技能：frontend-developer、react-patterns、frontend-design；
- 提示词示例：
使用 @frontend-developer 实现入门、空状态和初始仪表板。 - 执行备注：优先交付引导（onboarding）、空状态（empty states）和一条完整的 happy-path 流程。
测试和验证
- 目标：在发布前覆盖关键用户旅程；
- 技能：test-driven-development、browser-automation、
@go-playwright（可选，Go 栈；机器可读版本同时推荐 systematic-debugging）； - 提示词示例：
使用 @browser-automation 为注册和结账流程创建 E2E 测试。 - Go 注意：如果项目 QA 和工具使用 Go，优先使用
@go-playwright。
安全发布
- 目标：带有可观察性和回滚计划的发布；
- 技能：deployment-procedures、observability-engineer（机器可读版本还额外推荐 postmortem-writing）；
- 提示词示例：
使用 @deployment-procedures 创建带有回滚的发布检查清单。 - 执行备注：定义发布检查清单、最小遥测（telemetry）与回滚触发条件。
工作流：Web 应用安全审计
从范围定义到修复验证的集中安全审查。
相关包：Security Engineer、Security Developer、Observability & Monitoring（机器可读数据中对应security-core与ops-core）
前置条件
- 测试的明确授权；
- 已记录的目标内范围；
- 可用的日志记录和环境详细信息。
步骤
定义范围和威胁模型
- 目标：识别资产、信任边界和攻击路径；
- 技能：ethical-hacking-methodology、threat-modeling-expert、attack-tree-construction；
- 提示词示例：
使用 @threat-modeling-expert 映射我的 Web 应用的关键资产和信任边界。 - 执行备注：明确记录范围内的目标、假设与范围外约束。
审查身份验证和访问控制
- 目标：检测账户接管和授权缺陷；
- 技能：broken-authentication、auth-implementation-patterns、idor-testing；
- 提示词示例：
使用 @idor-testing 验证多租户端点上的未授权访问。 - 执行备注：优先排查账户接管（account takeover）与提权路径。
评估 API 和输入安全
- 目标：发现高影响的 API 和注入漏洞；
- 技能：api-security-best-practices、api-fuzzing-bug-bounty、top-web-vulnerabilities；
- 提示词示例：
使用 @api-security-best-practices 审计身份验证、账单和管理端点。 - 执行备注：按严重程度与可利用性（exploitability）分级发现，而不仅依赖 CVSS 分数。
加固和验证
- 目标：将发现转换为修复并验证缓解证据；
- 技能：security-auditor、sast-configuration、verification-before-completion；
- 提示词示例：
使用 @verification-before-completion 证明缓解措施是有效的。 - 执行备注：为每个修复项指定负责人与目标日期，并凭证据复测验证。
工作流：构建 AI 代理系统
设计和交付具有可测量可靠性的生产级代理。
相关包：Agent Architect、LLM Application Developer、Data Engineering（机器可读数据中对应core-dev与data-core）
前置条件
- 具有可测量结果的狭窄用例；
- 访问模型提供者和可观察性工具；
- 初始数据集或知识语料库。
步骤
定义目标行为和 KPI
- 目标：设置质量、延迟和失败阈值；
- 技能：ai-agents-architect、agent-evaluation、product-manager-toolkit；
- 提示词示例：
使用 @agent-evaluation 定义我的代理的基准和成功标准。 - 执行备注：在实现前就设定延迟、质量与失败率阈值。
设计检索和记忆
- 目标：构建可靠的检索和上下文架构；
- 技能：llm-app-patterns、rag-implementation、vector-database-engineer（机器可读版本还额外推荐 embedding-strategies）；
- 提示词示例：
使用 @rag-implementation 设计分块、嵌入和检索管道。 - 执行备注：保持检索质量可测量，并对提示词与工具契约进行版本管理。
实现编排
- 目标：实现确定性编排和工具边界；
- 技能：langgraph、mcp-builder、workflow-automation；
- 提示词示例：
使用 @langgraph 实现带有回退和人机回环的代理图。 - 执行备注：从受限的工具权限与显式的回退行为开始。
评估和迭代
- 目标：通过结构化循环改进弱点；
- 技能：agent-evaluation、langfuse、kaizen；
- 提示词示例：
使用 @kaizen 根据测试发现的失败模式确定修复优先级。 - 执行备注：使用测试数据集与失败分桶（failure buckets）驱动每一轮迭代。
工作流：QA 和浏览器自动化
在 CI 中创建具有确定性执行的弹性浏览器自动化。
相关包：QA & Testing、Full-Stack Developer（机器可读数据中对应core-dev与ops-core）
前置条件
- 测试环境和稳定的凭据；
- 已识别的关键用户旅程；
- 可用的 CI 管道。
步骤
准备测试策略
- 目标：范围旅程、装置和执行环境；
- 技能：e2e-testing-patterns、test-driven-development（机器可读版本还额外推荐 code-review-checklist）；
- 提示词示例：
使用 @e2e-testing-patterns 定义最小但高影响的 E2E 套件。 - 执行备注：聚焦业务关键流程，保持执行环境确定性。
实现浏览器测试
- 目标：使用稳定的选择器构建强大的测试覆盖；
- 技能：browser-automation、
@go-playwright（可选，Go 栈）； - 提示词示例：
使用 @go-playwright 在 Go 项目中实现浏览器自动化。 - 执行备注：Go 原生自动化项目使用
go-playwright，JS/TS 技术栈使用 Playwright。
分类和加固
- 目标：消除不稳定行为并强制可重复性；
- 技能：systematic-debugging、test-fixing、verification-before-completion；
- 提示词示例：
使用 @systematic-debugging 分类和解决 CI 中的不稳定性。 - 执行备注：按根因分类失败：选择器漂移、时序、环境、数据。
工作流：设计 DDD 核心域
连贯地对复杂领域建模，然后仅在合理的地方实现战术和事件模式。
相关包：Architecture & Design、DDD & Evented Architecture（机器可读数据中对应core-dev与ops-core）
前置条件
- 至少有一个领域专家或产品负责人代理的访问权限；
- 可用的当前系统上下文和集成环境；
- 对业务目标和关键领域成果的共识。
步骤
评估 DDD 适用性和范围
- 目标：决定完整 DDD、部分 DDD 或简单模块化架构是否合适；
- 技能：domain-driven-design、architecture-decision-records；
- 提示词示例：
使用 @domain-driven-design 评估完整 DDD 对于我们的账单和履行平台是否合理。 - 执行备注：记录为什么需要 DDD、哪里保持轻量，以及成功标准是什么。
创建战略模型
- 目标：定义子域、限界上下文和通用语言；
- 技能：ddd-strategic-design；
- 提示词示例：
使用 @ddd-strategic-design 分类子域并提出具有所有权的限界上下文。 - 执行备注：在做出实现决策之前先划分子域并分配所有权。
映射上下文关系
- 目标：定义上游/下游合约和反腐败边界；
- 技能：ddd-context-mapping；
- 提示词示例：
使用 @ddd-context-mapping 建模 Checkout、Billing 和 Inventory 的交互，明确合约所有权。 - 执行备注：在领域模型分叉处优先采用显式契约与防腐层（anti-corruption layer）。
实现战术模型
- 目标：使用聚合、值对象和领域事件编码不变量；
- 技能：ddd-tactical-patterns、test-driven-development；
- 提示词示例：
使用 @ddd-tactical-patterns 为订单生命周期转换设计聚合和不变量。 - 执行备注：从不变量与事务边界出发，而不是从表或端点出发。
有选择地采用事件模式
- 目标：仅在复杂性和规模需要的地方应用 CQRS、事件存储、投影和 Saga；
- 技能：cqrs-implementation、event-store-design、projection-patterns、saga-orchestration；
- 提示词示例：
使用 @cqrs-implementation 和 @projection-patterns 在不损害领域不变量的情况下扩展读端报告。 - 执行备注：仅在一致性与扩展性权衡被显式确认与接受的地方采用事件模式。
工作流与包的配合策略
工作流与包是互补的两层抽象，官方建议的组合策略如下：
- 按目标选包：现在需要发布功能，选择
Essentials+ 一个领域包（如Full-Stack Developer、DevOps & Cloud）；需要可靠性加固，追加QA & Testing与Security Developer。 - 从 3-5 个技能开始：为当前里程碑选择最小技能集合，只在遇到真实缺口时扩展，而不是一次性加载 20 个技能。
- 一致地调用技能：无论在哪个工作流步骤中，都保持统一的技能调用方式（
@skill-name/Use skill-name.../>> /skill-name）。 - 构建个人简短列表：保留一小份高频技能清单，跨任务复用，减少上下文切换。
例如"发布 SaaS MVP（2 周）"组合为Essentials+Full-Stack Developer+QA & Testing+Startup Founder，正好对应本文第一个工作流的相关包范围。
工作流质量如何保障
从仓库实现看，工作流体系并不是孤立的文档，而是被纳入自动审计：
- docs/maintainers/audit.md 将
workflows.json、bundles.json与 docs/users/bundles.md 视为需要交叉引用的数据源，并检查其中引用的每个技能都真实存在于 skills 目录； - 数据侧，data/workflows.json 中的
recommendedSkills与本文各步骤的技能链接一一对应，且机器可读版本往往比文档列出更完整的推荐清单（如 SaaS MVP 的后端步骤补充了auth-implementation-patterns，AI 代理的检索步骤补充了embedding-strategies），可直接作为工具链的数据来源； - 前端 Workbench 还通过 docs/examples/workflows/mcp-contract 下的示例（
aas-stack.json、plan.json、aas-selection-evidence.json）演示工作流运行中输入、命令与限制的落地形态。
结语
在 agentic-awesome-skills 仓库中，工作流是把 2,115+ 个技能从"可发现"变成"可执行"的关键一层：包负责组织技能目录，工作流负责给出逐步执行路径。无论是发布 SaaS MVP、执行 Web 安全审计、构建 AI 代理、搭建浏览器自动化还是设计 DDD 核心域，您都可以直接照搬本文的步骤清单，把每个步骤的推荐技能与提示词示例转化为 Agent 对话中的实际调用，并在每一步保留计划、决策、测试与验证证据，最终形成可复现、可审计的端到端交付。
【免费下载链接】agentic-awesome-skillsAAS Core is the local, agent-first control plane for complete catalog discovery, agent-owned selection, stack validation, and planning, backed by 2,600+ agentic skills. Includes CLI, local MCP, catalog, plugins, and Workbench.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/an/agentic-awesome-skills
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
