TS教父开源了自己的AI编程配置，有八万人都在跟着抄。我们一起来看看。

这周看到 GitHub trending 里，一个项目涨得特别猛，点进去一看——一位做 TypeScript 教育很有名的开发者把自己每天用 Claude Code 写代码时的全套配置文件开源了。

做这件事的人叫 Matt Pocock，在 TypeScript 圈子里算教父级别的人物。他做了一个叫 Total TypeScript 的课程平台，六万多人订阅，之前在 Vercel 和 Stately 都待过。不是那种只写教程不碰工程的人，每天自己也在用 AI agent 写生产代码。

他开源的是他在自己电脑上 .claude 目录里攒的那些「技能文件」，每个技能对应一条斜杠命令。你 clone 下来之后，在 Claude Code 里输 /tdd 就能跑测试驱动开发，输 /diagnose 就走结构化排错流程。不需要自己从头写提示词，也不需要啃 Claude Code 的配置文档。

截至这周，仓库已经有八万多颗 star，七千多个 fork。在个人开源的 AI 编程配置项目里，应该是目前规模最大的。

挑几个我觉得最值得看的说一下。

第一个是 /tdd。它不是简单地让 AI 写测试，而是把「红-绿-重构」三步循环变成了 agent 的默认行为：先写一个会失败的测试，再写最少的代码让它通过，然后重构，每一轮都走完一个完整循环再进下一轮。用过的人说，这让 AI 从「一口气写一大坨然后祈祷能跑」变成了「每一步都有验证」，bug 率明显下来了。

第二个是 /grill-with-docs。名字挺有意思，直译过来是「用文档烤你」。它的逻辑是：在 AI 动手写代码之前，先让它像面试官一样问你一堆问题。项目用什么技术栈？命名规范是什么？有哪些特殊约束？问完之后自动生成一份项目专属的上下文文档。之后每次开新会话，agent 读这份文件就能快速进入状态，不用每次重新解释一遍。

第三个是 /caveman。最简单也最实用，让 AI 的回复变得极其精简，几乎不说废话。有人测过，开了之后 AI 回复的冗余少了大概七成多。写代码的时候不需要它跟你解释来龙去脉，直接给改动就行。

第四个是 /diagnose，结构化排错。它把 debug 拆成固定步骤：先复现、再最小化、再定位、再修。不让 AI 上来就猜答案瞎改，而是一步一步缩小范围。这其实就是资深工程师排查问题的常规流程，但多数人跟 AI 说「帮我修这个 bug」的时候，AI 默认不走这条路，除非你明确告诉它。

除了这几条，还有 /triage（issue 分类）、/to-prd（把聊天对话整理成产品需求文档）、/handoff（不同 agent 之间做上下文交接）、/prototype（快速搭原型验证想法）等十几条。每条就是一个 SKILL.md 文件加几行脚本，非常轻。

装的话一行命令：

npx skills@latest add mattpocock/skills

可以全装，也可以挑着装。装完跑一遍 /setup-matt-pocock-skills，它会问你用什么 issue 管理工具、文档放在哪，然后自动配好。

之前也有人开源过类似的东西，比如谷歌资深工程师 Addy Osmani 的 agent-skills，Karpathy 的 CLAUDE.md。那两个更偏「规范声明」，是告诉 AI「你应该成为什么样的工程师」。Matt Pocock 这个不太一样，他的每条 skill 都是一个具体的工程动作，不是「你应该写好代码」，而是「你现在按红绿重构的节奏写，每一步跑测试」。更像是把老工程师带新人时反复提醒的操作习惯，直接编码进了 agent 的行为里。

他在 README 第一行写的就是这个意思——"Skills for Real Engineers"（给真正写代码的工程师用的），后面跟了一句 "not vibe coding"（不是随便写写的那种）。

说实话我还没把每条 skill 都试完，但翻了一圈下来有个感受：这些 skill 解决的不是 AI 能力不够的问题，是 AI 行为不稳定的问题。大模型已经很强了，但你不给它规矩，它就按自己的默认路径走，而那个默认路径经常不是工程上最优的。Matt Pocock 做的事，就是把「资深工程师的工程习惯」变成了 agent 能读懂的指令文件。

项目放在 GitHub 上，作者名 mattpocock，仓库名就叫 skills。

我觉得如果是初学者，先随便尝试，等到你能够用到这些工具的时候，就说明你已经用的比较深入了。