【Skill 创作】一个让 AI 接手新项目“秒变正规军”的初始化基线 Skill

大模型善后工程师-K叔 · 2026 年5 月 14 日 11:29

1、Skill 简介

这是一个能一键扫描仓库结构、自动生成 AGENTS.md（执行约束）和 project-context.md（项目画像）的初始化工具。它能帮 AI 在接手新项目时建立全局视野，适合所有频繁切换多项目、或是想规范团队 AI 协作底线的开发者使用。

2、使用场景

我为什么想做它？

我们在让 AI 辅助编程时，最大的痛点往往不是它“写不出代码”，而是它“没有边界感”。

刚接手一个新仓库，或者面对一个复杂的 Monorepo，AI 经常像个无头苍蝇：不知道去哪跑测试脚本，不懂你本地用的是 conda 还是 poetry，更不知道哪些目录是核心代码、哪些只是临时产物。结果就是：几十轮对话跑下来，代码改乱了，环境配折了。

现在圈内大佬们的通用解法，是在项目根目录建一份 AGENTS.md 来强约束工程细节。但这对普通开发者很不友好——到底该写什么？怎么写？约束到什么颗粒度才有效？大家往往一头雾水，最后写出来的规矩对 AI 根本没有实质性的约束力。

做出来之后能省掉哪些动作？

有了 kz-project-init，你再也不用每次开头都口头警告 AI“测试入口在 Makefile 里”或者“这是一个单仓多模块项目”。它会自动嗅探出所有结构事实，把这些“潜规则”写进门禁里。运行一次后，AI 再接手就能“自带方向盘”。

彩蛋：治好你的“继续大法”焦虑

如果你曾被 AI 的“继续大法”折磨过——也就是 AI 越写越嗨，你却越来越懵，不知道它干到哪了。那么这个 Skill 会给你一个巨大的惊喜：它在生成的门禁规则里，自带了进度汇报机制。以后 AI 每次停下来，都会像下面这样清晰地给你一个状态仪表盘，在该踩油门的时候让你敲继续，在该踩刹车的时候让你果断打断！

3、创作过程

在用 SOLO 创作这个 Skill 的过程中，我最开始的思路比较简单，就是想弄一个 Prompt 模板让 AI 填空。但后来发现，单纯的 LLM 总结经常会“脑补”目录。于是我加入了硬核的 scan_repo.py 脚本，让它先去扫描真实的 Git 结构、Python 环境（.conda.env）和常见入口。

除了扫描结构，我在设计输出契约时，重点植入了两个我踩过无数坑才总结出来的机制：

第一，强制进度设定（进度仪表盘）。

我以前深受 AI“继续大法”的毒害，AI 跑长任务容易偏航。所以我在生成的 AGENTS.md 模板里，强制规定了 AI 任务收尾的格式。每次停下来，AI 必须像个正规军一样汇报：

本轮完成度：X%

主线目标是否完成

阻塞项是什么

下一刀建议

这样，人类开发者就能牢牢握住方向盘，随时踩刹车。

第二，BMAD 流程感知能力。

很多规范化团队在用 BMAD（ B uild M ore A rchitect D reams）工作流欢迎使用 BMad 方法 | BMAD Method ，但新唤起的 AI 往往无视这些沉淀好的文档。我让 Skill 在扫描时，如果发现 _bmad-output/ 目录，就会主动读取里面的故事拆分和阶段状态。这样生成的 project-context.md 就不再是一份干瘪的 README，而是富含当前开发上下文的战报。