Tw93 (@HiTw93) “花了一天时间，把我自己常用的 Skill Release 成一个新玩意叫 Waza 在日语中是 技（わ” — TopicDigg

花了一天时间，把我自己常用的 Skill Release 成一个新玩意叫 Waza 在日语中是 技（わざ） 的意思，常用于武术领域的招式，第一次开源一个没有代码只有 md 的产品，在没有 AI 的年代对于程序员而言是很羞耻的 之前 Superpowers 出来的时候，我安装一次就卸载了，感觉太重了，不是很适合我，会有不少人给我推荐 "你知道 Superpowers 吗？这个都不用那你就不潮流了，非常牛逼"，后面发现了 gstack，好了不少，但还是太多了，还是不习惯，我期待简单好用，同时清楚它在做什么。 所以我按自己的习惯做了 Waza，对我而言装上这一套就够了，其他 skill 不用再折腾，不多不少刚好够用，后面有新的迭代可以持续优化下去。8 个 skill 对应我认为在 AI 时代一个好的工程师应该具备的 8 个能力： 1、会思考，AI 写代码很快，但方向错了越快越远，好的工程师在动手前会先质疑问题本身，压测方案，脑子里有清晰的架构再让 AI 去执行，/think 就是把这个习惯固定下来。 2、会设计，做产品不只是把功能实现了，AI 生成的东西很容易千篇一律，好的工程师对交付物有审美要求，出来的东西要有明确的设计方向，/design 做的就是这件事。 3、会排查，AI 改 bug 最容易陷入"改了试试"的循环，好的工程师遇到问题会系统化定位，确认根因再动手修，一次到位，这个习惯我沉淀成了 /hunt。 4、会检查，AI 生成的代码更需要人来把关，合并前先审一遍 diff，能自动修的修掉，需要判断的归拢到一起，用证据验证而不是凭感觉收工，这个是 /check。 5、会阅读，好的工程师习惯读一手资料而不是二手总结，把 URL 或 PDF 转成干净的 Markdown 直接进工作流，/read 做的就是这件事。 6、会写作，技术再强，写不清楚别人就接收不到，好的工程师能把学到的、想表达的东西清晰地传递给对应的受众，/write 帮你把这一步做好。 7、会学习，AI 时代技术迭代更快，进入一个陌生领域不是刷几篇文章就完了，而是收集、消化、提纲、初稿、打磨、发布，用输出驱动学习，/learn 就是这套流程。 8、会维护，好的工程师不只关注业务代码，工具链本身也需要体检，CLAUDE.md、rules、hooks、MCP 这些配置感觉不对的时候跑一下 /health 就知道问题在哪。