最近有位做前端开发的朋友跟我聊起一个困扰很久的问题：他在好几个AI编程工具里装了不少标着“支持React组件自动生成”的Skill，结果真正写项目时不是输出格式错乱，就是逻辑漏洞百出，最后还得手动重写一遍。他半开玩笑说：“这哪是帮手，简直是添麻烦。”这话听着轻松，背后其实是很多开发者的真实处境——市面上能搜到的AI技能越来越多，但真正拿过来就能用、用了就靠谱的，少之又少。
为什么会出现这种情况？核心在于“可交付”这三个字被悄悄忽略了。很多人以为只要功能描述看着对口、安装过程顺利、跑通一两个测试案例，这个Skill就算合格了。其实远不止如此。真正的可交付，意味着它能在真实工作流中稳定运行，不依赖冷门环境，不卡壳于中文变量命名，不会因为输入稍长一点就崩掉，更不能把用户当免费测试员反复报bug修半天。
陌讯Skills聚合平台正是从这个问题出发，建了一套三层质量门禁机制，专门过滤那些看起来很美、用起来很难的Skill。
第一关叫“可用性验证”。不是看作者写了多少行文档，而是真机实测：在标准配置的本地开发环境中，是否无需改一行代码就能直接调用；面对常见边界情况（比如空参数、超长文本、嵌套JSON），会不会直接抛异常或者静默失败；命令响应时间是否控制在合理区间内。这一轮筛下来，大概三成提交会因基础稳定性不过关被淘汰。
第二关是“一致性审查”。同一个Skill，在不同终端上表现得一样吗？比如你在某款IDE插件里执行“生成Vue3表单”，得到的是带Composition API的标准写法；换到另一个CLI工具里再试一次，就不能突然变成Options API加一堆过时语法。平台会对每个Skill做多端交叉比对，并强制统一底层提示工程策略和输出模板规则。这让开发者不用每次换工具都要重新学一套交互习惯。
第三关最实在，叫做“场景闭环检验”。不再只盯着单一指令能否完成，而是模拟完整工作动线：例如“根据PRD文档生成接口Mock数据”，不仅要产出正确的JSON Schema，还要自动补全示例值类型判断、处理枚举字段映射、预留扩展字段占位符……最终导出的结果，应该能让测试同学拿来就跑单元测试，而不是先花半小时人工校验格式。
目前平台上已入库的4万多个Skill，全部经过这套流程锤炼。它们覆盖从前端页面搭建、后端API调试、UI稿转代码，到日常办公中的PPT大纲提炼、会议纪要摘要、Excel公式推荐等具体任务。尤其值得注意的是，不少高频使用的Skill还额外标注了适用人群标签，比如“适合刚接触TypeScript的新手”或“需配合Git Hooks使用”，让用户一眼看清匹配度，减少试错成本。
有人问，这种严格筛选会不会拖慢更新速度？恰恰相反，正因为前期门槛明确，后期维护反而更轻量。开发者清楚知道平台期望什么，提交前就会主动打磨健壮性和说明完整性；而使用者也能更快找到那个“刚好合适”的选项，不必翻十页结果还在猜哪个版本才是最新稳定版。
说到底，“可交付”不是一个技术指标，而是对人负责的态度。当你点开一个Skill详情页，看到的不只是功能列表，还有它经历过几轮压力测试、适配了多少种主流工具、在哪些典型场景下被反复验证过——这才是值得放心交给日常工作流的能力。毕竟我们不需要更多五光十色的玩具，只需要几个关键时刻靠得住的搭档。
