敏捷开发「BMAD」也推出了Agent Skills，CC直接用｜ 斩获2.6万star

在过去的一年里，我们见证了AI编程工具从简单的“代码补全”进化到了能够自主处理复杂逻辑的“智能Agent”。然而，在实际的企业级开发中，很多开发者依然会面临一个核心困境：即便AI能写代码，它能像人类团队一样进行需求分析、架构设计和敏捷迭代吗？

当任务规模超出一个简单的函数，涉及到多个文件、复杂的非功能性需求以及长期的维护时，单纯的“对话式编程”往往会因为上下文丢失、角色错位和Token消耗过快而崩溃。到了20、30轮后的对话随着上下文的增长AI的注意力分散的越来越厉害，效率变低，远不及最开始1到10轮的对话效率高，这是vibe coding当前面临的核心痛点。

针对这一问题，BMAD推出了： BMAD Method v6 for Claude Code skills。这不仅仅是一套Skills集，它是一套将敏捷开发方法论（Agile Methodology）与AI原生能力深度融合的工程框架。它将Claude Code从一个“更聪明的编辑器”转变为一支具备9种专业角色、15种标准工作流的“全栈敏捷开发团队”。

项目地址：https://github.com/aj-geddes/claude-code-bmad-skills

什么是BMAD？

BMAD（Build More, Architect Dreams）是一个在GitHub上斩获26.3k Star的现象级开源生态。

核心引擎：四阶段闭环工作流

BMAD拒绝混乱的“问答式编程”，而是强制执行一套严谨的敏捷开发生命周期（The Workflow），确保在写第一行代码前，系统已经被完美设计：

• 第一阶段Analysis（分析）： 由AI业务分析师主导。它不急于动手，而是先对你的想法进行可行性验证、竞品分析和头脑风暴，最终产出明确的《项目简报》，确保方向不跑偏。
• 第二阶段Planning（规划）： 由AI产品经理接手。将简报转化为详细的《产品需求文档 (PRD)》，定义清楚用户故事（User Stories）和验收标准，明确“我们要造什么”。
• 第三阶段Architecture（架构）： 这是BMAD的灵魂阶段。 由AI架构师设计系统蓝图、数据库结构、API接口和文件目录。它强调"Spec-First"（文档优先），通过生成 architecture.md 等技术文档锁死逻辑，这是后续代码不乱套的根本保证。
• 第四阶段Implementation（实施）： 由AI敏捷团队执行。Scrum Master将架构文档拆解为具体的开发任务（Story），AI开发者逐个领取任务进行编码，并即时进行测试（QA），最终交付高质量代码。

杀手级特性：为什么它能做大项目？

BMAD能驾驭复杂系统的秘密在于其底层的三大技术支柱：

• 上下文工程 (Context Engineering)： 这是BMAD的“大脑”。它通过结构化的文档管理，让AI在处理第100个文件时，依然精准记得第1个文件里定义的架构约束，彻底解决LLM的“失忆”问题。
• 代码库扁平化工具 (Codebase Flattener)： 这是BMAD的“神兵利器”。它能将复杂的嵌套目录结构瞬间“拍平”为AI易于理解的单一上下文格式（如XML）。这意味着你可以把一个百万行代码的旧项目直接丢给AI，让它读懂并在此基础上重构或开发。
• 深度集成性 (Seamless Integration)： BMAD不是一座孤岛。它能与Claude Code等前沿AI编码工具深度结合，通过定制的Skills将这套敏捷流程直接植入你的IDE中，让虚拟团队真正进驻你的开发环境。

庞大的社区背书

BMAD高达26.3k的GitHub Stars证明了它拥有一个庞大且活跃的开发者社区。

这意味着无数的开发者正在持续验证这套流程，贡献最佳实践，确保封装在Skill里的每一行Prompt都是经过实战打磨的。

BMAD的9个Agent skill

为了实现工程级的严谨性，BMAD将9个Skill划分为四个标准模块（Modules）。这种分类不是随意的，而是对应了从核心编排到业务交付，再到扩展与创新的完整生态位。

Core Module (核心编排模块)

这是系统的中枢神经，负责维持全局状态的一致性。

• BMad Master (有限状态机编排器)
• 技术细节： 这是一个基于持久化YAML存储的有限状态机 (FSM) 管理者。
• 解决痛点： LLM本身是无状态的。BMad Master通过读取 project-config.yaml 维护全局状态，充当Context Router。它根据当前State动态挂载后续Skill所需的Prompt片段，强制模型在正确的逻辑轨道上运行，防止无关上下文的污染

BMM Module (Main Method Module - 敏捷交付主模块)

这是BMAD的主力军，覆盖了从需求分析到代码落地的全生命周期。

• Business Analyst (语义ETL处理器)
• 职责： 执行从非结构化自然语言 (NL) 到结构化业务实体 (Structured Entity) 的语义清洗。
• 解决痛点： 消除原始需求中的噪声。通过 /product-brief 命令，它将模糊的用户意图转化为下游Agent可解析的“纯净”输入。
• Product Manager (约束注入器)
• 职责： 构建FR/NFR (功能/非功能需求) 矩阵。
• 解决痛点： 执行约束注入 (Constraint Injection)。它显式分离业务功能与技术约束（如延迟、并发量），为后续的架构设计划定硬性边界，防止模型在方案选型时出现“幻觉漂移”。
• UX Designer (多模态逻辑对齐)
• 职责： 文本层的交互预演。它通过ASCII Wireframes和WCAG标准，在代码生成前强制对齐UI交互逻辑。
• System Architect (契约化设计)
• 职责： 设计数据模型、API规范和技术栈选型。
• 核心特性： 引入了文档级静态分析 (Static Analysis) 逻辑。其核心命令 /solutioning-gate-check 本质上是一个“架构Linter”，它会遍历文档树，强制校验PRD需求的覆盖率是否达到100%，实现质量层面的硬性阻断。
• Scrum Master (任务原子化处理器)
• 职责： 执行任务原子化 (Task Atomicity) 转换。
• 解决痛点： 解决LLM无法在单一上下文窗口中处理整个代码库的物理限制。它将复杂的架构文档解构为Token友好的User Stories，通过“分而治之”策略降低推理负担。
• Developer (隔离上下文执行器)
• 职责： 在上下文隔离 (Context Isolation) 下的TDD执行。
• 解决痛点： 在执行 /dev-story 时，它仅加载当前Story相关的架构切片（类似局部RAG机制），最小化Token干扰，并强制生成Test Case以验证逻辑闭环。

BMB Module (Builder Module - 构建与扩展模块)

这是BMAD的元能力层，赋予系统自我进化的能力。

• Builder (元编程工厂)
• 技术细节： 元编程 (Meta-Programming)。
• 核心价值： 系统的自举机制。它是一套“生成Prompt的Prompt”，允许您通过自然语言定义新的状态机节点（如“安全审计员”），自动生成符合规范的 SKILL.md，实现团队能力的动态扩展。

CIS Module (Creative Intelligence System - 创意情报模块)

这是系统的外脑，用于突破LLM的概率预测局限。

• Creative Intelligence (思维链增强)
• 技术细节： 强制思维链 (Chain-of-Thought) 增强。通过集成SCAMPER等8种思维模型，强制模型跳出概率预测的“舒适区”，利用联网能力寻找长尾的技术解。

如何实现70%-85% 的Token节省？

在LLM应用中，Token就是金钱，更是有限的上下文窗口。如果每个角色都携带几千字的“角色设定”，对话很快就会触及瓶颈。项目作者在这里采用了一个极其巧妙的工程设计：Helper Pattern（辅助模式）。

传统的Persona方案

• 每个Prompt都会包含：“你是一个资深的架构师，拥有20年经验，你擅长...”
• 缺点： 冗余信息极多，每次对话都要重复消耗Token。

BMAD的Helper Pattern方案

项目作者将通用的操作逻辑（如“加载配置”、“更新YAML状态”、“格式化输出”）抽取出来，保存在一个独立的 helpers.md 文件中。

• 实现逻辑： 在具体的 SKILL.md 中，不再重复书写具体步骤，而是通过引用标记告诉Claude：“按照helpers.md#Load-Global-Config中的步骤执行”。
• 工程收益：
• 指令压缩： 将数千Token的指令集压缩到了几百个。
• 单点维护： 修改一个全局逻辑，所有角色同步生效。
• 性能提升： 减少了指令干扰，让Claude更专注于当前的任务逻辑。

项目分级系统：量体裁衣的柔性流程

并不是每个项目都需要写几万字的架构文档。BMAD引入了Project Levels (L0 - L4) 机制，根据任务的复杂程度自动调整工作流深度。

级别定义

• Level 0 (原子变更)： 修复一个Bug或增加一个简单字段。流程：/product-brief → /tech-spec → /dev-story。
• Level 2 (中型特性)： 开发一个全新的功能模块。流程：加入 /prd 和 /architecture 环节。
• Level 4 (企业级扩展)： 构建全新的系统架构。流程：需要全套的敏捷仪式，包括Sprint Planning（迭代规划）。

为什么分级很重要？

这种设计避免了“过度工程”。如果您只是想写一个简单的脚本，BMAD会自动切换到轻量化模式，不会强制您去编写复杂的非功能性需求文档。

进阶能力：Builder模块与自定义Agent

项目作者深知，不同的行业有不同的标准。因此，BMAD提供了一个名为Builder的元能力模块。

创建自定义Agent

如果您在进行金融开发，需要一个专门负责安全审计的角色，您可以运行：

/create-agent

按照提示输入该角色的职责（如：代码审计、漏洞扫描），系统会自动为您生成符合BMAD规范的 SKILL.md 文件。

创建自定义工作流

您可以定义自己的斜杠命令，例如 /deploy-to-prod。Builder会帮您生成包含前置检查、构建、迁移和回滚逻辑的标准模板。

使用BMAD开发一个任务管理SaaS系统

以下是开发者文档中的实践示例：

第一步：初始化项目环境

当您在一个新目录启动Claude Code后，第一步是运行：

/workflow-init

此时，BMad Master会介入。它会在您的目录下创建 bmad-outputs/ 文件夹。这是一个“状态感知”系统，通过 project-config.yaml 记录您项目的进度。

第二步：业务发现（Business Analyst）

运行命令：

/product-brief

此时Claude的身份切换为业务分析师。它不会问您“要什么功能”，而是会引导您思考：

• 目标用户是谁？
• 核心痛点是什么？
• 市场上的竞品有哪些弱点？ 最终它会生成一份结构化的产品简报。

第三步：需求精化与架构设计

当您运行 /prd 时，产品经理会读取上一步生成的简报，自动推导出：

• FR-001： 用户必须能通过JWT进行登录。
• NFR-001： 系统响应延迟必须低于200ms。

紧接着，您运行 /architecture。系统架构师会根据这些需求，自动建议您使用FastAPI还是Node.js，并设计出符合NFR-001的数据库索引方案。

第四步：质量关卡（Gate Check）

这是一个体现工程严肃性的环节。运行：

/solutioning-gate-check

系统会扫描架构文档，检查是否100%覆盖了PRD中定义的每一项需求。如果评分低于90%，它会拒绝进入开发环节，并指出设计中的漏洞。您可以就这样一步步的运行内置的斜杠命令，BMAD+Claude code会自动帮您打磨出一个前后端健全的系统。

状态持久化：如何解决AI的“失忆”问题？

在传统的对话中，如果您关闭了终端，AI就会忘记之前的决策。BMAD通过YAML-based Status Tracking解决了这个问题。

核心文件：bmm-workflow-status.yaml

该文件充当了项目的“外部记忆”。它记录了：

• 哪一个阶段已完成（completed: true）。
• 上一次决策的时间戳。
• 功能需求（FR）和非功能需求（NFR）的计数。

跨会话的一致性

当您第二天重新打开项目并输入 /workflow-status 时，Claude不会问您“我们要干什么”，而是会告诉您：“根据状态文件，我们昨天完成了架构设计并通过了Gate Check，现在的推荐步骤是进行 /sprint-planning。”

结语：迈向真正的AI软件工程

Claude Code BMAD Skills的出现，标志着我们正从“提示词工程（Prompt Engineering）”迈向真正的“AI软件工程（AI Software Engineering）”。

通过引入敏捷开发的角色分工、结构化的状态管理以及极致的Token优化，BMAD成功地在Claude这一强大的底座之上，构建了一层具备工业生产力的逻辑框架。

如果您渴望在Claude Code中获得进一步的生产力提升，那么从运行 git clone https://github.com/aj-geddes/claude-code-bmad-skills.git 开始，体验这支数字敏捷团队的威力，无疑是一个明智的选择。

文章来自于微信公众号 “AI修猫Prompt”，作者 “AI修猫Prompt”