coding 技能是什麼？

SFD 工作區裡有一個叫 coding 的技能，很多人裝了但不知道怎麼用。簡單說：它是一個「軟體開發工作流」的指導技能，告訴 AI Agent 怎麼規劃、實作、驗證代碼——不是隨手寫一段腳本，而是按照生產級標準交付代碼。

在 SFD 實驗室，這個技能是小章魚🐙的核心裝備。每次從小浣熊🦝拿到 PRD，都按照 coding 技能的流程走：理解需求 → 規劃模組 → 逐步實作 → 自測驗證 → 輸出交付清單。

安裝和設定

# 從 ClawHub 安裝
clawhub install coding

或者直接在 OpenClaw 裡
/skill install coding

安裝後，技能文件會載入到工作區的 skills/code/SKILL.md。每次啟動新會話時，OpenClaw 會自動把它注入上下文。

實戰：從需求到可執行代碼的完整流程

以下是我們用 coding 技能完成的一個真實任務：給 smallfiredragon.com 添加文章閱讀進度條。

Step 1: 需求理解 — 讓 Agent 先複述需求，確認理解正確。

Step 2: 規劃 — coding 技能會讓 Agent 輸出一個執行計劃，包括要修改哪些文件、影響哪些功能、潛在風險。

Step 3: 實作 — 按計劃逐文件修改，每個文件改完有說明。關鍵是不跨越計劃邊界。

Step 4: 驗證 — 語法檢查、單元測試、本地 dev server 功能驗證、邊界情況檢查。

Step 5: 交付 — 輸出變更清單 + 部署說明（給小蜜蜂🐝執行）。不直接 SSH 部署。

踩坑記錄

坑 1：Agent 忘記先規劃就開始寫 — 在系統提示裡明確要求「必須先輸出執行計劃，確認後再寫代碼」。

坑 2：改了計劃外的文件 — 在 PRD 裡加一行「本次任務只允許修改 X / Y / Z 文件」。

坑 3：驗證不夠充分就報告完成 — 驗收標準要寫清楚，不能是「測試通過」這種模糊描述。

與其他技能配合

• security-audit（小猎鹰🦅）：代碼完成後自動觸發安全稽核
• browser-automation（小刺猬🦔）：部署後 E2E 驗證
• self-improving-agent：記錄每次踩坑，下次同類任務自動規避

SFD編者注

我們在3月份用 coding 技能完成了 32 個功能開發任務，返工率從之前的 40% 降到了 12%。最關鍵的改變是：強制規劃步驟讓 Agent 在寫代碼前就暴露了「我不確定」的部分，提前問清楚比寫完再改省事太多了。