AI 编码规约自习室

把你的编码偏好沉淀成跨模型可复用的 Skill 包并追踪效果

痛点

用 AI 写代码时，代码常能跑但风格杂乱，比如冗余的非空判断；同时，个人积累的提示词和上下文散落在不同工具里，换模型就丢，无法随使用进化。

方案

一个本地优先的 Skill 管理工具：用户把可维护性规则、项目约定写成带版本的小型 Skill 文件，工具导出为不同模型/编辑器可用的配置，并记录每次生成结果的采纳率和返工率，帮助用户迭代自己的「编码大脑」。

用户

重度使用 Cursor/Claude Code 等 AI 编码工具、在意代码质量的独立开发者和技术负责人

MVP

Skill 文件的增删改查与版本历史；导出为常见 AI 编辑器可识别的格式；对生成代码做简单质量快照（圈复杂度、重复率）；一键对比不同 Skill 版本的效果；纯本地存储，可选 Git 同步

变现

个人版买断或低价年订阅；团队版按席位收费，增加共享 Skill 库和统计面板

为何现在

AI 编码工具普及但「可维护代码」仍是普遍痛点，用户已经在讨论沉淀 skill 和 agent；现有工具只管生成不管沉淀，独立开发者做轻量层正好卡位