agent-skills
agent-skills 是一套专为 AI 编程助手设计的技能库,旨在提升人工智能在 React Native 开发及相关工作流中的辅助能力。它由知名技术团队 Callstack 维护,核心内容涵盖了从代码优化、版本升级到 CI/CD 自动化等多个维度的最佳实践。
对于开发者而言,使用 AI 辅助编程时常常面临上下文缺失或建议不够专业的问题。agent-skills 通过提供结构化的“技能包”,让 Claude Code、OpenAI Codex 和 Cursor 等主流 AI 工具能够直接读取并应用行业标准规范。例如,在处理性能瓶颈时,AI 可以依据内置的《React Native 优化终极指南》提供关于 FPS、内存管理及 Bundle 优化的精准建议;在进行项目迁移或升级时,它也能引导 AI 避开常见的依赖冲突陷阱,并提供分阶段集成策略。此外,它还包含了 GitHub 工作流和 Actions 的标准化模式,帮助团队规范代码审查与构建流程。
这套工具特别适合 React Native 开发者、移动应用工程师以及希望提升 AI 编码准确性的技术团队使用。其独特的技术亮点在于采用了通用的 Agent Skills 标准,不仅支持通过插件市场一键安装,还能以本地文件形式灵活集成到多种 AI 编辑器中。这意味着用户无需复杂配置,即可让 AI 助手“学会”专家级的开发经验,从而生成更高质量、更符合工程规范的代码,显著减少调试时间并提升开发效率。
使用场景
某初创团队的高级前端工程师正负责将一款成熟的 iOS 原生应用逐步迁移至 React Native 架构,以加速多端迭代并降低维护成本。面对复杂的混合开发环境和性能瓶颈,他需要确保代码质量符合工业级标准,同时避免常见的迁移陷阱。
没有 agent-skills 时
- 性能优化靠摸索:在处理长列表滚动卡顿问题时,需手动查阅大量文档排查重渲染原因,容易遗漏 FlashList 替代方案或 memo 优化细节,导致调试周期长达数天。
- 升级过程高风险:执行 React Native 版本升级时,缺乏标准化的依赖检查清单,常因忽略 Breaking Changes 或原生模块链接问题导致构建失败,回滚成本极高。
- 混合集成混乱:在原生应用中嵌入 RN 页面时,缺乏统一的 Brownfield 迁移策略,打包配置和通信桥接代码往往写得杂乱无章,后续维护困难。
- CI/CD 配置繁琐:为适配 RN 模拟器构建,需手动编写复杂的 GitHub Actions 脚本,经常因缓存策略不当或环境差异导致流水线频繁报错。
使用 agent-skills 后
- 最佳实践自动注入:调用
react-native-best-practices技能后,AI 直接基于 Callstack 权威指南建议启用 Fabric 架构和优化动画驱动,代码一次性通过性能审查。 - 升级流程标准化:利用
upgrading-react-native技能,AI 自动生成包含依赖冲突解决步骤的升级计划,精准识别并修复了不兼容的原生库,实现平滑过渡。 - 迁移策略清晰化:通过
react-native-brownfield-migration技能,AI 提供了分阶段集成模板,规范了原生与 RN 的通信接口,确保了模块化交付的稳定性。 - 工作流一键生成:借助
github-actions技能,快速生成了针对 RN 构建优化的 CI 配置文件,自动处理缓存和模拟器启动逻辑,大幅缩短反馈循环。
agent-skills 将资深专家的经验沉淀为可执行的 AI 指令,显著降低了 React Native 高级开发的认知负荷与试错成本。
运行环境要求
- Linux
- macOS
- Windows
未说明
未说明

快速开始
代理技能
专为 AI 编码助手优化的代理技能集合。该仓库提供了可供助手直接读取 skills/ 目录的原始代理技能,以及适用于 Claude Code 和 Codex 插件工作流的市场元数据。
可用技能
| 技能 | 描述 |
|---|---|
| react-native-best-practices | 来自 Callstack 的 React Native 优化最佳实践 |
| github | GitHub 工作流模式:PR、代码审查、分支管理 |
| github-actions | GitHub Actions 工作流模式:用于构建 React Native 模拟器/模拟设备的工件 |
| upgrading-react-native | React Native 升级流程:模板、依赖项及常见陷阱 |
| react-native-brownfield-migration | 使用 @callstack/react-native-brownfield 在原生应用中逐步采用 React Native 或 Expo 的迁移策略,包含设置、打包和分阶段集成步骤 |
React Native 最佳实践
基于 Callstack 出版的《React Native 优化终极指南》(The Ultimate Guide to React Native Optimization)的性能优化技能。
涵盖内容:
- JavaScript/React:性能分析、FPS、重新渲染、列表、状态管理、动画
- 原生:iOS/Android 性能分析、首次可交互时间 (TTI)、内存管理、Turbo Modules
- 打包:包分析、Tree Shaking、R8、应用大小优化
快速入门
Claude Code
使用 .claude-plugin/marketplace.json 中的 Claude Code 市场元数据。
1. 添加市场:
/plugin marketplace add callstackincubator/agent-skills
2. 安装所需技能:
/plugin install react-native-best-practices@callstack-agent-skills
其他可用安装命令:
/plugin install github@callstack-agent-skills
/plugin install github-actions@callstack-agent-skills
/plugin install upgrading-react-native@callstack-agent-skills
/plugin install react-native-brownfield-migration@callstack-agent-skills
或者使用交互式菜单:
/plugin menu
本地开发:
claude --plugin-dir ./path/to/agent-skills
安装完成后,Claude 会根据任务自动加载相关技能。
OpenAI Codex
本仓库支持两种方式使用 Codex。
选项 1:安装捆绑的 Codex 插件
npx codex-plugin add callstackincubator/agent-skills
此命令会读取 .agents/plugins/marketplace.json,将捆绑插件安装到 .codex/plugins/ 目录下,并在重启 Codex 后生效。
选项 2:单独安装技能
所有主流 AI 编码助手均支持代理技能标准。
通过技能安装程序安装:
$skill-installer install react-native-best-practices from callstackincubator/agent-skills
或手动克隆:
# 项目级
git clone https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git
cp -r agent-skills/skills/* .codex/skills/
# 用户级
cp -r agent-skills/skills/* ~/.codex/skills/
重启 Codex 以识别新安装的技能。
使用方法: 输入 $ 调用技能,或使用 /skills 命令。
这些技能包含 agents/openai.yaml 元数据,以兼容 Codex Skills UI。
其他 AI 助手
Cursor
选项 1:从 GitHub 安装(推荐)
- 打开 Cursor 设置(
Cmd+Shift+J/Ctrl+Shift+J) - 导航至 Rules → Add Rule → Remote Rule (GitHub)
- 输入:
https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git
选项 2:本地安装
# 项目级
git clone https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git .cursor/skills/agent-skills
# 用户级(在所有项目中可用)
git clone https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git ~/.cursor/skills/agent-skills
使用方法: 在代理聊天中输入 /,即可按名称搜索并选择技能。
Gemini CLI
从仓库安装:
gemini skills install https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git
或安装到工作区:
gemini skills install https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git --scope workspace
管理命令:
/skills list:查看所有已发现的技能/skills enable <name>//skills disable <name>:切换技能可用性/skills reload:刷新技能清单
OpenCode
克隆到任何支持的技能目录:
# 项目级
git clone https://github.com/callstackincubator/agent-skills.git
cp -r agent-skills/skills/* .opencode/skill/
# 用户级
cp -r agent-skills/skills/* ~/.config/opencode/skill/
OpenCode 还会发现与 Claude 兼容的路径(.claude/skills/、~/.claude/skills/)。
权限控制 在 opencode.json 中定义:
{
"permission": {
"skill": {
"*": "allow"
}
}
}
其他助手
对于不支持原生技能的助手,可以直接指向技能文件:
阅读 skills/react-native-best-practices/SKILL.md,获取 React Native 性能指南
或引用特定主题:
查阅 js-profile-react.md,了解 React DevTools 性能分析说明
代码示例
callstack/optimization-best-practices 仓库包含可运行的代码示例,涵盖:
- React Compiler 的设置
- 专用 React Native SDK 与 Web polyfill 的对比
- Android 上的 R8 代码压缩
其他 AI 助手
请参阅 AI 助手集成指南,获取与 Cursor、GitHub Copilot、Claude API、ChatGPT 等 AI 编码助手的详细设置说明。
结构
仓库结构
agent-skills/
├── .claude-plugin/
│ └── marketplace.json # Claude Code 市场定义
├── .agents/
│ └── plugins/
│ └── marketplace.json # 封装插件的 Codex 市场定义
├── plugins/
│ ├── building-react-native-apps/
│ └── testing-react-native-apps/
└── skills/
├── react-native-best-practices/
│ ├── SKILL.md # 主技能文件,包含快速参考
│ └── references/ # 详细技能文件
│ ├── images/ # 用于性能分析器和图表的视觉参考资料
│ ├── js-*.md # JavaScript/React 技能
│ ├── native-*.md # 原生 iOS/Android 技能
│ └── bundle-*.md # 打包与应用大小相关的技能
│
├── github/
│ ├── SKILL.md # 主技能文件,包含 PR 工作流模式
│ └── references/ # 详细的 GitHub 工作流文件
│
├── github-actions/
│ ├── SKILL.md # 主技能文件,介绍 GitHub Actions 构建产物
│ ├── agents/openai.yaml # Codex Skills UI 元数据
│ └── references/ # iOS/Android 操作模板及下载流程
│
├── upgrading-react-native/
│ ├── SKILL.md # 主技能文件,包含 RN 升级工作流引导
│ └── references/ # 详细的升级流程文件
│
└── react-native-brownfield-migration/
├── SKILL.md # 主技能文件,用于 Expo/bare 路径引导
├── agents/openai.yaml # Codex Skills UI 元数据
└── references/ # 老项目打包与集成流程文件
请使用 .claude-plugin/marketplace.json 进行 Claude Code 插件安装,而 .agents/plugins/marketplace.json 则用于 Codex 插件安装。
独立的 skills/ 目录包含仓库本地的技能。plugins/ 目录则包含可安装的 Codex 插件包。
贡献说明
欢迎贡献!技能应具备以下特点:
- 可操作性:提供分步指导,而非理论阐述。
- 可搜索性:标题清晰,关键词明确。
- 完整性:包含代码示例及常见陷阱说明。
在添加或编辑技能时,请遵循 agentskills.io 规范以及 Claude Code 最佳实践。维护者检查清单位于 AGENTS.md,相关支持文档则见 docs/skill-conventions.md。
路线图 / 进度
这仅仅是个开始!以下功能正在规划或开发中。
视觉反馈集成(计划中)
部分技能涉及解析视觉性能分析工具的输出(火焰图、树状图、内存快照)。目前 AI 代理尚无法自主处理这些内容。
受影响的技能:
js-profile-react.md- React DevTools 火焰图js-measure-fps.md- FPS 图表与性能叠加层native-profiling.md- Xcode Instruments / Android Studio Profilernative-measure-tti.md- TTI 时间线可视化native-view-flattening.md- 视图层级检查bundle-analyze-js.md- 包体积树状图可视化bundle-analyze-app.md- 应用大小拆解(Emerge Tools、Ruler)
计划解决方案: 集成 MCP(模型上下文协议)以实现截图捕获与视觉分析。欢迎贡献!
补充技能建议
为实现全面覆盖,建议搭配以下资源:
- Vercel React 最佳实践 - React/Next.js Web 优化(40+ 条规则)
未来工作
- 集成 MCP 以支持视觉性能分析反馈
- 添加更多调试、测试及 CI/CD 相关技能
- 提供更多代码示例与交互式教程
由 Callstack 用心打造
基于《React Native 性能优化终极指南》的 React Native 性能技能。
Callstack 是一群 React 和 React Native 专家团队。如需性能优化帮助或只是想打个招呼,请发送邮件至 hello@callstack.com!
喜欢我们的工作吗?⚛️ 加入 Callstack 团队,一起参与精彩的 React Native 项目吧!
常见问题
相似工具推荐
stable-diffusion-webui
stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面,旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点,将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。 无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师,还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员,都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度:不仅支持文生图、图生图、局部重绘(Inpainting)和外绘(Outpainting)等基础模式,还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外,它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具,支持多种神经网络放大算法,并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备,stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项,让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。
everything-claude-code
everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手(如 Claude Code、Codex、Cursor 等)打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件,而是一个经过长期实战打磨的完整框架,旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。 通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能,everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现,帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略,使得模型响应更快、成本更低,同时有效防御潜在的攻击向量。 这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库,还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试,everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目,它融合了多语言支持与丰富的实战钩子(hooks),让 AI 真正成长为懂上
ComfyUI
ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎,专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式,采用直观的节点式流程图界面,让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。 这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景,也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果,轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性,不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台,还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构,并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。 无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者,还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者,ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能,使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一,帮助用户将创意高效转化为现实。
ML-For-Beginners
ML-For-Beginners 是由微软推出的一套系统化机器学习入门课程,旨在帮助零基础用户轻松掌握经典机器学习知识。这套课程将学习路径规划为 12 周,包含 26 节精炼课程和 52 道配套测验,内容涵盖从基础概念到实际应用的完整流程,有效解决了初学者面对庞大知识体系时无从下手、缺乏结构化指导的痛点。 无论是希望转型的开发者、需要补充算法背景的研究人员,还是对人工智能充满好奇的普通爱好者,都能从中受益。课程不仅提供了清晰的理论讲解,还强调动手实践,让用户在循序渐进中建立扎实的技能基础。其独特的亮点在于强大的多语言支持,通过自动化机制提供了包括简体中文在内的 50 多种语言版本,极大地降低了全球不同背景用户的学习门槛。此外,项目采用开源协作模式,社区活跃且内容持续更新,确保学习者能获取前沿且准确的技术资讯。如果你正寻找一条清晰、友好且专业的机器学习入门之路,ML-For-Beginners 将是理想的起点。
ragflow
RAGFlow 是一款领先的开源检索增强生成(RAG)引擎,旨在为大语言模型构建更精准、可靠的上下文层。它巧妙地将前沿的 RAG 技术与智能体(Agent)能力相结合,不仅支持从各类文档中高效提取知识,还能让模型基于这些知识进行逻辑推理和任务执行。 在大模型应用中,幻觉问题和知识滞后是常见痛点。RAGFlow 通过深度解析复杂文档结构(如表格、图表及混合排版),显著提升了信息检索的准确度,从而有效减少模型“胡编乱造”的现象,确保回答既有据可依又具备时效性。其内置的智能体机制更进一步,使系统不仅能回答问题,还能自主规划步骤解决复杂问题。 这款工具特别适合开发者、企业技术团队以及 AI 研究人员使用。无论是希望快速搭建私有知识库问答系统,还是致力于探索大模型在垂直领域落地的创新者,都能从中受益。RAGFlow 提供了可视化的工作流编排界面和灵活的 API 接口,既降低了非算法背景用户的上手门槛,也满足了专业开发者对系统深度定制的需求。作为基于 Apache 2.0 协议开源的项目,它正成为连接通用大模型与行业专有知识之间的重要桥梁。
OpenHands
OpenHands 是一个专注于 AI 驱动开发的开源平台,旨在让智能体(Agent)像人类开发者一样理解、编写和调试代码。它解决了传统编程中重复性劳动多、环境配置复杂以及人机协作效率低等痛点,通过自动化流程显著提升开发速度。 无论是希望提升编码效率的软件工程师、探索智能体技术的研究人员,还是需要快速原型验证的技术团队,都能从中受益。OpenHands 提供了灵活多样的使用方式:既可以通过命令行(CLI)或本地图形界面在个人电脑上轻松上手,体验类似 Devin 的流畅交互;也能利用其强大的 Python SDK 自定义智能体逻辑,甚至在云端大规模部署上千个智能体并行工作。 其核心技术亮点在于模块化的软件智能体 SDK,这不仅构成了平台的引擎,还支持高度可组合的开发模式。此外,OpenHands 在 SWE-bench 基准测试中取得了 77.6% 的优异成绩,证明了其解决真实世界软件工程问题的能力。平台还具备完善的企业级功能,支持与 Slack、Jira 等工具集成,并提供细粒度的权限管理,适合从个人开发者到大型企业的各类用户场景。