Fastify 作者怒了：AI 老是写烂代码！他把多年 Node.js 经验打包成 Skill 全开源了
你有没有遇到过这种情况：
让 AI 帮你写一段 Fastify 路由，出来的代码语法没错，跑起来也没报错，但感觉就是哪里不对劲——命名不像自己的风格，错误处理方式是网上随便抄来的样子，性能调优那块更是一看就知道是"大路货"。
这件事让 Matteo Collina 彻底烦了。
Matteo 是谁？
如果你在 Node.js 生态里混过一段时间，这个名字应该不陌生。
Matteo Collina 是 Node.js TSC（技术指导委员会）成员，同时也是 Fastify 框架的核心作者。Fastify 目前是 Node.js 生态里性能最强的 Web 框架之一，GitHub 星星数超过 3 万。
他不是那种"出来站台"的 KOL，而是真正在 Node.js 底层工作的人——libuv 的行为他了如指掌，V8 的 JIT 他踩过不少坑，streams 的各种边界情况他亲手修过 bug。
就是这样一个人，最近在博客里直接用了 "slop"（垃圾） 这个词来形容 AI 生成的代码。
真正的问题不是"AI 不懂代码"
Matteo 在博客里说了一句让我印象很深的话：
“"我不是在抱怨 AI 写不出代码，而是它写出来的代码不符合我的标准。我每次 Code Review 都要重复同样的意见。"
这才是核心。
AI 能写 Node.js，但它不知道 你 怎么写 Node.js。它可能用了过时的回调风格，可能没有遵循 Fastify 的插件封装规范，可能在错误处理上用了一套和你项目完全不一致的逻辑。
AI 的"平均水准"对很多项目已经够用，但对于有自己一套成熟方法论的开发者来说，这种"够用"其实是一种折磨——因为你还需要花时间把它改成"你的风格"。
Matteo 的解法是：既然要反复说，不如直接写成 Skill，让 AI 一次性学会。
mcollina/skills：把多年经验装进 9 个包
他在 GitHub 上发布了 mcollina/skills，目前已获得 847 个 Star。
这个仓库里有 9 个 Skill，每一个都是他某个特定领域的知识浓缩：
1. fastifyFastify 框架的使用最佳实践，涵盖 hook 生命周期、插件封装架构和性能调优。这是他最核心的一块——毕竟他就是 Fastify 的作者，这里面的内容可以说是"官方认证"的写法。
2. node一般性 Node.js 开发规范：事件循环的正确理解、异步错误处理方式、流（stream）的使用，以及 Node.js 原生 test runner 的写法。
3. nodejs-core这个 Skill 的深度比一般人想象的要高很多。覆盖 V8 引擎内部机制、libuv 工作原理、C++ addons 的写法和构建系统配置。如果你在写 Node.js 底层扩展，这块内容价值极高。
4. typescript-magician高级 TypeScript 类型系统和复杂泛型模式。灵感来自 TotalTypeScript，专门针对那些"AI 一写就写错"的复杂类型场景。
5. octocatGit 工作流和 GitHub 操作，重点是使用 gh CLI 工具。日常提 PR、写 issue、管理 Release 的规范。
6. oauth基于 RFC 规范的 OAuth 2.0/2.1 实现，并结合了 Fastify 集成。认证这块坑太多，一旦有了 Skill 约束，AI 就不会随便"发明"轮子了。
7. linting-neostandard-eslint9现代 ESLint v9 flat config 配置方式，搭配 neostandard 风格。这是目前 Node.js 社区比较新的配置标准，很多 AI 还停留在旧版用法。
8. documentation技术写作规范，遵循 Diátaxis 框架——这是一套把文档分为 Tutorial、How-to、Reference、Explanation 四类的方法论，在开源项目里越来越流行。
9. snipgrapher代码截图工具 snipgrapher 的配置和使用方式。
这个"Skill"到底是什么东西？
可能有读者对 Agent Skills 这个概念还不太熟悉。
简单说：Skill 就是给 AI 的"说明书"，告诉它在某个特定领域要遵循什么规范、偏好什么写法。
它遵循 Agent Skills 开放标准。这个标准最早由 Anthropic 提出，现在已经获得了 Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex 等主流 AI 工具的支持。
这个标准有一个聪明的设计——渐进式加载（Progressive Disclosure）：AI 助手会先加载 Skill 的元数据（相当于目录），只有真正需要某部分知识时，才加载对应的完整内容。这避免了一次性把所有上下文都塞进去导致"撑爆"的问题。
每个 Skill 内部通常包含：
-
SKILL.md：元数据和说明 -
可执行脚本（可选）
-
参考文档
-
模板资源
和直接写 AGENTS.md 有什么区别？
很多项目现在会在根目录放一个 AGENTS.md，把所有上下文一次性塞给 AI。这种做法稳妥，但有几个问题：
-
无法复用：写在 AGENTS.md 里的内容只对这一个项目有效
-
上下文压力大：不管 AI 当前在做什么，这些内容都占着位置
-
维护成本高：每个新项目都要重写一遍
Skills 的设计思路不同：它是跨项目可共享的知识单元，像 npm 包一样可以被分发和复用，并且支持按需加载——写测试时加载 node 的 test runner Skill，写文档时加载 documentation Skill，而不是把所有东西都一次性丢给 AI。
Matteo 自己对这件事的定位很直白：
“"就像有一个经验丰富的开发者和你结对编程，唯一的区别是他永远不会忘记你 2022 年提过的那个冷门 V8 flag。"
怎么用？
安装需要先有 skills CLI（由 Agent Skills 社区维护），然后一行命令搞定：
# 安装 fastify skill
pnpx skills add mcollina/skills --skill='fastify'
# 安装全部（注意上下文压力）
pnpx skills add mcollina/skills --skill='*'也可以通过 Skills Hub 这样的可视化工具来管理，更直观。
值得注意的是，Matteo 自己也承认这套东西现在还不完美——**"激活不稳定"** 是当前 Skills 生态普遍存在的问题。有时候 AI 会自动加载，有时候需要你显式提示"使用 fastify skill"才生效。这是当前阶段的正常现象，不是 Matteo 这个仓库特有的问题。
这件事本身不算技术突破，但它的意义在于：Node.js 领域里最有深度的工程师之一，开始系统性地把自己的经验打包成 AI 可消费的格式。
对于普通开发者来说，这意味着什么？
如果你用 Fastify，加载 fastify skill 之后，AI 写出来的代码会更接近这个框架的设计意图，而不是"能跑就行"的风格。如果你在维护 Node.js 原生模块，nodejs-core skill 里的内容比绝大多数网上教程都要靠谱。
当然，也有一个现实：Skill 的价值高度依赖制作者的水平。 Matteo 的 Skills 之所以值得用，是因为他本人就是这些领域的权威。
“参考资料
GitHub - mcollina/skills
My Personal Skills for AI-assisted Node.js Development - Adventures in Nodeland
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