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Skywork Super Agents正式上线Vibe Coding Agent「AI Developer」

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2025-09-19 12:30
阅读 422
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2025年5月,天工超级智能体(Skywork Super Agents)的上线,为广大用户带来了极致的办公体验、极大地提升了工作效率,开启“AI Office Agent”的新时代。

为持续拓展AI生产力的边界,帮助更多用户利用AI实现心中所想,近日,天工超级智能体(Skywork Super Agents)在海外版产品中正式上线全新Vibe Coding Agent——AI Developer。


AI Developer功能旨在帮助非专业开发人员,如白领、营销人员、教师、学生等,以自然语言的方式与Agent交互,快速构建、部署和管理全栈Web应用程序。

用户通过跟Agent的几轮交互,就可以轻松得到专属于自己的网站。网站不仅美观度对齐网页设计师设计出来的样式,还可以支持自动收发邮件、对接支付系统等后端能力,并且能够自动部署上线发给他人使用。

相比于传统的Agent搭建静态前端页面开发,Skywork AI Developer提供了从前端到后端的端到端解决方案,大大简化了开发流程。

支持全栈网站开发

AI Developer不仅能生成前端页面,还能与Supabase深度集成。Supabase作为后端服务平台,我们可以把它理解成一个“万能的后端工具箱”,不用自己搭服务器,这样AI Developer就能实现核心后端功能:


📦 数据库:保存用户资料、商品信息、订单记录、文章、评论等

👤 用户鉴权:注册 / 登录 / 权限控制(例如只有登录用户才能查看内容)

🗂 文件存储:上传并保存图片、视频、文档

⚡ 实时更新:数据即时刷新

🔗 调用外部服务:作为安全中转站,调用支付接口、邮件通知等第三方服务

更多功能介绍,可以访问https://supabase.com/获取更多信息

开发人员无需进行复杂的配置,即可建立具有后台支持的全功能网站。用户如果确定需要后端服务,点击顶部栏“Supabase主动连接”。


如果不确定需求,可以先输入建站需求,Agent会自动判断并提示。

例如,我们先让天工超级智能体AI Developer设计一个前端页面——民宿酒店营销落地页。

https://skywork.ai/share/project/1965344734662754304?sid=-3IfajQgeq&t=&share_url=https://skywork.live/share/project/1965344734662754304?sid=-3IfajQgeq%26t=

接着,再让它为我们生成一个前端页面——虚拟卢浮宫导览,体验一番数字博物馆之旅。

https://skywork.ai/share/project/1965977934613106688?sid=-h4jvU0QD5&t=&share_url=https://skywork.live/share/project/1965977934613106688?sid=-h4jvU0QD5%26t=

最后,我们让天工超级智能体AI Developer设计一个具有后端功能的页面——搜索刘慈欣的经典文学作品,并创建一个漂亮的网站来介绍刘慈欣和这些文学作品。支持用户登录后,在作品下发表文字评论互动。

AI Developer不仅实现了登录注册、数据库存储评论数据、实时更新等后端能力,生成的网页还支持用户互动评论。

https://skywork.live/share/project/1968140353152864256?sid=-80n8NY6hI&t=


第三方服务集成

为满足更广泛的业务需求,AI Developer提供了内置集成:

- Stripe支付:无缝集成全球支付系统,支持订阅、一次性支付和多币种结算,轻松实现货币化。

- Resend邮箱服务:提供电子邮件通知和营销支持,包括注册确认、密码重置和信息发送。

例如,用户集成Stripe支付后,可以直接在AI Developer生成的页面中跳转支付。

https://svfzsz5ukz-test.skywork.website/

或者,用户在集成Resend邮箱API后,使用AI Developer功能,让天工超级智能体AI Developer“做一个婚礼的电子邀请函,来宾可以在线填写名字和人数报名,报名后我可以通过邮箱收到报名信息”。

https://skywork.live/share/project/1968224514182074368?sid=-1Eo4XG1Ne&t=

AI Developer生成对应的邀请函后,用户作为发布人,能够收到报名邮件提醒(如下图)。


AI Developer的推出标志着Skywork在智能代理领域更进一步的又一重要里程碑。它大大降低了全栈开发的门槛,使用户能够专注于业务逻辑和创造力,而不是繁琐的配置和集成。

无论您是个人、初创团队还是企业,AI Developer 都能为您提供高效、可靠和可扩展的全栈开发支持。



欢迎全球用户使用

Skywork Super Agents:

https://skywork.ai










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原文链接: Skywork Super Agents正式上线Vibe Coding Agent「AI Developer」
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day3-如何写出一个高质量的 Skill(组内分享) 高质量 Skill 不是“一个调得很顺的巨型 Prompt”,而是一个可验证、可回归、可维护的能力包。 先定义“什么算好”,再实现“怎么做好”。评估体系先于 Skill 本身成型。 下面用“故障诊断 Markdown 转 YAML”作为例子,但方法是通用的。 --- 一、先想清楚:Skill 到底是什么 一个 Skill 至少包含四部分: 部分 作用 接口 输入什么、输出什么、边界在哪 流程 分几步做,每步的产物是什么 规则 硬约束、经验规则、失败模式 降级策略 不确定时怎么办,而不是硬编一个看似合理的结果 高质量 Skill 的共同点:职责单一、接口清晰、规则可定位、输出可验证。 反例:把几十条经验全塞进一个主 Prompt,改一条规则要重调整个 Prompt,评估时也不知道是哪条规则退化。 --- 二、核心方法:先建评估,再写 Skill 不要先写转换器再补测试。正确顺序是: 1. 定义输出契约:什么算合法、什么算合格; 2. 建金标准集:一小批人工认可“可放行”的样本; 3. 先写评估 Skill:让它在金标准集上跑出基线; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改跑同一套评估,无退化且目标维度提升才算正向。 这就是评估驱动开发:评估是 Skill 的单元测试,金标准集是回归锚点。 --- 三、评估 Skill:三层门禁,逐层递进 前一层不过,后一层不跑。每层留可追溯证据。 第 1 层:确定性硬门禁 用解析器、Schema、校验器完成,不消耗模型成本。 · 输出可解析; · 必填字段齐全,类型/枚举合法; · 引用目标存在,无悬空引用、无不可达节点; · 关键路径至少有一条能到达预期出口。 不通过直接打回。 第 2 层:语义断言 用脚本 + 结构遍历检查“逻辑对不对”,仍然保持确定性。 通用检查项: · 覆盖率:源材料里的关键步骤、分支、条件,输出里是否都有对应? · 完整性:每个判断节点是否都有明确出口?有没有死胡同? · 可达性:每条路径是否都能到达预期终点?有没有无出口循环? · 顺序与依赖:有先后依赖的操作,是否保留了顺序?有没有被拍平成无序列表? 例子:故障诊断转换中,检查“每个判断项是否有是/否/异常出口”“每条路径是否能到根因”。 第 3 层:LLM-as-Judge 只处理解析器表达不了的维度:忠实度、完整性、可执行性。 但 Judge 会漂移,不能单独放行,必须建立在第 1、2 层之上。Judge 的 Prompt、rubric、模型版本都要版本化,换模型必须用金标准集重新校准。 通用 Judge 维度: 维度 问什么 忠实度 输出是否忠实源材料意图?有没有自行发明内容? 完整性 关键步骤、条件、证据是否保留?隐式知识有没有被压成空话? 收敛性 输出是否仍指向原目标,而不是发散? 可执行性 下游不依赖源材料能否直接使用? --- 四、金标准集:回归测试的锚点 不需要一开始就标注几百份。用已认可的样本当种子,扩到 15~30 份,覆盖失败模式而非随机抽样: · 完整正例:典型流程; · 边界/异常分支:异常路径、循环、前置失败回退; · 已知易错模式:实际踩过的坑; · 留出集:不参与调优,只用于最终验收,防过拟合。 金标准不需要完美,只需要当前标准下认可可放行。 回归指标:关键路径用 pass^k(k 次全过),稳定性用 pass@k。 --- 五、工程约束:让批量产出可重放 · 幂等:同输入 + 同 Skill 版本 + 同规则 → 输出一致,否则无法判断变好是 Skill 改了还是随机波动; · 隔离不阻断:单份失败进隔离队列,记录失败层和原因,不阻塞其余; · 版本绑定:规则、rubric、金标准集进 Git;每份报告绑定“源版本 + 生成 Skill 版本 + 评估 Skill 版本 + Judge 模型版本”; · 抽样人工复核:Judge 临界样本 + 易错模式,人工抽检结果反过来校准 rubric。 --- 六、Skill 本身怎么写 · SKILL.md 控制篇幅,写清:输入约定、输出契约、分步流程、硬规则、降级策略; · 经验规则放 references/ 或 rules/,按失败模式分类,不要全塞进主 Prompt; · 不确定时标 needs_review: true,不要硬编看似合理的结果; · 迭代由评估报告驱动:报告告诉你哪层挂了、哪类失败模式,你改对应规则文件,而不是漫无目的调 Prompt。 --- 七、落地顺序(不要反过来) 1. 固化输出契约:Schema + 结构约束; 2. 建金标准集:从已认可的 + 最易出错的样本开始; 3. 先写评估 Skill:跑出基线报告; 4. 再迭代生成 Skill:每次修改对比逐项通过率,无退化且目标提升才算正向; 5. 批量运行 + 隔离回放:失败进队列,结束后人工抽检; 6. 评估 Skill 自身版本化:换 Judge 模型必须重新校准。 --- 八、给组员的三条硬要求 1. 不许凭感觉说“变好了”:每次修改必须附评估报告对比,逐项通过率说话。 2. 不许跳过确定性门禁直接看 Judge 分数:前两层挂了,Judge 分数没有意义。 3. 不许把规则堆进主 Prompt:规则按失败模式分文件,评估报告要能定位到具体文件。 --- 一句话收尾 生成 Skill 决定“能不能做”,评估 Skill 决定“敢不敢用”。 先让评估体系站稳,再让生成器迭代。这样交付的不是一堆“看起来还行”的产出,而是一套可证明、可回归、可交接的 Skill 质量体系。
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最近在落地 AI Native 项目,卡在团队资产协同这块,想请教下社区各位有实际落地经验的同学: 我们现在的资产分为三块:项目文档(PRD/ADR/ 运行手册)、Agent Skill(业务技能、执行 SOP、提示词包)、MCP 工具服务定义。 目标是做到:人和多 Agent 共用一套可信资料源,Skill、MCP 配置、项目文档能够版本化、同步、共享、可评审。 目前我们初步方案是用 Git 做底层版本主线: - 文档:Markdown + ADR,带元信息,支持 RAG 检索 - Skill:单技能包目录化,带版本、评估用例、依赖声明 - MCP:项目级声明文件纳入 Git 但实际协作里遇到不少疑问,想参考大家成熟的实践: 1. 大家团队里,文档、Skill、MCP 三者是怎么组织目录和版本管理的?有没有稳定的仓库结构模板? 2. 多人协作时,Skill 的变更评审、灰度升级、依赖管理怎么做?如何避免本地版本不一致、“本地能跑别人不行”? 3. MCP 是统一中心化网关模式,还是大家各自本地启动 + git 同步配置?权限白名单、调用审计这块有什么好方案? 4. 有没有成熟工具链做自动同步(类似 agentmeld /teamai-cli)、变更校验、eval 回归门禁? 5. 文档和 Agent 的打通:哪些文档放进 Git 作为可信真值,哪些放外部知识库,边界怎么划分? 如果有现成的仓库样例、目录规范、团队协作流程,非常希望能分享参考,感谢!
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