从“代码生产”到“经验封装”，AI Agent 时代开发者的知识变现（二）

主要讲产品设计相关

一、在程序开发里，什么可以被交易？

1.1 Skill：可打包成商品的「能力」

结合 OpenAI Codex 的 Agent Skills 标准（SKILL.md + 可选脚本），在程序开发里，典型可商品化的 skill 类型包括：

• 代码生成类

  • 功能：根据需求说明输出高质量代码（CRUD、API 封装、脚手架）
  • 价值：节省初版编码时间 50–80%，尤其对中低经验开发者

• 代码审查 / 重构类

  • 功能：按某位专家的习惯检查代码风格、复杂度、安全问题，并给出 refactor 建议
  • 价值：把「资深 code reviewer」的经验封装成可重复调用的 agent

• 架构设计 / 方案评审类

  • 功能：输出架构图、模块拆分、边界定义；带有明确的设计原则（DDD、Hexagonal、Clean Architecture 等）
  • 价值：减少「拍脑袋架构」，降低后期推倒重来成本

• 测试与质量保障类

  • 功能：生成单测/集成测试、测试数据；识别未覆盖路径
  • 价值：快速提高覆盖率，减轻测试工程师压力

• 性能 / 安全 / 合规优化类

  • 功能：发现 N+1 查询、低效算法、安全隐患（XSS/SQL 注入等），给出修改 patch
  • 价值：把稀缺的性能/安全专家能力，用一次性成本放大 n 倍

• 工程实践与工作流类

  • 功能：CI/CD pipeline 模板、分支策略、发布流程、code owner 规则等
  • 价值：帮助团队快速建立工程体系，而非「边做边踩坑」

交易单元：
每一个 skill 都可以抽象为：

SKILL.md（说明+指令） + 可选 scripts/（代码） + assets/（模板/示例）

这是今天已经被 OpenAI Codex、Claude Code 等主流生态共同采用的标准格式，也就是说，你打包出来的 skill，可以跨多家 IDE/agent 使用，天然具备「跨平台可交易性」。

1.2 Memory：可交易但需脱敏的「项目记忆 / 专家经验库」

将项目知识以 markdown 文档形式存储为长期记忆，再结合 Memory‑Bank MCP 的远程管理方式，程序开发场景下，Memory 可以拆成几类可交易资产：

• 架构与设计模式记忆（systemPatterns）

  • 包含：在真实大项目中总结出的架构准则、模块划分模式、典型时序图
  • 形式：systemPatterns.md + 若干模式案例（可向量化索引）

• 技术约束与最佳实践记忆（techContext）

  • 包含：技术栈选择、依赖规范（例如「所有数据请求用 TanStack Query，不允许裸 fetch」）、常见坑点

• 领域知识与业务语义记忆（productContext/domain.md）

  • 包含：某个垂直领域（金融、电商、游戏等）的业务建模方式、名词定义、合规边界

• 历史决策日志（decision log / progress）

  • 包含：关键架构决策背后的原因、曾经尝试过但放弃的方案、重大事故复盘（脱敏后）

这些 Memory 不直接卖源码和原始文档，而是通过两种方式变现：

• 作为编程 agent 的「长期记忆」出售

  • 例如：fintech-arch-memory-bank，任何装上该记忆库的 coding agent，在处理金融风控相关代码时，自动带着「资深金融架构师」的偏好和坑点记忆。

• 作为知识服务 / API 提供

  • 对外提供 query(memory_id, question) 接口，按调用量收费。
  • 如：输入「如何在多租户 SaaS 下设计分库分表？」→ 输出基于真实大规模实践的总结（已脱敏）。

核心交易价值：

• 把「10 年架构经验」变成可嵌入 agent 的机器可读知识库
• 大幅降低新成员上手复杂项目的时间（从数周缩短到数天甚至数小时）
• 避免重复踩坑：Memory 中记录的「曾经出过事故的模式」可以自动被 agent 规避

二、必要的技术架构设计

实际上就是一个「开发技能与记忆的资产化与交易基础设施」，与 Recall 的「技能市场」、SkillsMP 的「开源 skill 市场」、Memory‑Bank MCP 的「项目记忆服务」是同类结构。

2.1 总体架构分层

可以设计成五层：

1. 采集层（Capture）：从真实开发行为中采集数据
2. 抽象层（Abstraction）：转成标准 skill 与 memory
3. 存储 & 服务层（Storage & Service）：技能仓库 + 记忆服务（含向量检索）
4. 市场层（Marketplace）：定价、上架、发现与结算
5. 消费层（Integration）：IDE 插件 / CI / API 调用

2.1.1 采集层

• IDE 插件（VS Code / JetBrains / Cursor / Claude Code）

  • 记录：用户在特定任务下与 AI 的交互、修改前后代码 diff、最终被采纳的方案。

• Git 钩子 / CI 日志

  • 收集：PR 审查意见、被驳回的代码及修正方式。

• 手动标注

  • 专家可以在重要 commit 或设计文档上加 tag，标记「值得成为 skill/memory 的片段」。

2.1.2 抽象层

• Skill 抽象流程（对接 OpenAI Codex / Agent Skills 标准）

  1. 对任务轨迹做总结：输入是什么、输出是什么、中间关键决策。

  2. 由 LLM 生成一个 SKILL.md，内容包括：

     • name / description：便于模型自动选择 skill
     • instructions：操作步骤 / 风格要求 / 限制条件
     • 可选 scripts/：真正调用的脚本（如生成项目模板、调用外部 API）
  3. 使用自动测试验证 skill 在多个样例上的表现。

• Memory 抽象流程

  1. 把散落在 wiki、README、设计文档中的知识，整理到结构化 markdown：

     • projectbrief.md、systemPatterns.md、techContext.md、activeContext.md 等
  2. 用 LLM + embedding 把这些内容变成向量库，构建语义检索接口。
  3. 敏感信息脱敏（见后文），只保留模式和抽象结构。

2.1.3 存储 & 服务层

• 技能仓库（Skill Registry）

  • 物理上可用 Git 仓库（类似 OpenAI openai/skills[6] 或 SkillsMP 的聚合方式）

  • 对外提供：

    • 列表接口：按语言/框架/用途查询
    • 安装接口：一键拉取技能到本地（Codex/Claude 已支持「一命令安装」）

• 记忆服务（Memory Service）

  • 采用 Memory‑Bank MCP 的模式：

    • 每个项目一套记忆目录，支持远程读写、项目隔离、多项目管理。

  • 加一层向量检索：

    • search(memory_id, query) → 返回若干相关片段 + 元数据（来源文件、时间、贡献者）。

2.1.4 市场层

• 参考 Recall 的 skill market 设计：

  • 技能上架：贡献者提交 skill / memory 包，平台运行 benchmark，生成评分。
  • 定价与分润：可以是传统定价 + 平台分成，也可以是 token 质押 + 按表现分配收益。

  • 排行与发现：Recall 用 Recall Rank 透明排名；你可以：

    • 按「产出 bug 率」「审查通过率」「性能提升幅度」等指标排序
    • 展示「某技能在多少项目被使用、平均评分」

2.1.5 消费层

• IDE 内集成：

  • 像 SkillsMP + Claude Code 一样，通过命令 /skill install skill-name 安装；
  • 自动检测项目结构/技术栈，推荐相关技能和记忆。

• CI/CD 集成：

  • 在流水线中调用：

    • run_skill("security-review", repo)
    • search_memory("similar-incidents", "分布式事务失败恢复")

• API/Agent 集成：

  • 任意 agent（Olas Mech Marketplace 模式）可以作为「雇主 agent」调用其他 skill，实现 agent‑to‑agent 协作。

三、产品设计：如何让开发者愿意「买」和「卖」这些 Skill & Memory

3.1 面向「卖家」（高手开发者 / 团队）

产品目标：让高手把经验变成「半被动收入」而不是只卖时间。

• 创建体验：

  • 内置 skill 创建向导（对接 OpenAI 的 $skill-creator 和 Claude 的构建工具），让专家只要「写清楚怎么做」，剩下由工具生成 SKILL.md 与脚本骨架。

• 可视化收益面板：

  • 每个 skill / memory：

    • 调用次数、使用项目数、平均评分
    • 每月收入（订阅 + 调用分成 + 质押奖励）

• 品牌与 IP：

  • 「由某某（GitHub star、开源项目作者、公司头衔）训练」的标签，形成高溢价品牌，例如：

    • @ex-google-staff-engineer 的代码审查 skill
    • @某知名金融架构师 的 fintech memory bank

3.2 面向「买家」（普通开发者 / 团队）

目标：让他们感受到「装一个 skill / memory 就等于多了一个资深同事」。

• 典型产品形态：

  1. IDE 内嵌「技能商店」

     • 类似 VS Code 的 GitHub Copilot 扩展市场[9]：

       • 左侧「技能市场」tab → 按语言、框架、场景筛选
       • 一键安装/启用/停用

  2. 项目模板 + 预装技能/记忆

     • 选择「SaaS 后端模板」→ 自动附带：

       • 架构设计 skill
       • 安全审计 skill
       • 对应领域的记忆库（多租户、计费、日志规范等）

  3. 团队版控制台

     • Tech Lead 可以：

       • 统一安装/禁用某些 skill（如必须启用「安全扫描 skill」）
       • 配置团队私有 memory（合规、内部风格规范）

3.3 商业和激励模型

• 基础模式：

  • 免费试用 + 分级订阅（个人 / 团队 / 企业）
  • 按调用量付费（类似 API 定价）

• 增强模式（建议重点考虑）：

  • 绩效分成：某些技能与业务指标直接挂钩（例如自动交易策略 skill 在 Recall 的加密交易市场）；

  • token 激励：

    • 参考 Recall 的做法，用平台 token 奖励：

      • 贡献了高质量 skill
      • 在市场中准确识别并质押支持优秀 skill 的用户

四、关键挑战与解决方案

4.1 隐私与脱敏 —— 「卖能力不卖数据」

挑战：
真实项目的 Memory 往往包含客户信息、业务机密、代码细节，如果直接上链/上市场，法律和合规风险极高。

解决方案：

1. 只输出抽象 pattern，不输出原始代码

   • 参考 Memory Bank 指南中「不要放敏感信息和具体大段代码，只放规则和约定」：

     • 如「使用 CQRS + Event Sourcing，命令处理器不允许访问查询模型」
     • 而不是「UserService.java 的完整实现」。

2. 用生成式模型重构为合成案例

   • 在本地训练/提炼出模式后，用 LLM 生成一批「风格一致但不对应真实客户」的示例数据和代码。
   • 市场上出售的 training sample / demo 都是合成版。

3. 采用 Memory‑Bank MCP 的项目隔离机制

   • 每个项目对应一个独立目录与访问权限；
   • 对外出售时，只导出「已脱敏子集」，私有敏感部分仍留在企业内部。

4. 法律与合约层面

   • 在 License 中明确：买家获得的是「技能使用权」与「抽象知识」，不包含原始业务数据的所有权。
   • 提供「删除权」接口：原始贡献者可以要求平台下架并停用特定 skill/memory。

4.2 技能质量与可用性 —— 避免「技能市场变成脚本垃圾场」

挑战：
如果人人都可以上传 skill，很快会出现大量质量不稳定、甚至危险的脚本。

解决方案：

1. 强制自动化测试 + benchmark

   • 上架前必须绑定：

     • 输入样例集合
     • 期望输出或指标（如「生成代码的编译通过率 > 95%」）
   • 平台定期重跑 benchmark，更新得分。

2. 多维评分体系：

   • 用户主观评分 + 自动指标（编译通过率、bug 率、运行性能等）。
   • 类似 Recall 的 Recall Rank 将「真实表现」量化为排名[5]。

3. 分层认证：

   • 普通 skill
   • Verified skill：通过人工代码审查与安全审计
   • Enterprise‑grade skill：通过企业级标准（如安全、合规审查）

4.3 市场冷启动与网络效应

挑战：
没有足够优质技能，没人来买；没人来买，高手不愿意投入精力做 skill。

解决方案：

1. 从少数高价值垂直切入

   • 例如：

     • 高质量后端架构模板（Java/Spring、Go 微服务）
     • 金融/支付安全审计 skill
     • 高阶前端组件库设计 skill
   • 拉入少数有影响力的专家做「签名技能」，作为市场起点。

2. 参考 Recall 的社区激励策略：

   • 用 token 或积分奖励：

     • 早期贡献者
     • 优质评审者
     • 在早期发现「低价高质技能」的买家（发挥市场发现功能）

4.4 与现有生态的兼容与竞争

挑战：
GitHub Copilot、OpenAI Codex、Claude Code 自己都在做技能和插件市场，你如何找到空间？

解决方案：

1. 拥抱而不是对抗平台

   • 使用 OpenAI 的 Agent Skills 标准[1] 和 Claude 同源的 SKILL.md 规范[2]，让你平台上的 Skill 可以无缝被 Codex / Claude / ChatGPT / SkillsMP 等使用。
   • Memory 侧采用 MCP 协议，让各种 IDE/agent（包括 VS Code Copilot、Cursor）可以方便接入。

2. 在「记忆」+「高阶专家」这两点做差异化

   • 现有市场多卖「工具技能」，很少有系统化的、可交易的 Memory Bank；

   • 你可以主打：

     • 「由头部专家训练」的架构记忆和工作流
     • 「跨项目可迁移的领域知识记忆」

五、结论与落地需要考虑的内容

1. Skill 与 Memory 在程序开发中完全可以被抽象成可交易资产

• Skill：用 SKILL.md + scripts 形式封装开发能力，已经得到 OpenAI Codex、Claude 和 SkillsMP 等生态的实践验证。
• Memory：用 Memory Bank + MCP 形式封装项目/领域记忆，可跨会话、跨项目复用。

2. 真正的交易价值在于：把高手「脑中的流程与直觉」转成可部署的 agent 能力

• 对买家：减少试错、提升代码质量与工程成熟度；
• 对卖家：从一次性劳务转向「能力资产」的持续变现。

3. 架构上应采用「采集 → 抽象 → 存储 → 市场 → 消费」的五层结构

• 底层使用开放标准（Agent Skills / SKILL.md / MCP / Memory Bank）保证互通，避免闭门造车。

4. 产品上应优先聚焦少数高价值垂直领域，并深度整合主流 IDE/agent

• IDE 侧体验要做到「安装 skill = 多了一个资深同事」，而不是「又多一个看不懂的脚本」。

5. 最大的风险在隐私与质量控制，必须通过脱敏、合成数据、自动化测试与多维排行机制来管理

• 目标是：

  • 对贡献者：安全可控、不泄露客户机密；
  • 对用户：可预期、高质量、可审计。

标签：ai, agent