AI 写代码越来越快，为什么你的项目反而越来越乱？

一个几乎全是 Shell 脚本的仓库，一天涨了 77k stars。

不是新模型，不是新产品——是一份教 AI agent 怎么"做工程"的纪律手册。它叫 superpowers。

agent 能写代码，但不会做工程

你有没有这种经历：让 Cursor 或 Claude Code 帮你改一个 bug，结果改完之后多了三个新 bug？

不是模型不够聪明。GPT-5.4 和 Claude 的代码能力早就超过了大多数初级工程师。问题在于：它们不跑测试、不做 code review、不考虑改动影响范围。

这就是 vibe coding 的天花板。写一个单文件脚本，agent 表现很好。但一旦项目有 50 个文件、3 层抽象、一套 CI 流水线——agent 就开始"自由发挥"了。改了 A 文件忘了 B 文件，重构了接口没更新调用方，commit message 写个 "fix stuff"。

说白了，agent 有智力，没纪律。

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superpowers 做了一件反直觉的事

Jesse Vincent 是 Keyboardio 的创始人，一个做机械键盘的硬件工程师。他做 superpowers 的出发点很朴素：让 agent 按照正经的软件工程流程干活。

怎么做的？不是写一个复杂的编排引擎，而是写了 14 个 SKILL.md 文件。

每个 skill 是一份 Markdown 写的工作流规约。agent 在开始任何任务前，会自动扫描可用的 skills，然后强制按流程走：

1. Brainstorm — 用苏格拉底式提问厘清需求，不允许直接动手
2. Plan — 拆成 2-5 分钟的小任务，每个任务写明精确的文件路径和验证步骤
3. Implement — 严格 TDD：先写测试、再写代码、最后重构
4. Review — 两轮 review：一轮检查是否符合 spec，一轮检查代码质量
5. Finish — merge、PR 或丢弃，清理 worktree

关键的一步是 subagent 隔离：每个子任务都 spawn 一个全新的 agent。写完代码、跑完测试、commit 之后，再由另一个 agent 来 review。这样每个 agent 只看自己那一小块上下文，不会被前面的任务"污染"。

这和微服务的设计思想很像：通过隔离来保证质量。

Jesse 甚至用了说服心理学（Cialdini 的影响力原则）来对抗 agent 的"走捷径"倾向。比如当 agent 说"我知道怎么做，不需要写测试"或"生产环境挂了，先跳过 review"时，skill 文件里有专门的应对策略。

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为什么全是 Shell 脚本？

这个仓库最反直觉的地方：77k stars，代码几乎全是 Shell 和 Markdown。没有 Python，没有 TypeScript，没有 Rust。

为什么？因为 AI 时代的"框架"不再是一个需要 npm install 的代码库。它是一组对 LLM 最友好的格式——纯文本的 Markdown 和 Shell 脚本。

agent 不需要理解复杂的类型系统或 API 设计。它需要的是：清晰的规则、明确的步骤、可验证的检查点。这些东西用 Markdown 写比用 Python 写更好。

superpowers 的贡献者列表里有个有趣的细节：排在第四位的贡献者用户名是 "claude"，提交了 2 个 commit。是的，Claude 自己也在贡献这个教它做工程的框架。

你该不该用？

别急着装。先看看这几个问题：

适合你的情况：

• 项目超过 20 个文件，有模块分层
• 团队协作，需要 agent 输出可审计
• 已经被 agent 的"自由发挥"坑过不止一次

不适合的情况：

• 快速原型、一次性脚本
• 不需要测试的探索性代码
• 项目太小，引入流程反而拖慢速度

如果你决定试试，安装很简单。Claude Code 用户一行命令搞定，Cursor 也有对应的插件。具体方法见 GitHub 仓库。

一个有意思的趋势

superpowers 的爆发不是偶然。这两个月 GitHub 上 agent skills 类的仓库密集涌现：Anthropic 的 Skills、Cursor 的 Skill 系统、各种社区 skill 框架。

这说明行业在发生一个转向：从"给 agent 更多工具"到"给 agent 更多纪律"。

模型越来越强，但"强"的定义正在从"能写更复杂的代码"变成"能按照正确的流程写代码"。superpowers 用 77k stars 证明了一件事：开发者不缺能写代码的 agent，缺的是能做工程的 agent。

你在用 AI agent 写代码时，遇到过哪些"纪律"上的坑？评论区聊聊。