
AI 不缺智商,缺的是工程纪律。
上一篇我们实践了自定义skill的方法,现在我们来看看工程层面业界最佳skill框架实践,站在巨人的肩膀上,我们可以走到更远。
你用 AI 写代码,本质是在用全球最聪明的实习生——天赋满分,但没人教他工程纪律。Superpowers 干的,就是给这个天才实习生装上「工程师大脑」。
"其兴也勃焉,其亡也忽焉。"
2025年底,Anthropic 发布 Claude Code 插件系统的同一天,一个叫 Jesse Vincent 的工程师——Request Tracker 作者、Perl 5 核心维护者、Keyboardio 创始人——悄悄上传了一个叫 Superpowers 的框架。
最新:136K Star,11.5k Fork,成为 AI 编程工具史上增速最快的生态项目。
Superpowers 是一个可组合的 AI 编程技能框架(Agentic Skills Framework)。它不改变 AI 的底层能力,而是为 AI 配备了一套结构化的工作规范,让 Claude Code、Codex 等工具从"游侠"变成"将军"。
原则 | 传统AI编程方式 | Superpowers方式 |
|---|---|---|
测试驱动 | 先写代码,有空再测试 | RED-GREEN-REFACTOR,测试先行 |
系统胜于临时 | 靠经验猜测问题 | 4步系统化调试流程 |
复杂度优先级 | 功能越多越好 | YAGNI,简洁是首要目标 |
证据胜于声明 | AI 说完成就完成了 | 验证通过才算真完成 |
为什么需要 Superpowers?
因为没有它,AI 编程正在制造大量"速度很快的技术债"。
"知己知彼,百战不殆。"
左边这条路,老李的团队走了整整三个月,交付了一堆"跑起来但随时会崩"的代码。右边这条路,是装上 Superpowers 之后的真实体验。
差别不在 AI 的能力,在有没有给 AI 一套工程纪律。
"授人以鱼不如授人以渔。"

注意两个黄色节点——这是仅有的两个「人工审批」点。人的精力应该花在决策上,不是执行上。Superpowers 的设计理念就是这么残酷地清晰。
① brainstorming(需求澄清) 不是直接写代码,而是通过苏格拉底式提问,把模糊需求变成清晰设计文档。这是最被忽视、也最关键的一步。
业务场景:老李的团队接到需求:"给电商系统加个优惠券功能"。没有 Superpowers 时,AI 直接开写,三天后发现没考虑优惠券叠加规则、过期逻辑、与会员等级的联动。有了 brainstorming Skill,AI 会先问清楚:叠加规则是什么?适用商品范围?与哪些营销活动互斥?
② using-git-worktrees(隔离工作区) 每个功能在独立的 git worktree 上开发,不污染主分支,支持多个功能并行开发而不互相干扰。
③ writing-plans(任务拆解) 把设计拆解为 2-5 分钟可完成的最小任务单元,每个任务包含:精确文件路径 + 完整代码 + 验证步骤。这是 AI 自主工作不跑偏的关键。
④ subagent-driven-development(子智能体驱动) 核心创新点。主 Agent 作为"指挥官",为每个任务启动全新的子 Agent执行,执行完成后进行两阶段审查(规格符合度 + 代码质量)。新鲜的子 Agent 没有前几步的"记忆污染",更客观。
⑤ test-driven-development(测试驱动) 严格执行 RED→GREEN→REFACTOR:先写会失败的测试,看着它失败,写最少代码让它通过,再重构。如果发现代码写在测试之前,直接删除这段代码重来。
⑥ requesting-code-review(代码审查) 按严重程度分级(Critical/Major/Minor)报告问题,Critical 问题强制阻断进度。
⑦ finishing-a-development-branch(收尾) 验证所有测试通过,给出合并/PR/保留/丢弃四个选项,清理 worktree。
"兵贵神速。"
# 官方市场一键安装
/plugin install superpowers@claude-plugins-official
# 验证:开新会话,说"帮我规划这个功能"
# 如果 AI 开始追问需求而不是写代码 → 成功
# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/obra/superpowers.git ~/.codex/superpowers
# 2. 创建 Skill 发现链接(这是关键)
mkdir -p ~/.agents/skills
ln -s ~/.codex/superpowers/skills ~/.agents/skills/superpowers
# 3. 启用多 Agent(支持并行子 Agent)
# 在 ~/.codex/config.toml 中添加:
# [features]
# multi_agent = true
# 4. 重启 Codex,验证同上
Windows 用户(无需管理员权限):
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE.agents\skills"
cmd /c mklink /J "$env:USERPROFILE.agents\skills\superpowers" "$env:USERPROFILE.codex\superpowers\skills"
"实践是检验真理的唯一标准。"
Step 1 — 触发 brainstorming:
我需要给电商系统加一个优惠券模块,帮我梳理需求
AI 会提问:优惠券类型(满减/折扣/免邮)?叠加规则?适用范围?有效期逻辑?
Step 2 — 确认设计文档,触发 writing-plans:
计划包含:src/coupon/types.ts(类型定义)→ src/coupon/validator.ts(验证逻辑)→ src/coupon/service.ts(业务逻辑)→ 对应测试文件,每步 2-5 分钟。
Step 3 — 批准计划,触发 subagent-driven-development: 子 Agent 逐任务执行,每完成一个任务,主 Agent 审查规格符合度和代码质量,通过后继续。
Step 4 — 全部任务完成,触发 finishing-a-development-branch: 验证测试全绿,提交 PR。
触发:帮我排查这个支付接口偶发超时问题
systematic-debugging Skill 自动激活,执行四阶段流程:
收集症状 日志/监控/复现步骤 形成假设 按可能性排序 验证假设 最小化复现 修复 + 防御性编程\n确认根因 verification-before-completion\n验证真正修复
关键差异:传统方式靠经验猜;Superpowers 强制要求"收集证据 → 形成假设 → 最小复现",防止"修好了表象,没动根因"。
触发:请帮我审查这个 PR
requesting-code-review Skill 激活,按严重度分级输出:
接收方使用 receiving-code-review Skill,逐条处理反馈,而不是一次性返工。
"知之者不如好之者,好之者不如乐之者。"
Superpowers 的 PR 拒绝率高达 94%,维护者公开点评"这是 AI 提交的垃圾"。这不是 AI 不够聪明——是没有纪律约束的 AI,会把聪明用在走捷径上。Skills 就是给天才配上工程师的操守。
这是 Superpowers 最深刻的架构创新。每个子 Agent 以干净的上下文启动,只接收任务描述和相关上下文,而非完整的对话历史,从而防止上下文污染导致判断力下降。效果是:Claude 可以连续自主工作数小时而不偏离计划。
Jesse Vincent 甚至让 Claude 阅读编程书籍并从中提取可复用的 Skills。这套框架还用 TDD 来测试 Skills 本身,把 Skill 提交给子 Agent 验证其可理解性和合规性。这已经从「用 AI 写代码」升维到了「用 AI 构建团队智能资产」。
"千里之行,始于足下。"---

"穷则变,变则通,通则久。"
观点一(最刺耳的):你现在用 AI 写代码的方式,跟让一个没做需求调研、不写测试、不做 Code Review 的实习生直接提交 PR 没有区别。只是这个实习生打字更快。
观点二(最务实的):Superpowers 的核心原则极其简单但激进:不是让 AI 更聪明,而是强制执行人类开发者花了几十年才建立起来的工程纪律。这是软件工程四十年经验的蒸馏,不是新技术,是新秩序。
观点三(最有前瞻性的):技能让未来的 Claude 实例能够找到并应用经过验证的方法。技能是可复用的技术、模式、工具和参考指南——不是叙述你某次是如何解决问题的。这意味着:你今天写的每一个 Skill,都在投资一个会永久记住你工程经验的 AI 合伙人。
"路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。" ——屈原
老李在公司内部分享会上说:AI 不是万能的,但被正确驾驭的 AI,可以让一个人干出一个小团队的活。Superpowers 就是这个驾驭方法。"