Superpowers 让 AI 写代码更像工程师，少点随机生成
你用 AI 写代码时，最崩的往往不是它写不出来。是它写出来以后，你越改越乱，越修越像在给“半成品”打补丁。很快你就会进入一种状态：你在修 AI 的代码，你的项目反而停在原地。
你缺的不是更聪明的模型，你缺的是一套能把“验证”变成默认动作的工程流程。
你烦的其实是“验证债务”
2024 到 2025 这组数据挺扎眼
一个很现实的趋势是：开发者把 AI 用得越来越频繁，但对 AI 输出正确性的信任并没有同步上升，反而更谨慎。2024 年的开发者调查里，使用或计划使用 AI 的比例明显增加，但对“输出准确性”的评价仍然偏保守。到 2025 年，这种“不信任大于信任”的结构更明显，“高度信任”的比例很低。
这说明一件事：AI 已经进了你的开发链路，但它还没有变成你愿意直接交付的“可靠产能”。你需要的不是更快的代码生成，而是一套能持续降低验证成本的工程化路径。
AI 能写，但你不敢交付
最麻烦的代码不是错得离谱的那种。错得离谱你一眼就能拆穿。最麻烦的是“看起来几乎对”的代码，它能跑，也像那么回事，但你一扩展需求就开始互相打架。你最后付出的不是开发成本，是验证成本。
这就是“验证债务”。你越依赖 AI，越容易欠债。欠着欠着就滚大了。
Superpowers 到底是什么
它是技能库加强制工作流
Superpowers 的定位很明确：它不是新 IDE，也不是提示词模板合集。它把软件工程流程拆成可复用的“技能”，再把关键动作做成强制工作流，把编码代理从“随机生成器”拉回到“按流程交付”的状态。
另外一个信号也很直观：它在 GitHub 上是 3 万+ star 的量级，属于已经被大量开发者关注和试用的项目。
它把“写得快”改成“交付稳”
普通 AI 的反射是“收到需求就生成代码”。Superpowers 的反射是“先澄清，再设计，再计划，再执行”，并且把测试、评审、回归放在流程里当卡口，不是最后的补救动作。
让代理“像工程师”的那套流程
先把需求讲清楚，再谈实现
你说“做个登录功能”，它不会立刻贴一坨代码，而是先追问关键细节：登录方式、失败提示、状态保持、边界条件等，把模糊需求整理成可验收的规格。你不需要一次把所有细节想完，但你必须在动手前把关键分歧讲清楚。
这一步看起来慢，但它往往是最省时间的。因为后面的返工，很多都来自“大家以为自己理解一致”。
隔离环境、写计划、用子代理压住漂移，再用 TDD 和评审锁死质量
Superpowers 的流程有几个动作很“硬”：
它会引导你在隔离的开发环境里动手，避免试探性改动污染主分支。你随时能回滚或丢弃这条线，风险更可控。
它会先让你写实施计划，把工作拆成 2 到 5 分钟级别的小任务。每个小任务写清楚目标、涉及文件、预期改动、验证方式。你审完计划它才执行，这会让节奏更稳。
它用子代理来执行小任务，避免长对话导致上下文漂移。每个任务一个临时代理，做完就销毁，下一个任务换新的，干扰更少，输出更稳定。
它把 TDD 当铁律。流程强调红绿重构：先写失败测试确认失败，再写最少代码让测试通过，然后在测试保护下重构。核心目的只有一个：让“验证”变成默认动作。
它还有双阶段审查：先审规格符合性，再审代码质量与测试覆盖。遇到 bug 时强调先复现、再比对差异、提出假设、修复并回归测试，拒绝盲改。
你该不该上它，先看这几个现实
适合的项目味道
你做的是可测试的功能开发，比如 CRUD、API、业务规则、重构、补测试。
你更在意可维护性和可回归，而不是一次性 demo。
你愿意用更严格的流程换更少的返工。
这类场景下，Superpowers 的收益通常很直接：它把你原本拖到最后才做的验证动作，强行前置。
不适合的坑，以及你会付出的成本
探索型原型需求一天三变的那种场景，强流程会让你觉得“拖累”。
项目天然难测的情况下，TDD 的收益会下降，你可能需要先补齐测试底座，或者改用更合适的测试策略。
你追求“一键生成后手动微调”，而不是“按规范持续迭代”，那它会显得过于严苛。
别把它当银弹。它更像把“工程化”这碗饭端到你面前，逼你吃完。你不想吃，就会觉得它烦。
上手路径，别搞成宗教
先跑一个最小闭环
第一次别拿大项目开刀。你选一个小而完整的功能，比如登录模块或 To-Do 的增删改查，然后把完整链路跑一遍：
先做需求澄清并输出规格文档
在隔离环境里创建任务分支或工作区
生成并审查实施计划
按计划执行，每步走测试驱动
每个任务完成后做双阶段审查
全部通过后合并回主线
跑完你就知道它到底是在帮你，还是在折磨你。别凭感觉，盯三件事：回归失败次数、同一功能返工轮次、提交前验证时间是否更可控。
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