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来源：

• vibe coding 在小项目能飞，大项目会塌

• Superpowers 真正在做的事：把工程纪律塞回 AI

• 元问题：上下文膨胀让 AI 越写越歪

• 两阶段审查：让 AI 学会挑自己的刺

• 强制 TDD：AI 不主动写测试，那就别给它选

• 完整工作流：从头脑风暴到合并

• 两种执行模式怎么选

• 安装方法：官方市场最省心

• 技能速查和触发方式

• 最后说两句：好用，但很烧 token

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vibe coding 在小项目能飞，大项目会塌

Andrej Karpathy 在 2025 年提了个词叫 vibe coding ——凭感觉给 prompt，看 AI 跑，不细看，能跑就行。这风格在写一个 demo、跑一个脚本时确实很爽。

国内开发者最近半年几乎都被 AI 编程工具刷屏——Cursor、Trae、通义灵码、CodeBuddy、CodeWhisperer 国内版 轮番出新版本，朋友圈里"昨晚 Cursor 帮我 vibe 出一个 SaaS"的截图越来越多。但圈子里也开始有反向声音：vibe 出来的代码，三个月后没人敢碰 。这不是工具的问题，是 vibe 这种工作方式本身在生产项目上有天花板。

但 vibe 在生产项目上一定会撞墙：

• 需求没澄清就动手；

• 实现方案没人评审；

• 测试缺位；

• 改动范围失控。

代码确实能跑。问题是两周后没人敢碰——你让 Claude 加个功能，它顺手改了五个文件，你不知道它改了啥，也不知道它为什么 改。

这不是 AI 不行，是流程不行 。软件工程那套「需求澄清 → 设计评审 → 拆任务 → TDD → Code Review」不是给人类拖慢速度用的，是用来防止上面这些事的。

Superpowers 是 vibe coding 的反义词 ——它不让 AI 飞，每一步都打卡。

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Superpowers 真正在做的事：把工程纪律塞回 AI

Jesse Vincent（GitHub: obra）在 2025 年 10 月开源的 Claude Code 插件，现在已上官方市场。

它的设计哲学很反潮流：在所有人追求「AI 写得更快 」的时候，它要 AI「写得更稳 」。具体做法是把软件工程的核心环节做成 20+ 可组合的 Skills——需求澄清、设计评审、任务拆解、TDD、代码审查——每个 Skill 有触发条件、执行流程、产出物，全部走 Git 留痕。

一句话概括：它不教 AI 怎么写好代码，它强制 AI 不能写差。

系统分四层：

层级	职责
用户层	平台无关，支持 Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode
框架层	Session Hook 机制，会话开始自动注入技能上下文
执行层	子代理调度，任务隔离、并行
输出层	设计、代码、测试统一走 Git

技能文件是 YAML Frontmatter + Markdown，轻量、可读、可自定义——这意味着你可以自己写 Skill，不是只能用作者那 20 个 。

基于 Spring Cloud Alibaba + Gateway + Nacos + RocketMQ + Vue & Element 实现的后台管理系统 + 用户小程序，支持 RBAC 动态权限、多租户、数据权限、工作流、三方登录、支付、短信、商城等功能

• 项目地址：https://github.com/YunaiV/yudao-cloud

• 视频教程：https://doc.iocoder.cn/video/

元问题：上下文膨胀让 AI 越写越歪

vibe coding 在大项目上一定会撞上一堵墙——上下文膨胀 。

对话轮次越多，模型要处理的历史越长，早期决策一直影响后续。AI 写到第 50 轮还在被第 5 轮的错误判断拖着走，代码质量是一条单调下滑的曲线。

Superpowers 的核心机制叫 Subagent-Driven Development（子代理驱动开发） ——每个任务启动一个全新的子代理，只给它当前任务的描述，历史对话不带入 。做完之后专门起一个审查子代理做质量检查。

四条铁律：

• 上下文隔离 ：每个子代理从空白启动，只接收当前任务；

• 职责分离 ：写代码的子代理和审查代码的是两个不同的；

• 快速重试 ：审查不通过直接新建子代理，不在原上下文里反复磨；

• 并行执行 ：独立任务可以分发给多个子代理同时跑。

理解一下这意味着什么：vibe coding 是「一个 AI 从头跑到尾，越跑越累」；Superpowers 是「每个任务都派一个清醒的新人去做 」。

两阶段审查：让 AI 学会挑自己的刺

代码审查最常见的失误是什么？一边讨论代码风格，一边忽略功能缺陷 。Superpowers 把这件事拆成两轮——顺序不能颠倒，关注点严格分离：

阶段	只问一件事	通过标准	不看的
第一轮：Spec Review	实现满足需求了吗？	功能点全 / 边界条件处理 / 测试覆盖规范	代码风格、命名、实现细节
第二轮：Quality Review	代码好不好维护？	风格一致 / DRY / 命名清晰 / 不过度工程	功能正确性（已通过 Spec）

把两件事拆开是因为人类做 review 也容易走神 ——盯着括号位置时会忘了边界条件没处理。让两个不同的子代理各管一件事，至少能逼着 AI 也按这个分工走。

第一轮不通过——不是修补，是直接重做 ：系统创建一个新的子代理重新执行任务，原代码直接丢弃。

这个机制乍看暴力，逻辑很对：错的实现修补两次还是错的，直接重做反而更省时间 。

强制 TDD：AI 不主动写测试，那就别给它选

Superpowers 最反直觉的设计是强制 TDD 。

你或许写测试，但你的同事 Claude 大概率不写。它的默认行为是先把功能跑起来，测试是「有空再补」——这不是 AI 偷懒，是训练数据偏差：大部分公开代码本身就没测试 。

Superpowers 直接把这件事干掉：每个任务必须先写测试，测试失败之后才允许写实现 ，实现通过之后才允许重构。RED → GREEN → REFACTOR，循环不能跳。

更狠的是：如果 Claude 检测到代码是在没测试的情况下先写的，会自动删掉让你重来 。Jesse Vincent 在博客里写：「跟一个懒得写测试的初级工程师共事的感觉，系统直接把这个习惯掐掉了。」

这是整套 Superpowers 里最有「纪律感 」的一节——别的工具劝你写测试，它直接没收你不写测试的权利。

完整工作流：从头脑风暴到合并

七个阶段，每个对应具体技能。

阶段一：Brainstorming（头脑风暴）

这是和普通 AI 编程工具差距最大的地方——它会先停下来问问题 。

AI: "这个限流器要做单机的还是分布式的？"
User: "分布式，多个微服务共用"
AI: "限流算法选哪个：固定窗口、滑动窗口、令牌桶、漏桶？"
User: "令牌桶，要平滑流量"
AI: "Key 维度怎么定？按用户、按 IP、按接口，还是组合？"
User: "用户 + 接口"
AI: "存储用 Redis 单实例、集群，还是本地内存兜底？"
...

确认完之后给出 2-3 个实现方案让你选，定完才生成 design.md，分段（200-300 字）让你逐段确认，最后提交到 Git。

这一步看着慢，实际省了大量后期返工——需求没搞清楚就写代码，后面的麻烦只会更多 。

阶段二：Git Worktree（环境隔离）

git worktree add ../rate-limit-worktree -b feature/rate-limit
cd ../rate-limit-worktree

允许多个功能在不同目录下并行开发，IDE 不会频繁重索引。

阶段三：Writing Plans（任务拆解）

任务粒度控制在 2-5 分钟 ，每个任务有明确验证步骤：

## Task: 实现令牌桶算法 (3 分钟)
- 编写 TokenBucket 类，支持 capacity 和 refillRate
- 实现 tryAcquire(tokens) 方法（线程安全）
- 单元测试：突发流量 / 持续低流量 / 超额请求

验证步骤：
- [ ] 测试通过
- [ ] 1 秒内不超过 refillRate 的请求全部成功
- [ ] 并发场景下不出现负数令牌

任务之间尽量减少依赖，方便子代理并行。

阶段四 → 阶段七

简单粗暴：派子代理执行 → 强制 TDD → 两阶段审查 → 通过就下一个，不通过新建子代理重做 。所有任务做完，提供选项：合并到主分支 / 生成 GitHub PR / 保留 worktree / 丢弃。清理 worktree，结束。

两种执行模式怎么选

维度	Subagent-Driven Development	Executing Plans
会话模型	当前会话内创建子代理	并行独立会话
上下文	每个子代理全新上下文	批量执行，共享上下文
审查机制	自动两阶段审查循环	人工检查点
执行速度	快（无需等待）	慢（需人工确认）
适用场景	独立、明确的任务	需要中途调整策略的任务
失败处理	自动重试	需人工介入

一句话选型：需求清楚、测试完整就用第一种；探索性开发、要中途换方向就用第二种 。

安装方法：官方市场最省心

/plugin install superpowers@claude-plugins-official

或者用作者自己的市场：

/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace

安装完重启 Claude Code 就能用。

其他平台：

• Cursor ：Agent chat 里搜 "superpowers"

• Codex ：让它获取 https://raw.githubusercontent.com/obra/superpowers/refs/heads/main/.codex/INSTALL.md 按说明操作

• OpenCode ：路径换成 .opencode/INSTALL.md

• GitHub Copilot CLI / Gemini CLI ：见 README

技能速查和触发方式

技能	功能	使用场景
brainstorming	逐步澄清需求	需求不明确时
writing-plans	任务拆解为可执行步骤	大功能或复杂任务前
executing-plans	按计划执行并设检查点	推进既定计划
test-driven-development	TDD 红-绿-重构循环	功能实现阶段
systematic-debugging	结构化 Bug 根因分析	出现 Bug 或异常
verification-before-completion	任务结束前验证	准备提交时
requesting-code-review	请求代码审查	提交或合并前
subagent-driven-development	用子代理执行任务	需并行处理子任务
using-git-worktrees	Git worktree 隔离环境	同时开发多个功能

技能通过关键词自动触发，可以组合使用：

用 TDD 实现订单导出接口，完成后帮我做代码审查

这条同时触发 test-driven-development 和 requesting-code-review。

最后说两句：好用，但很烧 token

vibe coding 没错。在 demo / 原型 / 一次性脚本场景，它是当前最高效的写法——不需要的工程纪律就是浪费。

但生产项目不是 vibe 能扛住的。Superpowers 给的不是「比 vibe 更好的 prompt」，是 vibe 之外的另一条路 ——把软件工程那套真正起作用的纪律，重新装回 AI 工作流 。

不过装之前先说一句很现实的事：Superpowers 真的很烧 token 。

• 子代理隔离 = 每个任务都重载上下文；

• 两阶段审查 = 同一段代码至少跑三次（实现 → Spec Review → Quality Review，不通过还要重做）；

• 强制 TDD = 多一倍的测试代码生成。

一个简单功能下来，token 消耗轻松是 vibe coding 的 5-10 倍 。在 token 计费越来越紧的当下，这个成本是要算清楚的。

实操建议很简单：

• 公司报销 / 团队预算够 ：放心装，长期可维护性的回报远大于 token 成本。

• 个人自费 ：先在小项目上试，跑过几次再决定要不要在主力项目上铺开。

• vibe 已经能解决的场景 ：别硬上工程化，Superpowers 是给真正需要纪律的项目用的 。

工程化不是免费的午餐——质量提上去的同时账单也跟着上去。想清楚再装。

GitHub 地址：https://github.com/obra/superpowers

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