Superpowers：让 Claude Code 按工程师思维写代码的插件

Claude Code 用户面临一个共同问题：AI 写代码快，但经常写出有缺陷的方案，逻辑前后不一致，需要反复返工。根本原因是 AI 拿到需求就直接开写，缺少规划和验证环节。

Superpowers 这个开源项目提供了一种解决思路。它不是新模型，而是一套强制执行的工作流规范，让 AI 在动手之前先想清楚。

核心机制

Superpowers 把开发过程拆成三个阶段，每个阶段有对应的命令。

阶段一：需求对齐

命令：/superpowers:brainstorm

执行这个命令后，Claude 不会直接写代码，而是先问一系列问题：

• • 具体要实现什么功能？
• • 有没有边界情况需要考虑？
• • 和现有代码怎么集成？

通过多轮问答把需求明确下来，避免写完才发现理解有偏差。

阶段二：生成计划

命令：/superpowers:write-plan

需求明确后，生成一份详细的实施文档。这份文档包含：

• • 具体要改哪些文件
• • 每个文件里要加什么函数
• • 函数之间的调用关系
• • 需要写的测试用例

根据两篇文章的描述，复杂项目的计划文档可以达到 1200 行以上，把实施步骤拆解成十几个原子任务。

阶段三：分步执行

命令：/superpowers:execute-plan

按照计划文档逐步执行，每完成一个任务都有检查点。遵循 TDD 的 RED-GREEN-REFACTOR 循环：先写测试、让测试失败、写代码让测试通过、重构优化。

安装方式

两行命令完成安装：

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

适用场景

这套流程对以下情况效果明显：

项目重构 – 改动涉及多个文件，需要保证改完不出问题

多文件功能开发 – 新功能需要在前端、后端、数据库多处修改

团队协作 – 计划文档可以作为沟通材料，让其他人了解改动范围

需要严格测试覆盖的场景 – 强制 TDD 流程确保每个功能都有测试

对于简单的单文件修改或小 bug 修复，这套流程的开销可能没必要。

设计取舍

Superpowers 选择用速度换质量。生成计划、多轮确认、分步执行，整个过程比直接让 AI 写代码慢很多。但减少了返工次数，代码质量更可控。

另一个值得注意的点：它支持自定义 Skill。除了内置的调试、代码审查能力，可以根据团队规范添加自己的工作流模块。

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