做不出来不怪你,是你还没被 AI 帮过一次

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AI 写代码比你快，但它不会替你问清楚你到底要什么，也不会替你确认自己有没有做对。

—— 旭日宏途

这大半年，我一直在用 Claude Code 和 Codex 干活。

有一次，一个我估计要做几天的功能，AI 几个小时就写完了。

我坐在屏幕前，愣了几秒，后背发凉。

程序员引以为傲的那条护城河，就是「会写代码」这四个字。

它正在肉眼可见地干涸。

📌 本文看点

我一直觉得，做程序是懂代码的人才能干的事。

用 AI 用了大半年，我发现真正挡在非程序员面前的，是「这我肯定不行」这句话。

你点开一个开发工具，还没开始，心里先打了退堂鼓。

其实你只要点一次发送按钮，让 AI 真正帮你写完一个完整的东西，就知道现在到了什么阶段。

你缺的不是几年的苦学，是一次「原来我也行」的体验。

但很多人迈出去了，还是摔得挺惨。

你把需求甩给 AI，它秒一屏幕代码给你。

你兴冲冲跑起来一看，能跑，但全是坑。

它没写测试，只挑最理想的情况写几个。

它没想清楚就动手了，你说要做个简单功能，它直接上了最重的框架。

它出了问题就糊弄，报错了不去查根源，随手把错误藏起来就交给你。

它做事是串行的，10 个文件一个一个磨，你坐在旁边看着 token 往外烧。

没有规矩的 AI，就像一个什么都敢做、但毫无工作习惯的生猛实习生。

superpower 干的事，就是给这个实习生立规矩。

它的骨头上，是四道谁都不能打破的门槛

门槛一　需求没聊清楚，绝不许写代码

就像装修房子。

图纸没确认，工人一律不许抡锤子。

AI 必须先把需求聊透、出方案，等你点了头，才能碰代码。

门槛二　没见过测试失败，绝不许写实现

就像先出考卷，再答题。

AI 必须先写测试，亲眼看着它失败，再写最少的代码让它通过。

原文有句话说明了为什么。

没亲眼见它失败，就不知道它测的对不对。

它还有条铁律：没有一条失败的测试在前面，就不许写一行正式代码。

最狠的是，它连「先写代码，回头补测试」这条退路都堵死了。

真要是先写了代码怎么办。

删掉。

不许留作参考，不许一边写测试一边改它，不许看一眼。

原文就三个词：Delete means delete。

门槛三　没找到根因，绝不许动手修

就像医生不查明病因，不许开刀。

报错了要先做四步：收集现场、提出假设、验证假设、对症修复。

它防的就是「报错不见了就等于修好了」这种糊弄。

同一个问题修了三次还没成，必须停下来，回头质疑设计。

门槛四　没跑过验证命令，绝不许说完成

就像工程要竣工验收签字，才能交钥匙。

AI 必须跑一遍验证命令，拿到结果，才敢说干完了。

原文写得直白：没在这条消息里跑过验证命令，就不能说它通过了。

跳过任何一步，等于撒谎，不叫验证。

用一句话说：它是一整套给 AI 用的软件开发流程，由 15 个技能组成。

装上以后，AI 自己按流程推着项目走，你不用记任何命令。

它不是让 AI 变聪明，是让 AI有章法。

作者是 Jesse Vincent，这个技能库在 GitHub 上有 299k 颗星，支持 16 个平台。

我挑三个跟需求、跟流程最紧的说。

brainstorming 管动手之前。它逼着 AI 先把你的意图问出来，一条消息只问一个问题，问完一段就把理解复述回来让你纠正。

很多人第一次用 AI 做东西最后做歪了，就是跳过了这一步。

writing-plans 管拆活。方案定了，它把整件事拆成一项一项能验证的任务。

它有条禁令我特别喜欢：计划里不许出现「待定」、「处理一下边界情况」这种什么都没决定的话。

executing-plans 管干活。它在当前会话里把计划跑完，最后统一评审一次。

另一条路是 subagent-driven-development，每做完一项就派一个新 AI 评审，更彻底，也更费。

这两条路怎么选，AI 会拿着计划来问你，还会告诉你它推荐哪条。

到这儿你可能发现了：需要你亲自点头的地方其实很少。

AI 出方案，你点头。

AI 拆计划，你点头。

中间怎么干、哪里出了偏差，它自己扛。

碰到合并、发布这种不可逆的动作，它才停下来找你。

剩下的技能分四类。

管测试的 test-driven-development。

管调试的 systematic-debugging、verification-before-completion，还有排查会话问题的 diagnosing-superpowers。

管协作的 requesting-code-review、receiving-code-review、using-git-worktrees、finishing-a-development-branch、dispatching-parallel-agents。

还有两个元技能，using-superpowers 和 writing-skills。

最能说明「AI 主导进度」的是这个设计：每次会话一开始，AI 会先查一遍有没有该用的技能。

上游定的规则是，只要你觉得有百分之一的可能用得上，就必须调用它。

看过《旭日山径，未来在路上》的朋友知道，我和兄弟在做「旭日宏途」。

我们手里正在推的第一个项目，是一个户外预约小程序。

接下来这件事，我准备用 DSH 加 superpower 来做。

整个过程我都会写出来。

我不教你写代码，我教你怎么跟 AI 配合：怎么提需求，怎么让它出方案，怎么盯着它开工，最后怎么验收。

我会写得让不懂代码的朋友也能看懂，也会如实写下卡壳。

我不写成功学，我只把施工过程公开出来。

如果你用的是 DSH，装它只要一条命令。

这个插件是 superpowers 的 DSH 移植版，--profile 后面换成你自己的 profile 名字。

装好之后，在插件管理页点开卡片，15 个技能每个都能单独开关，描述也能切成中文。

安装我就说这么多，细节不展开了。

装完，就是最关键的一步。

打开你的 DSH，直接打字。

发出去。

然后好好看看 AI 反过来问你的第一个问题。

从这一刻开始，你的第一步就迈出去了。

装的时候卡住了，评论区或者私信我。

最近总有朋友私信问我：现在还值得学编程吗？

我跟你说句掏心窝子的。

AI 来了以后，没有任何一种技能能保证一辈子不贬值。

我今天学的东西，三五年后大概率也过时了。

包括你现在看的这一篇。

但学习的动作本身不会过时。

知识会过时。

不再学习的自己，才会真的掉队。

我一个写了 10 年代码的人，都能公开承认AI 正在一点点砸掉我吃饭的碗。

但我一点不焦虑。

我只是选择先迈出那一步。

如果你心里也有一件一直想做的事，有一个只有你知道的想法。

那就打开工具，输入那一行命令。

看看它问你的第一个问题是什么。

我是 旭日宏途，一个写了 10 年代码、正在和 AI 组队干活的程序员。

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