夜雨聆风
现在用 Agent 写东西，最容易出问题的地方经常发生在第一分钟
你只是说“帮我改一下这个功能”，它已经开始翻文件、跑命令、建新文件
你只是说“这个 bug 看一下”，它先给你补丁三连
你还没讲清楚验收标准，它已经回你一句“应该好了”
表面看很勤快，实际是在消耗流量和上下文
现在的 Agent 已经从聊天工具变成行动工具，它会读文件、调用插件、修改代码、执行命令
一句模糊需求，会被它翻译成一串真实动作
动作一旦跑偏，后面要回头看它读了什么、改了什么、为什么这么改
这期想介绍的 Superpowers，解决的就是这个痛点
它是什么
Superpowers 是一套给 coding agent 用的 skills 和工作流
别把它当浏览器、单个 MCP，或者那种“装上立刻变聪明”的魔法插件
更准确地说，它像一套开工前规则和执行中检查点
它支持 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode、GitHub Copilot CLI 等环境
如果你用 Codex App、Cursor 或 Claude Code，可以按官方方式接入
接入之后，Agent 遇到相关任务时，会先检查有没有对应 skill，然后按流程做事
这点很关键
它比一句“请你认真一点”更硬
它是把“什么时候该问清楚，什么时候该写计划，什么时候能动代码，什么时候必须验证”写成规则
它到底省在哪里
很多人说省 token，第一反应是让 AI 少说废话
但在 Agent 场景里，更贵的往往是无效动作
读错文件，改错方向，补错 bug，跑一堆没意义的命令，最后还要回滚
这些动作都会塞进上下文，也会消耗信任
Superpowers 盯住的是行动链路：少乱跑，少返工
里面有几个很实用的 skill
第一个是 brainstorming
它要求 Agent 写代码前先把需求聊清楚
你说一句“做个功能”，它不会立刻开工
它会先问目标、边界、方案和取舍，等确认后再继续
第二个是 writing plans
它要求 Agent 先写能执行的计划
“修改相关逻辑”“补充测试”这种空计划不算
每一步要写清楚改哪个文件、做什么、怎么验证、预期输出是什么
这一步看起来慢，其实是在防止后面返工
第三个是 test driven development
它要求先写失败测试，再写代码
这能拦住 Agent 凭感觉一次性写完，再反过来证明自己没错
第四个是 systematic debugging
它要求先找根因，再修 bug
看到报错就打补丁，是 Agent 很常见的坏习惯
Superpowers 会把它拉回去，先定位问题从哪来，再验证假设，再动手改
第五个是 verification before completion
这个最值得收藏
它规定 Agent 不能靠“应该可以”“看起来好了”来宣布完成
它必须重新跑验证命令，看输出和退出码，再告诉你结果
这条规则特别朴素，但特别有用
很多时候我们被 Agent 折磨，就是因为它太爱提前宣布胜利
为什么今天值得写它
这件事不只是 Superpowers 一个项目在做
Claude Code、Codex、Copilot 这些 Agent 工具，都在把“先计划，再执行，再验证”做成更明确的流程
原因很简单，Agent 越能行动，越需要边界
以前 AI 答错了，最多是一段废话
现在 Agent 方向错了，它可能已经读了一堆文件、跑了一堆命令、改了一堆代码
这时候最麻烦的是，你已经不知道它到底干了什么
所以 Superpowers 真正适合收藏的地方，是把“人类本来要反复提醒 AI 的规则”打包成一组 skill
先问清楚
先写计划
按计划执行
别盲修 bug
没验证别说完成
这些规则一点也不玄，但正好打在 Agent 最容易浪费流量的地方
适合谁
如果你经常用 Claude Code、Codex、Cursor 或 Copilot Agent 写代码，Superpowers 可以先收藏
如果你的项目经常涉及流程、页面、bug、测试这些多步任务，它会更有价值
如果你经常被 Agent 的“我先试试”“应该好了”“看起来没问题”气到，它也很适合你
但它不适合所有场景
非常小、非常明确的修改，不一定需要完整流程
只拿 AI 聊天、写文案的人，用不上它的大部分能力
它主要服务 coding agent，不服务普通聊天机器人
一句话结论
Superpowers 不一定惊艳，但很实用
它的用处很朴素：让 Agent 在该停下来的地方先停一下
以后用 Agent，省钱不能只靠让它少说两句
更重要的是，别让它在事情没说清楚之前，就自己一顿跑
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