superpowers怎么全局调用
欢迎来到 superpowers 深度教程，这是系列第一集，共八集。今天咱们来聊一个事儿， superpowers， 这是一套 ai 编程方法论框架， github 上十五万 star， 一个月暴涨七万 star。 有 人说它是 ai 编程的教科书，有人说它是提示词的终极形态，还有人说它不过是一堆脚本。那么真相到底是什么？这一集，咱们先把它掰开了，揉碎了，搞清楚它到底是个什么东西。 说到这儿，可能有朋友要问了， superpowers 到底是个什么东西？我打个比方你就明白了。你用 ai 编程工具，不管是 cloud code 也好， cursor 也好，你跟他说一句，帮我写个登录功能，他啪啪啪就把代码写出来了。写完了能跑吗？ 大概率能跑。有测试吗？没有。有 review 吗？没有。出了 bug 怎么办？再让它改，改了之后别的地方崩了再让它改，改来改去，最后你自己都搞不清楚到底改了什么。这就是大多数人的 ai 编程现状，全凭运气。 但 superpowers 不 一样，它不是让你更快地写代码，它让你更稳地写代码。简单说， superpowers 是 一套强制纪律，它规定了 ai 编程的七个步骤，每一步都有明确的输入、输出和质量标准。你的 ai 助手装上它之后，不是说想跳步就能跳步的。 说到这儿，这就很关键了。 superpowers 的 核心理念只有四个字，流程优先。不是更快，而是更稳。不是更聪明，而是更守规矩。 可能有人会觉得，这不就是限制 ai 的 能力吗？恰恰相反，正是因为有了纪律， ai 的 能力才能被真正释放出来。你想想， 一个没有纪律的天才和一个有纪律的天才，谁更靠谱？答案不言而喻。那么问题就来了，这七步到底都是什么？咱们来好好梳理一下。第一步， brainstorming 头脑风暴。 在你写任何代码之前， ai 会先问你，你到底想做什么？它不会上来就写代码，而是先帮你把需求想清楚，写成一份设计文档，你确认了它才往下走。第二步， gitworks 工作区隔离。 它会帮你创建一个独立的分支和工作空间，这样你万一搞砸了，主分支丝毫不受影响。第三步， writing plans 写实施计划涉及文档。确认之后，它会把整个工作拆成一个个小任务，每个任务两到五分钟，包含完整的代码命令和预期输出。没有 t b d， 没有 t o d o， 没有类似第几步这种写法， 每个任务都是自包含的。第四步， sub agent driven development 多代理开发。这是 superpowers 最核心的执行方式，它会给每个任务派一个全新的 ai 代理去执行。执行完还有两轮审查，第一轮检查是否符合设计要求， 第二轮检查代码质量，两轮都过了才算完成。第五步， t d d 测试驱动开发不是写完代码再补测试，而是先写测试，看着测试失败，再写最少的代码，让测试通过。 如果你先写了代码，对不起，删掉从头来。第六步， code review 代码审查。每个任务完成后，会自动派遣一个审查代理来检查你的代码， 它不是走过场，是真能发现问题。审查分三个级别， critical 必须立即修， important 必须修完才能继续 minor， 记下来以后再说。第七步， finish branch 完成分支 所有任务，做完测试全部通过。它会给你四个选项，本地合并、推送件、 pr， 先保留或者丢弃。 每个选项都有对应的清理流程。说到这儿，你可能会觉得这流程也太严了吧，没错，就是严，但这套严苛的流程，正是它一个月能涨七万 star 的 原因。因为用过的人都知道，不是慢了，是稳了，再也不用担心 ai 写了一堆代码， 结果到处是 bug， 自己都不知道从哪儿开始修。说到这儿，可能有朋友要问了，十五万 star 这项目到底什么来头？ superpowers 的 作者叫 jesse vincent， 是 一家叫 prime radion 公司的创始人。这个人很有意思，他是 rt 系统的创建者。 rt 你 可能听说过，是一个著名的开源公单系统，他搞了二十多年的开源 superpowers 这个项目一开始就是他自己用 cloud code 写代码的时候发现的问题。 ai 编程工具能力很强，但太随性了，你让他写代码他就写，从不问该不该写。你让他修 bug 他 就修，从不想根音是什么。于是他就开始琢磨，能不能把软件工程的最佳实践变成 ai 必须遵守的规则。这就是 superpowers 的 起源。它不是一个库，不是一个框架， 也不是一个 ide 插件，它是一套方法论，一套让 ai 编程从碰运气变成走流程的方法论。 至于一个月涨七万 star， 说实话，这个数据本身不是重点，重点是为什么这么多人愿意 star 它？答案是，这些人都是被 ai 编程的随机性折磨过的开发者，他们知道 ai 能写代码，但他们也知道，没有纪律的 ai 编程就是在给自己挖坑， superpowers 给了他们一个解决方案，不是更好的工具，而是更好的流程。好了，聊了这么多，咱们来说说最实际的怎么装。 superpowers 目前支持六个平台，咱们一个一个来。第一个， cloud code， 这是官方推荐的方式，也是最简单的。打开 cloud code， 输入一条命令，斜杠 plug ins 杠 official 对， 就这么一条命令。 装完之后重新开一个绘画， superpowers 就 自动生效了。如果你用的是旧版本的 cloud code， 可能需要先注册 marketplace， 输入斜杠 plug in marketplace， add obara 斜杠 superpowers marketplace， 然后再 install。 装完之后怎么验证呢？很简单，开一个新绘画，跟他说帮我做一个功能，如果他先问你你想做什么，而不是直接开始写代码，说明 superpowers 已经生效了。第二个， cursor， 在 cursor agent 聊天界面输入斜杠 add plug in superpowers， 或者在插件市场里搜索 superpowers， 直接安装， 同样很简单。第三个， open ai codex， 这个稍微麻烦一点，不支持自动安装，你需要告诉 codex 去拉取安装说明。具体做法是让 codex 获取 github 上的安装文档，然后按步骤操作。这个 u r l 我 会放在视频简介里。第四个， gemini c l i 输入 gemini extensions install 后面跟 github 仓库地址更新的时候用 gemini extensions update superpowers。 第五个， github copilot c l i 两步，先注册 marketplace， 然后 install。 第六个， open code， 和 codex 类似，也是手动安装，告诉他去拉安装说明就行。 说到这儿，我总结一下验证安装的三种方式，第一种也是最推荐的开心绘画，让他做一个功能，如果他先做 brainstorming， 而不是直接写代码，说明生效了。 第二种，让他帮你 debug 一个问题，如果他先做根音分析，而不是直接改代码，说明 systematic debugging 技能生效了。第三种，直接问他，你知道 superpowers 吗？如果他能说出十四个技能的名字和用途，说明 using superpowers 原技能已经加载了。 说到这儿，咱们来聊最后一个大话题， superpowers 的 十四个技能到底是怎么组织的？这十四个技能不是散乱的，它们组成了一条完整的流水线。咱们按类别来看， 第一类测试相关，包含两个技能， test gun driven， gun development 和 systematic debugging。 tdd 负责保证代码质量， debugging 负责出了问题怎么科学地排查。这两个技能都有自己的铁律， t d d 的 铁律是没有失败测试就不许写代码， debugging 的， 铁律是没有根音调查就不许修 bug。 第二类，协助相关，这是最大的一类，包含九个技能， brainstorming 负责设计， writing plans 负责计划 executing plans 和 subagent 杠 driven 杠 development 负责执行 using 杠 git 杠 work trees 负责工作区管理 requesting 杠 code， 杠 review 和 receiving 杠 code 杠 review 负责代码审查 dispatching 杠 parallel 杠 agents 负责并行任务调度 finishing 杠 a 杠 development 杠 branch 负责收尾。 第三类原技能包含三个技能， using superpowers 是 总调度，它负责判断什么时候该用哪个技能。 writing skills 教你怎么创建自己的技能？ verification 杠 before 杠 completion 是 完成前的最后一道关卡，为之的未成可否止确保所有声称都是经过验证的？说到这儿，这就很关键了， 你可能注意到了，每个技能都有明确的触发条件和不可跳过的步骤，这不是建议，是纪律。 superpowers 的 工作方式是该用的时候自动触发，想跳的时候跳不过去。这就是为什么它能管住 ai， 因为纪律写在了技能里， ai 每次行动前都要先检查，升职充解时多想精晓有没有适用的技能，有就必须用。好了，今天咱们就聊到这儿，咱们来回顾一下今天讲的重点。第一， superpowers 不是 工具，是方法论。它用七步强制工作流，把 ai 编程从碰运气变成走流程。第二，它的核心理念是流程优先，不是更快，而是更稳。十四个技能覆盖了从设计到交付的每一个环节。 第三，安装很简单，六条命令覆盖六大平台，装完之后自动生效，不用额外配置。下一集 咱们要讲的是 superpowers 的 第一个技能， brainstorming。 设计先于代码，这个技能有一个硬门径，没有设计文档就不许写代码。为什么这么严格？实际怎么用？咱们下集好好聊聊，别忘了点赞收藏追更系列，不错过每一集，咱们下期再见！
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01:20查看AI文稿AI文稿tiktok 上面啊，将近有二十万人点赞的 superpowers 到底有多厉害？那作为增长速度最快的开源项目之一啊，连 osrbic 官方都把它给收入了。那 superpowers 啊，它不是一个 skill， 而是一套 skill， 共计十四个，是给 ai 用的工作规范，你可以把它想象成它就像是一个严格的监工。动手之前啊，先把方案写出来，看完没有问题， ai 才能开始干。 另外，不仅 cloud codex 能用，主流的 coding agent 它都可以使用它。那很多人就有疑问，那 superpowers 里面有十几个 skill， 我是 要全部装还是只用装其中几个就可以了？那先说结论啊，新手只需要装这四个核心的 skill 就 够用了。第一个， winstorming， 头脑风暴，装了它之后啊， ai 必须先问完你所有的问题， 确认完需求才能开始写代码，再也不会上来就乱写了。第二个， writing plans， 写计划，它会把你的需求啊确成一个一个小任务，每个任务只有两到五分钟，而且会写清楚要改哪个文件，怎么验证对不对。第三个， test driven development 测试驱动开发，听起来很技术啊，其实就是先写验证，再写功能，确保每一步代码都经过了校验，不会写了又挂。第四个 啊，它会逼着 ai 一 步一步分析原因，而不是瞎猜乱改。那这四个也是 superpowers 要集合中安装次数最多的，放心用，不踩坑安装啊，也比较简单，输入这些命令啊就够了。我把它放在评论区置顶，方便你复制。那下期啊，我会介绍另外一个爆火的开源项目， everything cloud code。 关注奇哥啊，教你从零到一学 ai， 解放你的生产线。
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00:59查看AI文稿AI文稿小米免费赠身的 token plan 大家都领到了吧？我最近在 open code 里面使用了一下，发现这个非常好，在只要在 open code 里面安装一个这个插件 superpower 在 体验里面就和 code x 和 cloud code 几乎没有什么区别。 大家 tokyo 使用量这个会稍微高一点，可能我感觉欧本扣的同样装了这个 superpower 插件还是会比这个可乐扣的多花个百分之十的 ok 的 样子，但我觉得可以忽略。我算了一下，基本上我现在问他两个问题，他给我消耗了一百万 tokyo， 这样算下来的话基本上一个小问题就是两毛五， 有的时候你如果问题如果太大太发散的话，他可能会花掉你两块钱，两三块钱一个问题。我最近最用了一天，他送我的这个标准套餐我已经用掉了一半。两天吧，其实应该算算算两天， 按照小米的用量的话，我觉得你买 max 才正常够一个月，但它 max 要六七百，其实已经太贵了，我感觉还不如用酷狗 x 呢，大家觉得呢？
06:02查看AI文稿AI文稿我用了 superpowers 一 段时间之后，最大的感受它不是让 cortex 更快写代码，恰恰相反，它是在让 cortex 不要太快写代码。因为现在 ai coding 里一个常见的问题是，需求还没有澄清，边界还没有确认， 测试还没有想好， cortex 已经开始改文件了。小任务这样做还行，但一旦任务变复杂，这种直接开写的方式很容易出问题。所以这一期我们聊聊 superpowers 到底解决了什么问题。 先简单说一下 superpowers 是 什么，它不是一个单独的 skill， 而是一套给 coding agent 使用的软件开发方法论。在 codex 里面安装很简单，如果 是 codex c r i， 打开 plug ins， 搜索 superpowers， 选择安装就可以了。如果是桌面版的 app， 在 侧边栏 plug ins 或者是那个插件里面找到 superpowers， 点加号安装就可以了。 插件我找到 superpowers 点安装就可以了，因为我已经装过了，所以这边不是加号了。装好之后，它就会作为一组 skills 在 cortex 里面使用。这也是我觉得它很适合 cortex 的 地方。它不是让你每次手动复制一堆 prompt， 而是把一套软件工程流程变成 cortex 可以 按需使用的 skills。 我 理解 superpowers 的 核心就是把 ai coding 拆成 七个顺序执行的步骤。第一步就是头脑风暴，在写代码之前先澄清需求，探索方案，确认边界。第二步就是创建独立工作区，不要直接在当前工作区里乱改， 而是创造一个更安全的独立开发环境。第三步是写实施计划，把任务拆成小步骤，明确要改哪些文件，怎么实现，怎么验证。第四步是指代理开发， 把具体任务交给 subdivision 去执行，让主流程可以更清楚的组织和检查。第五步是 tdd 测试，驱动开发，先考虑怎么证明它是对的，再写实现，而不是先写一堆代码再说。第六步是代码审查，改完不是马上说完成，而是让另一个审查视角检查问题。 第七步是完成分支，最后做验证，收尾、合并或保留分支。所以它的流程不是需求到写代码，而是这一套头脑风暴，到独立工作区域，到实施计划，到代理开发，到 t d d， 到代码审查，再到完成分支，每一步都是一个独立的 skill。 这就是 superpowers 最核心的地方，它把软件工程流程拆成了 ai 可以 执行的一组 skills。 我在 codex 里用下来，感觉它是比较无缝的，尤其是装成插件之后，它不像一个你每次都需要手动调用的命令集合， 更像是给 codex 加了一套开发习惯。比如需求不清楚的时候， codex 会先倾向进头脑风暴，先问问题，探讨边界，确认需求，而不是直接开始改代码。准备实现之前，它会更容易进 writing plans， 设计代码质量时，它会提醒 pdd review 和验证。这就是我觉得就 pos 很 有价值的地方，不是每次靠你提醒 cortex 守流程，而是让 cortex 默认更容易按照工程流程工作。这里也放一个 sdd 的 背景在里面， s d d， 也就是 spec driven development。 规范驱动开发，它的核心思想是不要一上来就写代码，而是先把要做什么说清楚，比如 open spec， 它更偏规范管理，它关注的是把需求变更约定整理成可维护的规范。 spec kit 更偏规范驱动开发流程，它通常会通过一组命令模板，引导 ai 从 需求深层规范计划任务再去实现。而 superpowers 更偏工程纪律和 skills 集合。所以我会这样理解， s d d 解决的是先要把做什么想清楚， superpowers 解决的是做的过程中怎么守流程。最后说一个大家可能关心的问题， token 消耗，而我自己用下来。 superpowers 在 cortex 里的题感是比较轻的，因为它不是每次 都把一大堆规范文档塞进上下文，而是通过一个个 skill 在 需要的时候触发对应流程。当然，它也会消耗 token 头脑风暴，它要讨论需求， writing plans 要写生成计划 review 要读取代码和分析问题， 都不是免费的，但它的消耗更像是按阶段按 skill 触发。而 openstack 和 stackkit 这类的 sdd 工具通常会生成更多的规范计划任务文档，好处呢是结构更完整，坏处是文档越多，后续带入上下文的 token 压力也可能更大。我 之前看到 speckey 的 社区里面有人反馈过类似的问题，有依据里估算，在 cloud code 里，一组 speckey 个 months 可能占用大约十八点六 k 的 tokens， 在 codex c i 的 上下文窗口里面大概占百分之七到百分之十。这个不是官方的 benchmark， 但它说明一件事，流程工具本身也有上下文成本。所以我的判断是， opens back backit 更适合强规范、强文档、强交付约束的任务。 superpowers 更适合日常 ai coding， 因为它更像一层工程流程约束 动成本更低，体感也更自然。所以这一期的结论是， superpowers 不是 给 ai 加超能力，而是给 ai 加工程纪律。它解决的不是 ai 不 会写代码，而是 ai 太容易跳过软件工程流程模型提供能力， superpowers 提供纪律。 下来几期我们会继续拆开看。为什么先要头脑风暴？为什么要写 plans？ 为什么 ai 写代码需要 pdd？ 以及为什么 ai 也需要 code review？ 下一期我们继续。
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02:24查看AI文稿AI文稿知乎 app 上最近持续霸榜了两个 cloudco 的 项目， jstark 和 superpowers， 它们之间有什么区别？到底应该怎么选？今天我一分钟给你们讲清楚。先说 jstark， 这是 yc 现任 ceo gary tan 开源的工程套件，他把 cloudco 的 武装成了一个二十三人的虚拟工程团队， 这个团队里包括 ceo、 设计师、工程经理、发布经理等等，串成了一个完整的工程壁环。他说用了这套流程，他的代码开发速度是之前的几百倍。 这里面有个 skill 非常值得推荐 office hours， 他 会模拟 yc 合伙人跟你对话，比如他会逼你把目标用户具体到一个人的名字、职位和痛点， 也会问你最小的本周能收钱的版本是什么，问你有没有坐在用户旁边看他用你的产品用好这个 skill， 能很大程度的防止自嗨式做产品。所以 jstark 解决的是你到底在做什么。 然后再说回 superpowers。 superpowers 做的事情本质上是在给 ai 利军规，它把整个软件开发流程拆成了十四个功能模块， brainstorming、 writing、 plan、 tdd、 code review。 每一个模块都是一套不可绕过的方法论。 他不会直接写代码，他会先问你数据怎么存，接口怎么设计，验收标准是什么。也就是说，他强迫 ai 在 动手之前先把需求想清楚， 并且写代码的阶段。他把大任务会拆成两个到五个小任务，每一个小任务派一个专门的子 agent 实现，再派另一个 agent 做规格审查，然后还会派一个 agent 做代码审查，多个 ai agent 各司其职，互相制衡。 所以 superpowers 解决的是你怎么做才能不翻车。最后用一句话总结，差一点， j stark 确保的是你能做正确的事儿， superpowers 确保的是你正确的做事。这两者完全不冲突，搭配使用才是满级 ai 编程的体验。
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01:55查看AI文稿AI文稿我的电脑装了上百个 skill， 但其实每天真正在用的就只有这八个，那我把它分成两组，一个是做产品写代码的，一边是搞自媒体的。那我们先说做产品的这一组， 当你想要做点工具啊，网站啊，我都是从 superpowers 这个技能组开始的。那其中有两个 skill， 我 最常用 wordstorming。 那 帮你把想法聊清楚， writing plan 呢？把你的想法拆成可以执行的步骤，那很多时候脑子里面只有一个模糊的想法，一个方向的时候啊， 跟这两个 skill 聊一圈，那思路就会慢慢的顺了。当代码跑起来的时候啊，页面通常不是很好看，那我就会把它丢给 fronten 的 design， 还有 u x or max。 那 让 cloud 重新过一遍排版，配色，交互细节，那就算你不懂设计也没有关系啊，它会自己去判断，最终帮你做出比较好看的页面。那然后呢，我就会用 a v t m c p 来去做自动化测试，那去帮我修改一些细节，它会让 cloud 装成真实的用户，去点你的页面，那看哪里会有问题，那自动的帮你去改。 以前这一步都是我手工在测啊，现在我是直接用这个 m c p 在 跑另一条线啊，是做自媒体，那我查资料的时候，就会用 agent rich 让 carol 的 联网搜索直接整理成我想要的格式。那当稿子写出来之后啊，我几乎避过回门 neither zh 这个 skill， 那 ai 写的句子啊，通顺归通顺啊，那读起来就是没有人味。那这个 skill 专门治这个问题，那过完之后啊，就会自然很多。 那下一步呢？就是 content risk detector， 这是我自己写的一个 skill。 那 在平台发布内容的时候，最怕踩到敏感词被限流，所以我发布前都会用这个 skill 扫一遍，那这样才放心。 最后一个 skill 是 我觉得最有价值 skill creator， 那 它可以把多个 skill 串成一个自定义的工作流。比如我刚才查资料啊，写稿啊， qq 啊检测的这一条内容线，那现在我把它封装成一个 skill， 就 能把整个流程抛起来，你不需要每次一步一步地去调，那你可以让 cloud 按你的方式来工作。 那这八个 skill 两条线基本上覆盖了我百分之九十的日常场景。那你们都在用什么 skill？ 欢迎在评论区分享。
1.2万起哥的AI实战
15:58查看AI文稿AI文稿大家好，我是老吴，在上一个视频中，我们和大家介绍了驾驭工程 harness， 今天呢我们给大家说一下呃 harness 的 一个最佳实践，它的一个项目叫做 superpowers， 它也是开源的， 嗯，这个项目现在是呃非常的火，我写这个 ppt 的 时候它是一百五十二 k， 然后今天它已经上到一百七十六 k 了，嗯， 还是非常火的。好，我们今天主要和大家来一起来介绍一下这个项目。 首先呢我们呃探讨一个问题，就是为什么需要 super powers， 也就是呃为什么需要那个驾驭工程呢？ 呃它其实 ai 的 编程它有三个致命的一个弱点，嗯， 第一个呢就是他呃看到需求以后就是立马写代码，他就跳过一些设计和思考，最后最后产出来的一些代码呢，他其实就是和我们想要的需求呢相差还是比较大。然后第二个问题呢，就是他 呃写的一些功能都比较正常，然后把代码给你了，而且呢他一般他不进行测试来验证， 除非呢我们必须给他强调一下，让他写一个呃测试，把这个代码测试完整，才给测试完整再给我们，然后他就会加一些测试的这样的一个 呃，一一个一个功能，或者是呃测试的这样的代码来验证它的一些呃输出。然后还有一个比较呃重要的问题，就是上下文遗忘的问题是在呃 agent 里面，它是呃 比较明显的就是随着我们这个和 ar 的 对话的轮次越来越多，它的上下文会越来越大，然后呢它就可能会你前面问它的一些问题，它 到它最最后执行的时候，它已经把那个问题，你强调的那个问题它已经把它忘了，就是它没有按照我们的需求呃，或者是没按照我们的约定来 携携带嘛？基于这样的三个问题呢？然后西部 power 它呃设计了一样这样的一个理念，就是呃它给了一套完整的软件工程的一个方火论，就是呃 首先要设计，设计完了以后，然后要要做一个练，然后去，然后呢就基于呃测试的这样的一个开发，开发完了以后他进行审查和验审查，然后进行验证， 大概是这样子，然后他呃有这个项目主要有六大的优势。第一个呢，他 整个的项目它是呃基于 markdown， markdown 文档的，它不需要依依赖于任何的呃这样的一个环境。然后呢就是既呃它的一些 skills， 它会自动的触发，然后不需要我们手动去，嗯， 手动手手不需要我们去指定。然后第三个优点，它是呃一个 sub agent 的 这样的一个架构，就是当当主 agent 派下来的任务以后，主 agent 就 按照他分配的去任务去执行，这样的话就是他可以呃多个任务并行，而且每个任务每个 agent 他 只要他会做他自己擅长的一些事情。 呃。第四个他比较也是一个比较重要的，他是基于 tdd 这样的一个开发的模式，就是他首先要写一些测试案例，然后再进行开发，然后再循环的进行呃 reflect 进行重构， 就是这个是非常重要的，因为写代码它首先是把测试看的是非常重要的一件事情。 第五个呢就是它，嗯嗯，这个是它接目前金融很多个平台，比如 cloud code css、 open code， gemini 这些都是可以把它拿过来用的。 我目前用的比较多的话，可能在 card code 里面，或者 code 呃 code x 里面， code 我 们也在用。然后还有一个比较重要的，它就是是一个完全开源的这样的一个项目，所以现在大家都比较 呃看好它。它的安装比较简单，比如说 card code， 它只要装一个插件就可以了，然后 code x 和 open code， 你 只要把它的这个呃 代码，把它呃仓库，把它下下来，然后把它移到那个 scale 里， scales 里面就可以了。 这么大也是相同的，它就是装一些插件， 嗯，强制呃四个阶段的一个开发的一个这样的工作流，它必须是强制的，就是项目来了以后，它必须先进行设计，然后设计完了以后它再进行具体的实现，然后做一些呃 呃 t d 的 开发和 could review， 然后最后再进行缩尾。它必须是强制的， 而且它在关比较关键的机制就是它呃用到哪些技能的时候呢？它这边有一个 using using superpowers 这样的一个 skills， 它主要它的主要的功能就是来检测有没有呃合适的 skills， 如果有合适的 skills， 它会自动会用到那些 skills。 我们接下来呢，我们就主要详细的呃去探讨一下它 这个项目里面自带的一些 skills。 第一个是比较重要的就是 brain， 呃 brainstorming 就是 头脑风暴，它这个呃首先呢就是我们要把它把一些我们的需求跟它聊清楚， 它呃用的是苏格拉底，呃这样的苏格，苏格拉底式的这样的一个对话模式，就是它不直接直接上来就写代码，它必须跟你把需求把它探讨 清楚，就它一层一层的问你问题，然后你跟它进行交互，把需求把它理清楚，这是我们第一步。然后呢需求理清楚了以后，然后我们就会编写一些 plan， 它会给它会编写一些 plan， 然后呢把一些把我们的需求呢拆分成很多个小的一些任务。 第三个呢就是每个任务呢它对应的一个隔离的一个呃就是工作空间，也就是呃我们之前说的一些分支，就是每个 呃，每个每个嗯功能对应一个分支，它是这么来管理的。 然后呢它就是有两种的一个开发模式，第一种呢是全自动的一个模式，就是指 agent 驱动的这样的一个开发， 它又通通过主 agent 来读取它的我们刚才生成的一些 plan， 然后被为每个主 agent， 然后分配这样的一个任务，然后这样的一个轮询， 有一个一个任务把它把它做完，有这个比较适合大的项目可以让它嗯一直在干， 最后我们只负责验收就可以了。然后第二种方式就是人机协助的模式，人机协助的模式就是他就是一个任务做完了以后，他必须等你进行审查，审查完了以后才呃进行下一步，就是这个比较适合一些小的项目，就是你必须等他弄完了以后，你必须你要看一下 没问题了，然后你再让它进行下一步，这比较适合小的项目。然后这个呢就是比较重要一点的就是质量保障，这几个 skill 是 比较重要的。第一个就是 test driving， 迪拜，呃，迪拜 develop development 就是 他基于 tdd 的 这样的一个开发模式，他首先呢去会写一些测试的代码，然后最后再写， 接下来再写一些功能的代码，然后这样的就是再重购，把功能代码进行重购，没问题了，然后进行提交， 然后这边是它的一个两种 qq 反馈的一个方法，就是 request view 和 receive review， 有 代码，它是主要负责代码审查的。 然后第三个呢，它就是 verification before complete complicate， com completation completion， 这这个功能就是它是在你开发完成，已已开发完成之前，然后进行一个完整性完整的这样的一个验证。 这个就是它在呃呃代码 debug 的 时候它会用到的。它这边呃比较，嗯，它的大概的意思就是就是如果有问题，如果发现嗯 bug 或者是有有一些异常，它会第一个把那个 把录制，把一些现场把它保留起来，对吧？保留起来以后，然后它就是形成一些假设，做一些假设，然后最后再验证这个假设，然后再把这个问题把它修复，大概是这样的一个逻辑， 然后接下来它是一些辅助的一个辅助的一些 skills， 呃，一个是 dispatch， 呃 parallel agent， 这个就是呃分配任务的时候会用到，它就是呃 多任务执行或者是分配，把任务分把，呃，把主主代理任务分，就是把任任务，把那个计划分给主代理，然后让主代理呢，然后再分给主代理，然后最后进行汇总， 这样的是 agent 这样的一个管理，这是比较重要的。然后呢这个是 writing skills， 这个就是会，他会写一些 skills， 就是 在你这个开发的过程中可能会呃 会有一些新的新的，就是一些呃流程，或者是新的一些呃想法，它把它总结成 skills， 就 跟我们之前学的那个呃 create skills 是 一样的，就是创建一个新的 skill。 最后呢它就是分支收尾的这样的一个呃 skills， 它主要的主要的功能就是呃一些代码的合并，把一些原来的一些分支把它删除。 最后一个就是 using superpowers， 这个是一些技能的引导，前面我们就给大家讲了，就是它需要什么技技能的时候，它会自动去呃发现我们需要的这些技能，你不需要跟它去强调这个事情， 我们刚才已经跟他聊了，就是大大大概是十四个这些 skills， 它呃保证我们整个呃 开发流程的这样的一个完整性，它从设计然后到我们的实现，然后再到我们的这样的检测，最后收尾， 包含我们四个呃这样的开发的一个流程。 嗯，这个 skill 背后呢，其实它呃这边会有一些呃就是技巧在里面。 第一个呢就是比如说时间压力或者自信，就是你要给给大家强调他是一个什么什么专家，对吧？你想让他是一个专家，他可能呃塑出来的效果就比较好，而且时间压力就是你让你，你让他就是 先查一些技能，然后呢再进行调试，你不要让他就立马就进行干活。然后第二个就是一些沉没的一些成本，就是首先 跟刚才差不多，就是你必须要检查 skills， 然后你再看看有没有更好的话，就是你不要上来立马去做这件事情。 这边呢他就是给他了给的一些一个总结，嗯，他呢就是呃，他不是就是改善代码的生成能力，而是叫 ar 的 一套一个软件的一个开发的流程。 然后呢呃技能存在就是必须使用，而且这个 t d d 这这个开发模式啊是不能把它跳过的，而且必须进行审查， 有说服心里，呃，说服心理学，就是我们刚才说的就是你必须把它强调，呃，他是一个专家，然后呢你可能就是实践的紧迫性，就是你跟他说这是最后一次机会了，而且他这样的话他给你产生的代码可能质量就会 比较高。 好，今天我们主要和大家聊一下这个 superpowers， 我 们我体验下来它就是还是比较强的，就是把我们之前的一些经验，相当于把我们的一些经验把它总结了一下，然后在 软件开发的过程中还是比较丝滑的，可以做到呃，无人驾驶。 好，大家可以呃一起把它用起来，可以自己去尝试一下。今天这个视频就和大家讲到这里，我们下期再见， 大家感兴趣的话可以点下关注，谢谢。
25老吴聊技术
07:47查看AI文稿AI文稿这节我们讲下 ai 时代的需求分析和目标定义，也就是所谓的规范驱动开发。讲完咱们直接实操一下，这是今天大概的内容。 首先我们要意识到一个问题，需求分析阶段和之前完全不一样，之前我们需要把用户需求收集过来，然后再整理翻译细划，现在只需要关注目标和边界约束就行。做一个东西出来也比较简单，但是引入了新的问题，虽然你可以简单的描述，然后交给模型自由发挥，睡一觉就干完了，但干出来东西实际上是不可控的， 也就是我们目前高不高兴面临的困境， i 键的猜不透，或者说猜错了你的意图。还有的话就是 i 的 编码速度实在太快了，如果不控制代码的一个商征，之前我们古法编程的时候，你想弄出一座石山，怎么也得半年，但是 i i 的 话一周就可以。规范驱动开发的核心洞察是把你的意图文档化，让规范成为这个执行的一个依据， 发现问题，解决问题。我们软件行业的方案实在太多了，什么 d d， d d d d d d d d， 今天咱们采用的是 s d d， 写好规范文档，再让 iint 开始开发 s、 d、 d 四个阶段，首先定义我们的目标和边界，然后制定我们的方案，然后把方案拆成小块的任务，最后让 i 干活，我们验收就行了。咱们今天实战的话，先把第一步干了，其他放在后面， 这是可选择工具，现在可选择工具太多了，大多数的话都是整体解决方案。然后咱们今天实战选择的是 superpowers， 如果你是个人开发项目，建议就是 superpowers 或者 gsd， 开放性的问题我就不给大家念了，直接开始今天的这个实战环节， 我们先创建一个文件夹， 我们这次选择的这个实弹工具是 open code 的， 至于为什么是 open code 的， 呃后面选型那节再讲，今天就不过多隐身了。今天我们主要是规范驱动开发的一个实弹，说白了就是生成一个呃规范文件，让 iint 根据规范来干活。我们采用 superpowers 的 涂抹风暴技能帮我们去生成一个规范文件， 这个模型的话要选这个智力高一点直接输入，我想创建。 其实前面已经说了， ai 时代的这个需求分析比较简单，就是把你的这个目标和边界想清楚，说明白。我这里已经已经想好了，就是要采集这个热门的网站，然后放到某个文件夹中，然后我必须支持这个 mini 行，因为我后面需要给 edit 去做一个使用， 这边的话，它会自动帮我们加载 superpowers 的 一个头脑风暴的技能就是这个，可以看一下我们的 skills 的 话，需要一个呃 mini 行，然后同时需要一个 gui， 我 们就不做 gui 应用了， 打就行了，因为呃设置桌面壁纸的话和这个烧录系统是相关的，并且我们有很多别的插件可以去控制，直接就是采集就可以， 可以看到它给我们推荐了一些方案，然后选型这一块的话，我们这个工具使用 brush 这一块的话是这样，这一块这个选型，呃如果说你是个前端开发，或者说呃你有一个外部页面的话，建议使用 node js， 然后如果说你的这个工具涉及到 ai 相关的库的话，建议使用 fast， 如果说你是个存银行工具的话，使用 rest 会比较好一点，当然你也可以按它推荐的来。 这边的话， rest 这个学习曲线已经不是我们自己去写的，无所谓。 下这个归零文件计划的话，我们先不做，放到下一节， 那就看一下它的这个规范文件项目名称、用途、技术段，然后我们的一个核心功能，下载管理、配置管理 很不错，这节就到这里，下节我们做计划和选型。
426晴天AI实战
02:55查看AI文稿AI文稿今天给大家拆解一款真正能解决 ai 编码核心痛点的开源神器 superpowers， 内容我会分成三期慢慢讲 干货，循序渐进，更好吸收。首先，搞懂 superpowers 的 核心定位，它和我们平时用的 ai 编码提示词、普通插件有着本质的区别。我们平时用 cursor、 cloud code 写代码，最头疼的是什么？就是 ai 上来就瞎写， 脱离需求，坐着坐着就跑偏了，哪怕你写了再长的提示词，他也经常不遵守。而 superpowers 不是 给 ai 提建议， 而是给他制定了必须强制执行的工程化开发规则，从根源上规范 ai 的 开发行为。他来自 github 开源项目 obra。 superpowers 用的是最宽松的 mit 开源协议，个人用、商用都完全自由，而且几乎适配了现在所有主流的 ai 编码编辑器， cloud code、 cursor、 github、 co pilot、 codex、 gemini、 cly 全都能原生支持。它的核心运行逻辑非常硬核， 从你启动 ai 编码代理的那一刻起，它就绝对不会让 ai 上来就写代码，而是严格遵循标准化的工程化开发流程，不完成上一步，绝对不会进入下一步，甚至能让 ai 自主连续工作好几个小时，完全不偏离 你最初定的需求，这是普通提示词根本做不到的。先给大家讲它最基础的三大核心步骤，也是所有开发任务的前提。 第一，需求与设计头脑风暴。只要你提了开发需求， ai 会先通过提问把你的模糊想法细化成清晰的需求规范，输出完整的设计文档，必须等你确认了才会进入下一步，从根源避免方向跑偏。第二， get 工作流环境准备设计确认后会自动创建隔离的开发分支，不会污染你的主分支代码，同时完成环境初步开发，环境干净可控。第三， 实现计划拆解，把设计方案拆成两至五分钟就能完成的最小任务，每个任务都有明确的文件路径，实现逻辑验证步骤，彻底避免 ai 过度设计范围蔓延。这三步就已经解决了 ai 开发最常见的三大通电 需求，跑偏环境混乱、过度设计。不过以上这些都只是它的入门功能。 superpowers 真正封神，让 ai 实现自主稳定开发的核心 是后续的子代理驱动开发测试驱动 t d d 全流程审批闭环。下期我详细拆解它到底是怎么让 ai 自主连续工作数小时，同时还能严格保障代码质量的。
56阿泽说AI
04:57查看AI文稿AI文稿上一期我们讲了 planning wins files 复杂任务的计划不要只留在对话里，而是要落到项目文件系统。但这里马上会出现一个新问题，如果我同时装了 planning wins files、 superpowers， 甚至还有自己写的 planning skill， cortex 到底该听谁的？很多人以为 skill 装得越多， lex 就 越强，但真实情况可能刚好相反，同类 skill 装太多的话， cortex 反而会在流程里迷路。 cortex skill 有 两种触发方式，一种是显示的，一种是影视的。第一种显示的调用就是 你在 prompt 里面直接这样写，这相当于点名告诉 cortex 这次任务里面用这个 skill。 第二种是影视调用，也就是你没有点名 skill， 但你的任务描述刚好匹配某个 skill 的 description， context 就 可能自动选择它。所以问题来了，如果你装了多个语义相近的 skill， 它们都在 description 里面写着主打任务规划、任务拆分、执行计划需求澄清，那 context 在 自动选择时就可能不知道到底该进入哪套流程。 skill 的 问题不是能不能用，而是边界清不清楚，它可能会遇到很多问题。第一个问题就是触发冲突。 举个例子， planning wins files 核心是把计划发现进度写到文件里， superpowers 里的 brainstorming write plans 核心是更完整的需求澄清、头脑风暴和实现计划流程。你可能自己还会写一个项目专用的 planning skill， 这三者单独看都没有问题。但如果他们都适合复杂任务规划，而当你只说先帮我做一个计划， project 可能就会在几套流程之间摇摆，这不是工具冲突，而是意图重叠，结果可能不是能力变强，而是流程变得不稳定。第二个问题是产物冲突。这里的冲突不是说文件不一定写坏，而是同一个任务可能出现 多份计划入口。比如 planning with fast 可能生成 task plan findings progress superpose 里的 planning 流程可能会把自己计划写到自己的 plan 目录里，你 自己写的 skill 也可能要求写到某个目录中，单独看，每种方式都合理。但如果同一个任务被多套 planning 流程介入， 项目里就可能会出现多份看起来像权威来源的计划，后续 cortex 再继续执行时 而不知道以哪份为准。最可怕的不是没有计划，而是同一个任务有多份相互竞争的计划。第三个问题就是 token 和注意力消耗。这里说的准确一点， skill 不是 所有内容都会一次性塞进上下文。 cortex 通常会先看到 skill 的 名称、描述和路径， 真正决定使用哪个 skill 时，才会读取完整的 skill 点 m d 这个文件。所以不是说你装十个 skill， 每次都会把十个 skill 全部读进去。如果你装了很多与意相近的 skill codex， 需要在更多优选流程里面判断， 一旦误触发，它可能会进入不该进入的流程。 i coding 最贵的不是多几个 token， 而是方向错了之后的反攻。呃，那怎么避免呢？我的建议不是完全不装 skill， 而是给 skill 做智力。 第一就是同类的 skill， 不要装太多 planning， debug review 这类 skill 每一类最好有一套默认流程。第二就是能项目级安装就不要在全区安装，不是每一个项目都需要同样的 skill。 第三就是用建词这个文件写清楚项目规划。我举个例子 是我的某一个项目，因为我的 superpowers 是 全曲安装的，那我在用这个项目的时候，在某些场景下，我可能不想用 superpowers， 而是用 planning wins files， 因为 我在这个项目里面安装了 planning windows files 这个 skill。 那 我会这样写，优先使用 planning 呃， windows files 这个 skill， 不要让它自动切换到 superpowers 里面的 friendstorming 或者是 writing plans， 除非用户明确要求，否则不要调用 这一类的 skill。 第四个，复杂任务开始时显示指定 skill， 比如说这次任务请使用那个 planning with files， 不要使用 superpose 里面的 planning 流程，这样比 cortex 自动猜要稳定得多。 所以 skill 不是 越多越好，真正有价值的地方不是把所有能力都装上，而是把稳定、清晰、可赋用的流程沉淀下来。 该项目级的项目级，该显示调用的显示调用，该关闭自动触发的关闭自动触发，否则 skill 越多。 cortex 不是 越强，而是越容易在流程里迷路。下一期我们继续聊如何打造你自己的 cortex skill。
40Tony沈哲
10:26查看AI文稿AI文稿ok， 这就是我们整个的 ai 编程下的规范的软件研发流程，包括啊，头脑风暴，设计思路， spec 文档、 plan 文档，拆解任务，然后 sub agent 的 执行。 大家好，我是双月，今天聊的话题是 ai 编程下的规范的软件研发流程啊，就是使用 ai 编程工具，怎么样更加规范地去 做一些需求，改一些 bug， 而不是说让让这个工具随便来。然后呢，我将结合一个开源项目来去说，就是这个 superpowers， superpowers 呢，它是个开源项目，然后那个 star 已经非常非常多了啊，它是一个 ai 智能体， ai 编程智能体的 skill， skills framework， 就是 技能框架和这个 软件研发的方法论啊，它是一个过程和一个流程，或者一个规范啊，我们我们本节就是讲这个东西啊， 如果说你用 cloud code， 用 cursor， 用 code x， 用任何的 ar 编程工具，你都可以去安装它啊，下面有文档和教程，自己去看着安装就行了啊。 然后今天我们就讲讲我在试用这个 superpowers 这个东西的时候呢，它给我带来的一些呃，感觉非常非常好的东西给大家分享出来啊，主要是这个规范的软件研发流程啊，这么一件事 啊，如果说我们是传统开发，就是 ai 出来之前，我们的流程怎么样呢？一般情况下啊，传统的啊， 先是有一个需求，或者说有一个 bug， 对 吧？有一个 bug， 然后呢有了之后呢，我们就直接开发啊，啊，直接开发啊，然后呢开发完之后呢就提交 测试，然后呢最后就发布了，这是一些不太规范的软件团队，但是不太规范呢，是常态，大家可以关注一下自己的公司，或者说你的认识的朋友或前同事之类的一些公司， 呃，是不是大概就是这这样子的，对吧？我们我们都知道这样的会有很多问题，比如说你这个需求或者 bug， 那 是不是明确，对吧？有的需求呢就是一个简单的文档，有的呢可能 只是口述一下，口口相传啊就完了，也没有付钱，步骤也没有一些量化的标准，对吧？还有就是你开发之前啊，有没有进行一些设计讨论这里的这些东西啊，有没有文档啊？你不要说呃，那个让你做，你就直接写代码对不对？ 然后就是你看完之后有没有进行这个 code review， 就是 c r 啊，就是代码组查啊这一步，然后测试的时候呢，有没有进行这个测试用力的编辑，还有还有测试，比如说单元测试，还是说这个 integration， 就是 那个集成测试，对吧？ 这些过程不一定完全有，如果没有的话呢，就会导致我们人和人之间啊，产品经理，开发测试等等这些角色之间进行大量的沟通，然后呢导致这个效率降低，甚至是反攻，甚至是线上之后呢，发布之后呢，爆发很多的 bug， 对 不对？好 万幸我们这个传统的方式呢，都是人，对吧？人工，人工呢是最智能的，我们可以相互沟通，然后去返工解决问题等等这一些，对吧？所以万幸我们是这个人工的方式，但是如果说我们使用 ai 编程的方式啊 啊， ai 呢，目前虽然是智能，但是呢没有人工这么沟通，团队之间沟通这么的聪明，所以说我们就需要去借助一些东西去规范它的软件研发流程，这样才能让我们的实际执行和工作中才能去真正的去产出价值，否则这个 东西一多，然后一乱一复杂，这一乱套一反攻，这玩意就没法用了，对吧？所以这就是我提到的 ai 编程工具和这个 superpowers 它结合带来的一个价值啊。我们可以具体看一下 它是怎么样的过程啊？首先你在 ar 编程工具里面去安装这个工具呢，它会给你就是安装很多这个 skills 啊，安装很多 skills 这东西安装完之后呢，其实你不用管，你自己写的时候它会主动去调用啊，它就通过主要是通过这个 skills 这个技能的这个方式来去实现的啊。 首先我们在用 ai 抠点的方式，无论是改一个 bug 还是做一个需求的时候，我们肯定第一步我们就要去输入这个 prompt， 就是 给 ai 去输入一个提示词，让它去进行这个任务的执行，对吧？然后基于这个，刚才说这个 super park powers 啊，基于它的啊，基于它的这个过程来说，我们输入提示之后呢，它下一步会干嘛呢？它下一步会给你进行头脑风暴，哎 哎，这个是一个当时第一次用，是一个非常非常惊艳到我的一个事情，就是你输入的提示词不一定完全明确，尤其是我们的人的表达比较随意， 他通过风暴呢，就是会根据你的提示词呢去扩展很多的信息，去完善很多的信息，如果说遇到一些比较模糊的问题呢，他会去，他会去问啊，他会去问你啊，这个应该怎么办？那个应该怎么办？是不是需要这个东西？是不是需要那个东西，对吧？然后他问一堆问题之后呢？最终会形成一个啊，比较系统的 啊设计思路啊，这只是一个大的一个思路，然后去问你是不是 可以啊？你说可以的话呢？它就会形成一个真正的 spec 文档啊，就是一个需求文档，那一个需求文档，或者说一个技术方案设计的文档。然后你看到这一步之后，其实我们的这个， 呃，就是这个 prompt， 一 开始输入的 prompt 到这一步其实就已经明确了啊，就是至少是你这个需求的 范围，或者你这 bug 的 复现步骤，然后呢就已经明确了，对吧？然后怎么样去解决也已经明确了，所以说这个明确，这个很重要，对吧？范围以及方向我们是明确的。 然后接下来呢，这个 superpose 它会生成一个 plan， 就是 计划啊，这个计划也很重要，因为前面这个 spec 文档呢，只是一个需求技术方案 方，方向和范围。 plan 呢？就是具体的一个执行的一个计划啊，这个 plan 可能包含什么东西呢？比如说它可能会拆解这个 task， 可能拆解多个 task， 第一步干嘛？第二步干嘛？第三步干嘛，对吧？怎么样一步一步执行下来？这其中可能还包括，比如说啊，我们的这个， 呃，测试我们应该怎么做？或者说测试用力应该怎么写，然后要进行什么测试？就刚才说的这一堆就已经包含了，对吧？包括这个 c r 应该怎么做？应该朝哪些方向去去去弄，对吧？然后呢，我们如何去验证这个需求，或者说 bug 的 这个结果，对吧？ 它都会把这些去拆分成多个 task， 然后一步一步去执行 plan， 那 肯定就是按照步骤来去执行，第一步干嘛？第二步干嘛？第三步干嘛，对不对？ 所以说我们看一下啊，就是，呃，我们普通的 ai 编程工具，如果说没有用这个 superpowers 的 话，它也会有这个叫做 plan mode， 对 吧？很早就有啊，去年就有， 但是这个 plan mode 呢？我们传统的 plan mode 就是， 呃 plan 加上什么？加上 coding， 就是 加上执行了，对吧？就是比较简单啊，但是呢，在这个 superpowers 看来， 这个 plan mode 它包含头脑风暴啊，然后问模糊问题，设计思路， spike 这个需求或技术方案文档，然后呢，再进行 plan， 再拆解计划 啊，它是完全把它拆分成了四个步骤来执行，拆分的越多，那这个事情就会做的越明确，对不对？ 好的，然后继续啊，这个拆完之后呢，我们就开始执行了，执行的时候呢，一般情况下，一般情况下啊 啊，它会推荐使用这个叫做 sub agents 的 方式去执行，就是多智能体或子智能体的方式去使用， 然后每一个任务去分配一个子智能体去执行，这样的话，保证每个单独的任务都有单独的这个上下文，然后单独的内容，然后不和主任务相互污染，也不和其他任务相互污染。比如开发是一个子智能体 啊，然后测试是一个子智能题，然后 cr 是 一个子子智能题啊，这样子，对吧？啊？比如说呃 coding 的 一个子智能题，然后 cr 子智能题，然后 test 子智能题，对吧？所以这个也是 非常非常关键的一个一个步骤啊，整个步骤完成之后，然后剩下的就已经这个任务就完成了啊，啊，当然这个过程可能会比较慢啊，看你的任务大小，也看你的模型的速度，然后也看你的这个过程中是不是有反攻，比如说这个， 这个 c r 或者这个测试啊，这个测试如果说，呃遇到问题怎么办呢？那可能会重新再给这个库里进行返工，你再你再重新给我改，改完之后呢？重新 c r 重新测试，对吧？这都是有可能的 啊，要看情况，反正我的整体感觉，呃这块还是有点慢的啊，就是有的十分钟，有的二十分钟啊，所以说，呃，这个过程中可以思考再去做点什么别的东西，同同步去进行啊， 然后然后这个就是整个的一个过程啊，其实我们还可以考虑更多的东西啊，比如说啊，我们如果比对大的任务，我们可以考虑进行使用这个 gitwork tree， 然后去隔离这个代码环境啊，比如说， 呃，他这中间如果说没有 get commit 的 话，我们可以要求他啊，就是每一步都进行 get commit 啊。还有就是完成之后呢，我们可以要求他去改一些相关的文档，比如说代码改了，文档没有改，对不对？ ok， 这就是我们整个的 ai 编程下的规范的软件研发流程，包括啊，头脑风暴、设计思路， spec 文档、 plan 文档拆解任务，然后 sub agent 的 执行啊，包括 coding， c r task， 最后呢去完成这个任务， 这就是 superpowers 这个这个框架或者插件带给 ai coding 的 一个价值，同时也能完全覆盖我们之前这个人工的问题啊，然后让它变成 ai coding 的 方式去高效地去完成这个过程。
120双越AI club
01:55查看AI文稿AI文稿如果你正在使用 cloud code， 却还没装这些 skill， 那 你可能只用了它百分之三十的能力。今天分享七个最值得安装的 skill， 尤其是最后一个，能让 cloud code 从能用的 ai 直接变成懂行的队友。第一个，社区最火的全能 skill superpowers， 它不是单个技能，而是一整套开发全流程 buff， 包含项目规划、代码编辑、 code review 等十几个子技能，能帮你梳理需求、拆分任务、系统化调试，程序员必装，省超多梳理时间。 第二个，文档处理神器， pdf， 它能直接读取、合并、拆分。 pdf 还支持 ocr 扫描件识别，写代码间隙处理文档，不用切换软件， 不管看技术文档还是办公文件都好用。第三个，去 ai 位神器 whoman the zh， 它能把此外综上所述，这类生硬表达换成接地气的人话，写项目文档、副业文案都能少一点模板位， 不容易被看出是 ai 生成。第四个，大项目救星， planning with files， 大 型项目经常中途打断，回来 ai 就 往上下闻。这个 skill 会持久化项目规划，画绘画不丢进度， 特别适合碎片化时间开发。第五个，前端颜值救星， fronten design， 它让 cloud code 写的前端不再是 ai 烂活，而是带着专业设计规范，后端程序员也能做出好看规范。 第六个，代码质量守护神 code review， 它会派多个子 a 证，并行审查代码、找 bug、 查安全漏洞、优化代码规范，每个问题都带知性度评分， 赶项目时不用逐行排查，能大幅减少代码出错率。第七个，压轴神器，也是最能提升体验的 skill creator， 前面六个不够用，它能让你自己定制 skill， 把自己的开发习惯、 重复性工作封装成专属功能，彻底让 ai 适配你的需求。这就是让 cloud code 变成懂行队友的关键。 这七个 skill 覆盖开发全流程文档处理前端优化代码质量，还有能自定义的压咒技能，装完之后你会发现 cloud code 的 能力直接翻倍！收藏起来直接去 skill 商店搜英文名就能安装。关注我，带你了解更多 skill 使用技巧！
8.1万阿森编程日记（AI自动化）
17:46查看AI文稿AI文稿大家好，我是小鱼 ai 研究员，本期我来分享 web coding 博克实战第四期， 让 ai 写代码也可以懂规矩，用 superpowers 驱动软件工程规范落地，从随性写代码到标准化工程开发的质变。 好，那我们先来进行上期回顾，主要上期解决了哪些问题？通过引入 clone 的 点 md 文件，统一了代码风格、视觉样式和交互逻辑，为团队的合作开发建立了明确统一的标准。二、也留了挑战。尽管 clone md 统一了代码结果，但它无法管控开发流程， 这成为了我们在 web coding 实践中遗留的挑战，也是我们今天需要解决的核心问题。 下面我们看一下这些挑战具体表现为 ai 开发过程中的五大乱象，它们严重影响了项目的长期健康。一、跳过设计直接进行编码。 ai 被授于模糊需求后立即编码，缺乏前期架构设计，导致代码结构混乱，后期难以扩展。二、无标准化任务拆解，将复杂需求一次性抛给 ai， 导致深层的代码庞大且饱和度高，最终造成迭代过程不可控，项目风险剧增。三、缺失测试开发流程。 ai 只负责实现功能，几乎不编辑，测试用力导致系统稳定性无法保证，回归测试成本高。四、无专业的代码审核机制。 ai 生成代码被直接采纳使用，缺乏有效的人工审核和规范，可能导致代码中包含荣誉逻辑和潜在的 安全漏洞。五、长期迭代。一、项目失控。上述问题不断累积，导致技术债台高筑，代码库变得臃肿，最终项目将变得不可维护，甚至需要花费大量成本推倒重来。 好，那针对上一页提到的 ai 开发乱象问题，我们可以通过引入 superpowers 推动开发模式升级，遵循规范按标准的软件工程流程开发，最终形成全链路管控闭环。那什么是 superpowers 呢？是 ai 编码的开发方法论的封装， 核心价值不在于具体的某个技术，而在于将成熟的软件工程实践，比如 t、 d、 d 设计评选、净化驱动、严格审查固化为 ai 可执行的 skill 流程，解决 ai 不 讨论就直接开写代码根本性问题。 好，下面我们看一下如何使用 superpowers 进行重塑开发流程呢？ superpowers 作为一套标准化的软件工程方法论，是如何引导 ai 重塑开发流程的呢？它将强制 ai 严格遵循以下标准流程，一、需求梳理。二、设计频审。三、任务拆解。四、 t、 d、 d 开发五、代码审核六、调试修复七、接待收尾。 通过以上标准流程，我们就能从根源上解决 ai 无需开发随意编码问题，让 web coding 真正具备正规软件工程的属性。下面我们看一下如何实现零配置一键安装 好。我们这里主要介绍 coco 的 一个安装环境，我们可以在 coco 的 终端输入下面的命令，按回车执行就可以实现一键安装。安装完成后，新建绘画会自动加载，所谓工程化的能力不需要我们去手动开启好，安装完成之后会自动激活， ai 会自动遵循并应用新的工程化流程，不需要我们去输入额外的指令进行出发。 接下来将通过两个实战案例，直观展示并应用新的工程化流程与代码质量的显著变化。 案例一，未使用 super force 案例二，使用了 super force。 好， 下面我们看具体的案例。我们先打开扑克的源码，可以看到当前项目功能比较基础，只有静态页面和模拟数据， 整个项目的代码逻辑全部集中在 app 点 view 这一个核心文件里面。 接下来我们启动本地服务进行预览，页面可以看到终端正常输出的地址，我们打开链接进入到泊客首页， 然后我们进入详情页，页面能够正常展示，然后泊客整体运行没有什么问题。接下来我们打开 close code 的 终端，来查看一下已经安装的插件， 可以看到并没有安装 superpowers 的 插件，然后我们输入指令帮我实现评论功能。基于 v o e 三加 local storage 输入完成回车 ai 会自动进行编码开发，我们只需要等待开发完成就可以了。 好，大约等待三分钟左右， ai 已经完成了评论功能的开发， 然后我们输入五幺七三访问一下。呃，看起来这个服务并没有成功启动， 我们停止一下重新启动，然后点击访问链接，切换五幺七四的这个地址，访问页面可以看到能够正常访问。 接下来我们进入详情，可以看到评论的内容，然后我们输入内容提交测试，评论可以正常发布，不过目前仅支持基础的评论， 还缺少评论回复功能，整体评论功能还不算完整。接下来我们打开 app 点未有文件， 然后我们找到评论的功能代码实现，可以看到 ai 自动生成的评论代码，这段代码存在明显的问题，所有逻辑全部放在一个文件中，没有做模块化的拆分，这会造成代码的饱和度高，给后续维护和迭代造成麻烦。 接下来我们就来演示一下 superpowers 插件的实战用法。首先打开 github， 复制 cloud code 插件的一键安装指令，然后我们在终端会车执行，这里我们选择第一种用户作用于的方式进行安装，然后等待安装完成， 安装成功后，我们在终端输入斜杠命令， 帮我实现评论功能，基于 vivo u 三加 local storage 回车，这样 ai 就 会自动触发需求的梳理流程， ai 会通过交互式提问的方式帮我们一步步完善开发需求，我们只需要一次选择就可以了。 好，我们可以看到。第一个问题，评论的数据结构，这里我们选择 a。 呃，简洁版的实现方式，只保存内容，还有评论的时间，我们选择答案，然后回车就可以了。 第二个问题，评论的输入方式，这里我们选择推荐的 b， 输入 b 回车就可以了。 好。第三个问题，回复的功能，我们选择 b， 需要 好。第四个问题，评论区的位置，我们选择推荐的方式 a。 第五个问题，实现方式，这里我们也选择推荐的答案 b， 原因是符合 code code 减 md 的 工程结构规范。第六个问题，现场回复的数据结构，这里我们选择推荐的 a。 完成六道问题选择后， ai 收起了信息，会自动生成两套方案，这里推荐我们选择方案 a， 然后需要我们输入是否符合预期，这里我们输入符合预期并且回车， 这时候 ai 就 会按照标准的开发规范自动生成完整的设计文档和实施计划文档。那么等等待文档都创建完成后， 可以看到现在已经在帮我们写入设计文档。好，设计文档已经写完，并且提交下面，呃，去写入实施计划文档。 呃，计划文档现在也写入成功。现在 ai 需要让我们选择执行的方式，分别是子代理执行和当前绘画两种方式，这里我们选择子代理的方式执行。 可以看到现在 ai 自动帮我们拆解了五个的开发任务，同时启动了多任务的开发，下面就开始全程自动化的开发，我们只需要等待开发完成之后去验证一下。 再等待了大概十分钟左右，所有自动化开发任务就已经全部执行完毕了。 好，接下来 ai 会让我们进行选择，询问我们下一步要进行的操作。这里给出了我们四个选项，一，呃，将本地的分支合并回主分支。二， 推送并创建拉取请求。三，保持分支的原样，后续我们自行处理。四，放弃本次的开发工作。那这里我们会选择呃，第三种方式，到这里整套的 ai 自动化开发流程就完整走完了，这里选择三。 然后 ai 会输出最终完成的进度信息，可以看到五个开发任务已经全部完成，接下来我会开始逐项验收。首先先启动项目的服务，我们打开地址，通过浏览器访问 好，我们进入到文章的详情，滑动到底部，这里我们可以看到并没有看到评论功能。呃，我们先打开一下控制台，看一下是否存在报错的问题，这里可以看到不存在报错。那么回到 kol 的 终端， 向 ai 描述，我打开了文章的详情页，没有看到评论的内容，然后让他检查一下组建注册的问题。 这里我们回车， 大家告诉我们找到问题了，并提示问题的原因确实是因为组建导入注册了失败导致无法使用。 嗯，现在正在进行修复。 好，已经修复完成了，提示我们要刷新页面重新看一下。好，我们重新进入详情页面哦，刷新一下， 然后打开详情页面，滑动到底部再看一下。呃，还是没有看到评论功能，控制台也没有报错。 好，那我们继续让 glotcode 的 帮我们进行排查问题。我们将最新情况描述给 glotcode 的 终端，刷新页面以后还是没有看到评论的内容， 然后建议可以给当前的评论代码去增加日期来辅助调试定位问题，然后告诉他我们在控制台没有看到具体的错误信息。 好，我们回车，让 ai 帮我们来排查问题， 我们可以期待一下这次能不能彻底修复这个问题。好， ai 告诉我们他找到了根本的问题，是因为 app 点 view 使用的是选项式的 api， 然后下面开始进行修复。好，那么等待修复完成，期待一下。 好， ai 告诉我们已经修复完成了，现在我们需要刷新页面来确认一下。 好，我们先进入详情页面，滑动到底部看一下。哎，这次确实修复了，我们可以看到评论的内容，但是控制台有错误信息，那我们现在需要修复这个错误。 在可洛克的终端，我们告诉他我们看到了评论的内容，但是控制台出现了错误信息，然后我们需要将错误的信息立即告诉他， ai 继续分析错误信息。 好，哎，回复我们，他找到问题了， 并且已经修复完成了，我们现在在刷新页面试一下，看一下是否有报错信息了。好，我们现在进入详情页面看一下。啊，可以看到控制台没有错误信息了。现在我们输入评论内容，点击提交评论。 呃，点击提交以后出现了新的错误信息。好，我们将错误信息复制。呃，回到 close code， 然后描述我们在提交评论时 出现了新的错误信息，将错误设置粘贴给 ai， 等待 ai 这次帮我们彻底修复 好。 ai 告诉我们已经修复完成了，我们再刷新一下页面验证一下。 好，我们打开消息页面，然后重新输入评论的内容，点击提交。 ok， 现在正常评论成功了。 好，下面我们测试一下回复的功能，输入回复的内容，点击提交。 好，我们再继续提交，可以看到回复的功能是正常的。好，接下来我们需要返回博客列表，切换其他文章，测试一下，确认评论数据不会跨文章展示。 好，这里可以看到没有跨文章展示的问题，每个文章对应的评论呃，都已经进行了隔离。 好，目前几个问题基本上已经全部修复完毕，已经达到我们预期的开发效果了。 好，下面我们介绍一下用好 superpowers 的 三大黄金法则。原则一，拒绝冇余 简单场景不滥用全流程。比如我们要进行文案修改、 css 样式微调等轻量化的任务，就无需使用完整的流程，直接修改就可以了，目的就是避免流程冇余，保证开发效率。原则二，装体联动就是使用 superpowers 与 cloud 点 m d 相辅相成，深度联动，实现标准化的 ai 工程开发。原则三，严守门槛， 严禁跳过设计阶段，设计评选是核心门槛，必须严格执行。好，下面我们来总结一下，主要从四点。一、核心价值并非提速，而是质变。本次升级的核心价值不是为了让 ai 写的更快，而是为了让 ai 开发变得更加专业，这是效率之上的维度。升级二，从 ai 辅助写代码到 ai 标准化软件工程， 成功将软件工程的体系化、结构化的核心思想深度注入到 ai 开发流程中，完成开发模式的办事愿圈。三，彻底告别也如此。开发百度过去 随意拼凑、依赖个人能力的无序开发模式，建立了一套可复制、可执行的标准化操作规规范。四、具备完整的商用工程属性，让项目真正具备了智能化、标准化、易维护的商业及工程属性，为产品的长期迭代与规模化发展奠基了基础。好，本期就分享到这里，下期见，拜拜！
115小鱼AI研究员
02:58查看AI文稿AI文稿今天跟大家分享一个在 a i y coding 社区里面比较火爆的一个 hackney 实践项目，这个项目它在 tiktok 上面已经狂揽了差不多有二十万左右的新标，这个项目叫做 superpowers。 今天我大家一块呃 一块儿拆解一下这个 superpowers 这个项目，介绍一下它大概是解决什么问题，它是怎么实现的。对，最后我会谈谈我对这个项目的一个看法。这个 superpowers 它解决的是什么问题呢？就是我们平时在使用 coding agent 实现我们的项目里面的需求的时候，经常会出现一些 需求没有对齐，然后它实现了之后跟我们的预期不一致啊。另外就是它实现完成了之后会有很多 bug， 它的代码质量或者代码的工程的实现其实不满足我们的要求。像这些问题，我们之前的方案是是通过我们自己跟扣电院的去对齐，把我们这些已经有的一套方法论，多轮的跟 coding agent 进行交互，让他知道我们的一些限制，我们的一些约束，希望他怎么做这件事情。 superpowers 他的解决方案就是他把一些市面上比较成熟的方法论打包成了一个固定的流程，让 coding agent 每次完成你的任务的时候，去强制地让他走这么一个固定的流程， 保证整体的任务的质量和效果的下线。对于 superpowers 来说，它把整体的任务的完成的环节拆成了几个步骤，几个大的阶段。第一个阶段是需求确认阶段，第二个阶段是当需求确认了之后，计划任务的一个阶段，计 划任务之后，它会进入到任务执行的阶段，任务执行阶段之后会有个调试的一个阶段，调试完成了之后会有代码审查的一个阶段，每个阶段里面它都会有不同的方法论内置在这里面，然后给到 code agent， 让 code agent 知道它的实现方式，就是它把这些 方法论都拆成一个一个的 scale， 一 共有十四个 scale。 最后 superpowers 通过一个 bootstrap prompt 把这些 skills 串联起来，在不同的阶段去执行不同的 scale。 这个是大概 superpowers 它的一个一个形态，每次用户在绘画开始之前，他会给 coding agent 的 上下文里面注一条 prompt。 这条 prompt 做的事情就是一个是把我们之前的这个固定的阶段流程固化下来，告诉 coding agent 需要按照这个流程去执行。另外就是它告诉 coding agent 每次在执行任务之前，如果有相关的 scale， 必须要检查是否调用相关的 scale 并且调用。另外它会有一些 prompt 遵循的优先级的规则，比方说用户的明确的指令，它其实是最高优先级的。另外就是 superpowers 的 skill， 再是 coding agent more an assistant prompt。 除了这些之外，它还会有一些针对不同的 coding agent 兼容性的一些提示词，还有一些其他的比较细节的一些规则的 声明。我对 superpowers 这个项目的看法是，它其实解决了复杂任务的场景下面任务的质量和效果的问题，但是在一些比较简单的问题上面，其实没必要用这个项目，一是它会增加你的 topic 的 成本，另外一个是它可能会有过度设计的问题，所以一些简单的任务其实没必要用它来去 来去做 harness。 如果你现在也在想办法怎么样在自己的业务场景里面去搭建自己的 harness 工程实践，我觉得非常有必要去看一下 superpowers 的 云代码，这样你可以对整体的实现方案和实现思路会有个比较清晰的了解。
75Xran同学
01:39查看AI文稿AI文稿你有没有发现，同样是用 cloud code， 别人能让它改完整个项目，你却只能让它改一小段代码？差距不在模型，也不在你会不会写提示词，而在于你有没有给 cloud code 装上工作流。 这个新手最容易忽略的题效入口就叫 superpowers。 你 可以把 superpowers 理解成 cloud code 的 工作流增强包。它不是让 ai 突然多会一门语言， 也不是炫技插件，它真正解决的是三个新手痛点，乱开始、乱修改、乱收尾。第一个乱开始，很多新手一上来就说，帮我做个功能，帮我修个 bug， 用 cloud code 还没完全理解项目，就开始写代码。 superpowers 的 价值是把你拉回到工程流程里，先理解需求，先看上下文，先确认边界，再进入实现。 第二个，乱修改， ai 不是 写不出代码，而是很容易越改越偏。比如只改一个按钮，他可能顺手动了布局，只修一个报错，他可能迁出，无关改动。 superpowers 会把流程收住，先分析，再计划，小步修改，最后检查结果， 三个乱收尾。很多人觉得代码写出来就结束了，但真实开发里，最后还要看 def 跑测试，检查有没有破坏原有逻辑。 superpowers 适合新手的地方就在这儿，它提醒你，不要只追求深沉了，而是要追求能验证、能交付、能维护。所以， superpowers 真正强的，不是让 cloud code 变得更花哨，而是让它从一个会写代码的 ai， 变成一个更像工程搭档的执行者。 新手用 cloud code， 先别急着堆复杂提示词，你真正要学的是怎么让 ai 按流程干活，怎么让它少跑篇，怎么让每一次修改都能被验证？ 记住一句话， cloud code 负责能力上线， superpowers 负责使用纪律。把这两个结合起来，你才算真正进入 ai 编程的高校区。如果你刚开始用 cloud code 这一期，建议收藏起来，后面继续拆 cloud code 更多玩法。
00:56查看AI文稿AI文稿找了一个 skill， 它特别适合我的 code 去完成任务。这个项目叫 superpowers， 它最牛的是它可以管控你 ai 的 项目的质量， 你给他一个模糊的需求，他就能快速的给你完成你的项目的拆解，然后选择出更好的方向，包括你的产品从实线到落地最难的部分他来帮你去完成。 平时我们用 ai 一 阵的时候帮我们写东西，他只要看到一个 bug 就 去修他这个 superpowers 这个项目的 skill， 它有个很很牛的地方在于哪？它可以帮你去 呃，找到根本的原因再去修 bug， 其实这某种意义上也在帮我们省去我们 agent 浪费的 token。 我 相信这个 skill 我 大家如果试一下，能给你们一个不一样的惊喜。
