superpowers怎么让cc

用 cloud code 做项目，如果你只装两个插件，装这两个就够了。 g stack 和 superpowers， 一个管方向，一个管质量，两个搭在一起，就是一套完整的 ai 增强开发闭环。这期我们讲这两个如何结合使用，有点一加一大于二的感觉。先说 g stack， 这是 y c 总裁 gary tham 开源的一套虚拟工程团队二十三个斜杠命令，每个命令对应一个专业角色。 office hours 是 y c 合伙人，帮你诊断产品方向。 u a 是 测试主管，用真实浏览器帮你验收， ship 是 发布工程师帮你推代码上线。一句话总结， g stack 管的是方向、验证和交付。再说 superpowers， 这是一套强制工程纪律框架，十四个技能覆盖编码全流程。它有几个铁律，写代码前必须 bring storming， 不 写测试，不准写实现代码找不到根音就不许修 bug。 背后是一个百分之九十四 pr 拒绝率的开源项目，对代码质量极其严格。 一句话总结， superpowers 管的是思考质量和纪律，一个管方向和交付，一个管思考和质量能力边界几乎没有重叠。这就是为什么他们搭在一起效果这么好，为什么说这两个搭配好。三个层面看，互补。第一，能力不重叠。 g stack 解决的是做什么，做成什么样，怎么上线的问题。 superpowers 解决的是怎么把代码写好的问题，一个是产品视角，一个是工程视角。第二，触发机制互补。 g stack 是 你主动输入斜杠命令来触发，比如你输入 q a， 它就启动测试。 superpowers 是 自动触发的， agent 检测到适用场景就会启动， 你不需要手动调用，一个主动，一个自动，不会抢同一个出发点。第三，覆盖范围互补， stack 覆盖产品全生命周期，从需求诊断到上线监控， superpowers 覆盖编码全流程，从需求经验到代码审查，两个拼在一起，就是一个完整的从想法到上线的闭环。但在讲具体怎么用之前，先说一个核心观点。 用这套工具链，我发现一个规律，前期花时间把想法想清楚，把方案审清楚，把任务拆清楚，比后面花时间写代码更重要。简单说就是百分之二十的思考，决定百分之八十的结果。 好，接下来告诉你具体怎么搭配用。第一个，再想清楚。这一步，你用 brainstorming 把需求理清楚之后，别急着动手写代码，先丢给 auto plan， 让它从产品、设计、工程三个角度帮你挑毛病。很多时候你自己觉得想清楚了，一审查才发现漏了东西。第二个，再拆任务这一步， writing plans 把大需求拆成小任务之后，我习惯再跑一遍 plan review。 因为拆任务的时候容易只看表面，忽略底层的价格问题，数据怎么流转，状态怎么切换，异常怎么处理，这些细节不提前想清楚，后面一定会反攻。第三个，再验证。这一步也是我踩坑最多的地方， t d d 跑通了，单元测试全率你以为没问题了？但一打开浏览器看真实页面布局歪了，接口超时了，手机端溢出了。所以 t d d 之后一定要接 q a， 让真实浏览器帮你跑一遍完整流程， 光看测试报告是不够的。第四个，在排查问题这一步， superpowers 的 调试能帮你定位到大概哪里出了问题。但如果涉及到页面渲染、网络请求这些，你就需要 g stack investigate 了，它能打开浏览器，看到真实的 do m 结构和控制台报错比光看代码猜问题靠谱的多。第五个，在收尾发布这一步， superpowers 帮你把分支整理好，测试跑完，代码审查通过，然后 shift 接手，自动同步主干推代码，创建 pr， 你 只管确认剩下的它来。当然不是每个任务都要走完整流程，实际开发中我一般是这么判断的，如果就是改个小 bug， 调个配置，直接改就行， 改完看一眼效果就够了。不用 brainstorming， 也不用 plan review， 杀鸡不用牛刀。如果是新功能或者比较明确的重构，我会在动手之前先 brainstorming 想清楚，写个短 plan， 做完之后跑一遍 q a 验证。只有跨模块的大改动，新架构，这种才走完整闭环。 从头到尾全套流程，该审查审查，该测试测试不审任何一。核心原则就是按需组合，不要过度流程化，该严格的时候严格，该快速的时候快速。最后一个实操要点， c l a u d e m d 配置不配，这个等于装了白装。在项目的 c l a u d m d 里，要用分区来管理两个插件的分工，比如浏览器操作全部走 g stack 的 browse， 编码流程全部走 superpowers 的 自动触发，把模糊的指令映射到确定的技能行为就变得可预测。具体怎么配置，我觉得应该你把这两个的仓库给到 ai， 跟他一起交流，最后写出这一个文档才是最适合你的，因为每个人的情况不一样， 跟 ai 交流之后，把你的情况给到 ai， 这样他才能给你指导出最适合你的这个文档。最后分享一个我自己的心得， gustak 和 superpowers 这套搭配用下来，最大的体会是，你作为人的核心价值不在于写代码，而在于前期的思考、审查和规划。用 brainstorming 把模糊想法变清晰，用 auto plan 从多个视角审查方案，用 writing plans 拆成可执行的微任务。这些前期工作做好之后，后面的编码测试部署，设好流程，让 ai 自己跑就行。花时间思考比花时间写代码更值。

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。

这节我们实操一下 superpowers 的 writing plus 技能，你是不是感觉 superpowers 消耗的 tak 有 点多，虽然是执行的时候耗费的 tak， 但其实是因为你的计划没有写好。这节讲一下怎么写计划， superpowers 才能更省 tak。 前一节我们使用 superpowers 的 头脑风暴技能完成了需求分析，产出了项目的规格文档，然后又进行了 i 时代下的基础选型。终于我们可以回到实操环节了，可以回顾一下他帮我们生成的这个规格文档，我们准备做一个编辑工具，然后他需要帮我们从多个源采集这个壁纸，然后我们的形式方式使用的是命令行或者 dy 的 模式。语言的话，我们选择的是 rest， 其他的细节的话我们其实可以都不用看了。在使用 superpowers 编写的计划的技能之前，我们需要知道这个东西写的计划是非常细致的， 它里面是包含了代码实现的，这个时候如果说他实现的代码是错的，那么代价将会是巨大的。经常用 ide 的 编码的大家应该都有感觉，大模型写代码是靠猜的，他不知道的东西，他是根据经验预测最大可能出现的一个写法，当然在小洞场景其实就是没去弄过的地方，那么大概率是会出错的。这个时候如果说我们拿着错误的计划， 嗯，也不能叫逗的计划，应该叫大致正确，方向正确，但是细节实现是错误的计划，然后到了下一个阶段会发生什么就不言而喻了。 先不说最后干活的工作的工程师能不能发现错误，假设执行报错他都能正常修复。那么还有一种是滴滴滴的测试用力都是错的，他所有的努力消耗的所有 test 都是为了满足一个错误的测试用力，就算到时候真的通过了，也是与正确的结果越来越远，浪费了大量的 test， 却实现不了想要的产品。 因此 superpowers 想要用好，并且想要爽 test 计划阶段就不要让它产生错误的误导性的代码。那么回到我们的实战项目，我们这个项目里， it 最容易出错的地方是什么？ 热门的技术站其实都是训练过了的，之前说过我们要做减法，他知道的东西就不用再给他赘述了，上下文多也不是好事情。实际上我们这个实战项目 ai 最容易出错的地方是壁纸源的这个 ipi 规范，这种在电脑上显然没有多少训练数据，他忙写出来的几乎百分之百是错的。 那我们需要怎么做？其实也比较简单，把我们需要对接的这三个源的 ipi 文档放到本地，然后让他看文档就行。之前知乎库呢，也讲到了一个 deep 量子的技能或者服务都是封装的这玩意儿，我们直接用这个命令 在这个窗口里执行的，命令是会填充到 iint 的 上下文内的，这样的话它其实会看到这个命令的帮助。文档 这边它有一个 i p i 文档，实际上是做了防滑的， ok， 执行完了，我们在写计划之前，先让它参考 i p i 文档，修复一下之前的归根键里面的错误部分， 可以看到它这个计划写了两千多行， 具体的计划细节我们就不看了，下节继续让 i i 帮我们执行。计划执行的时候我们会小小的改动一下 superpowers 风格流，这节我们使用的模型还是 五的模型，会选择 mini max 的 二点五，这个时候我们就需要引入顾问者模式来做到省钱的同时保证质量。好的这节就到这里，下节我们继续。

这三个网站我花了十几分钟就做出来了。第一个是一个汽车改装厂的网站，整辆车后随着滚动啊不断被拆成一个 3 d 分 解图，非常有设计感。 第二个是一个旅行网站，当用户进入页面，视角从地球一直跟到了飞机的座舱和下面旅游景点介绍无缝连接。第三个是一个高级腕表网站，随着用户向下拖拽页面啊，时针也在跟着转 放在以前啊，做这样带高级视觉、动态资产和滚动蓄势的网站至少也要上千美元，但是现在十分钟就能搞定，每个人都能轻松做出来，只需要一 openclaw， 二，一个编程能力强的大模型， 三，文本生成视频。除此之外，还有两个宝藏 skills， 一个让 openclaw 变成超强的软件开发工具。第二个，让 openclaw 变成顶尖的设计师。整个流程非常简单，我们现在开始 整个流程啊，只有三步，第一步，让 openclaw 使用 superpowers 把整个网站的股价打出来，然后呢，用 test skill 来确保网站有高的设计水平。 第二步，文声视频，从而获得网页的动态效果。第三步，把动态资产放到网页里面去，但是想把这件事真正做对，刚才你也听过了，我们需要有两个 skills， 第一个叫做 superpowers， 在 github 上已经十五万收藏了，而且还在持续的更新，它不是一个单独的功能啊，是一套给智能体用的软件开发工作流。 让 opencl 这样的智能体在做复杂任务的时候，不要一上来就乱改代码，而是先做需求的澄清，且设计拆计划，调子 a 阵运行，做测试 bug， 最后再验证收尾这一套流程， 那你需要 a 阵稳定推进这个项目一步一步向下进行的时候， superpower 这个 skill 就 非常的重要。第二个 skill 是 taste skill， 这个 skill 呢，主要是防止 ai 写成那种很通用的紫红色非常模板味道的前端， 它不是给你一个模板，而是给 agent 一 整套的设计规则，怎么排版啊，怎么留白啊，怎么控制配色，怎么做高级的动态特效，怎么避免那些最常见的 ai 的 审美？ 所以 openclaw 负责把网站做出来， superpowers 负责按照复杂流程的方式保证项目持续稳定的推进。而 takes skill 把一个能看的网站拉到高级设计感。我们先让 openclaw 把网站的股价和市局的方向先搭出来，如果第一版的网站本身就很普通，那你后面无论怎么加动效，无论怎么加视频，它也不会有好的效果。这里为了保证设计水平，我们就要用 test skill 这个技能了。 我们的提示词是，一定要用 test skill 帮我设计一个高端室内设计网站的首页，然后下面是我具体的要求，我要求他你看大片的留白啊，要保持克制啊，要全屏，然后要留给我们视频配景 与空间等等等等。这里我们等一会网站就做完了。由于 open call 呢不在我这台电脑上，所以呢，我让他帮我部署，以便我们一会一起看效果。 ok， 做完了 我们一起看一下，可以看到啊，一个提示词直接就一步到位了，魔神本身的能力足够强，加上我们用这个技能 test skill 来提升他的设计水平和品位，出来的效果，设计水平非常的在线 网站股价。对了，下一步我们做视频，这里我会直接让 openclaw 去调用 mini max talkin plan 的 多模态能力，生成一段三 d 室内设计视频。后面呢，我们直接把它放在首页最开始的地方，用的提示词是这样的， 请使用 mini max multi model 二 kit， 通过它的 talkin plan 调用海螺二点三，生成一段高质量的三 d 渲染风格视频要求就是啊，镜头围绕一个三 d 室内设计场景缓慢地旋转，不要有任何文字 发送。去之后啊，他会问我们我们的 mini max 账号的地区，跟刚才我说的一样，我们这里如实回答就行。耐心等待一会之后，这是出来的视频的效果。黑暗岛生成的效果非常的不错，完全符合我们的要求，干净大气又有设计感，而且他一直绕着这个家具进行旋转来展示效果。 好了，有了背景视频之后，我们再告诉 openclaw， 让他把这个视频放到我们首页最上面的位置，这是我给他提示词。把这个生成的 m p 四视频文件做成网页 hero header 的 背景视频，然后把它重新居中，让整个构图就更干净， 外加一个内收的渐变遮蔽，让整个动态背景啊不会干扰原本的背景和文字。这一步做完之后，整个网站一下就成立了，大家看看这个效果怎么样？这个视频啊，已经变成了网页的一部分，直接播放了，是不是感觉非常的高端。 最后一步，迷你 max 也把标题啊，按钮啊，留白，构图全都重新平衡过了，现在看上去就像一个真正的高端的品牌，首页 动感和设计感都是统一的。最后我们总结一下整个流程，第一步，先用 openclaw 加 taste scale 把有设计感的网站骨架搭出来。第二步，再用 ai 视频生成做出首页的视频， 这也是整个网站最贵的视觉动态资产。第三步，把这个生成的视频再教会 open call， 让它自动把视频啊整合进黑肉，也就是我们网站最上面的区域，然后处理构图遮蔽和整体视觉的关系。这三步我们充分利用了 ai 能力的三个维度，分别是写代码、 多模态能力以及 a 帧的能动性。好的这期视频就到这里，推荐大家去用这套工作流做出效果炸裂的网站，我们下期再见。

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？

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。

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。

这节终于到我们胃口定最爽的地方了，一句话就能让 iint 给你们把整个工具做一个出版出来。前几节我们进行了需求分析， i i 选型计划制定就是为了爽这一下， 当然我们在开始执行之前还是有一些准备工作要做。第一个为了能让 i i 自己全自动带货，我们最好一开始就要把可能需要我们 yes 同意的地方让他考虑清楚。改装环境依赖一开始就给弄好，然后我们让他执行个计划，然后去睡觉了，结果早上回来看见一个 yes 嗡嗡在那里等着你，这是最难受的，所以我们直接问他一下。 目前模型这个需求的处理其实不太好，咱们需要给它讲清楚一点，后面模型内发内发简单讲讲应该就行了， 因为 open source 的 对本默认是不限制于白事命令执行的，所以说这个就不用给大家讲了， 这边是由访问，嗯，工作空间以外目录的情况，我们来审核一下。 ok， 他 把驾照改完了，我们在开始执行之前，还要先把 get 仓库出出发一下，有一个 get commit 的 技能，建议大家装一下。提交的规范很重要，就这个技能 你也可以在这个 skills 上面去搜一下它，这个就是我们这个约定式提交啊， 可以看到它是遵循了我们约定式提交的一个规范的，这个提交的规范很重要，真的很重要，无法编程时代和 ai 编程时代都同样重要，当然后续如果说模型变化这一部分的话，到时候拆掉也可以。 这变化的第二步是 int 和 test， 我 们要知道不同的模型能力不同，有的是尖子生能一次做对，但是大部分一般的模型还是会做错，然后慢慢地修正到最终正确的目标。现在还是有一些声音说模型的能力不行的，基本上都是 int 和 test 没有做好。 之前有段时间 iphoshop 炒的很热，说的直来眼，想要把 iphoshop 的 架构做好，把 link 和 text 做好是最基本的。这个要展开讲的话，内容太多了，就不深入了。我们这次实在选择的苏格拉沃斯是 gdp 的， 也就是测速驱动开发， 我们选择的 rest， 这玩意的语法编辑器自带 link， 因为这个项目就是一个教会用的演示项目，就是一个简单的命令行工具，这样就够了。正常如果是外部项目或者说是应用之类的，咱们肯定是要把这块展开来讲一下。 这个时候我们的 edit 已经能自动化的完成工作了，下面我们还要让它保证质量。之前选型的章节，我们讲了 s o r p 的 博克里提到的五个基本工作流和它们在哈密斯房价中的应用。这里需要拓展一个新的文章， 也是 s o r p 的 博克。简而言之就是通过了雇佣者策略，在保证质量的同时降低了我们的一个成本， 这个都撞到我们枪口上了，必须引入我们的工作流程，这样我们才能省钱。 superpowers 实际上默认没有模型的路由功能，所以说我们需要小小的扩展一下，这个时候就体现出 open code 的 优势了，它很好扩展，并 且最重要的是它能同时接多个提供商的模型，这能力是我们选择使用 open code 的 重要原因不只是为了节省成本选型，那接我讲了可可，可可的是裸装最强的可可可的是因为扩展性最好，所以说逻辑上线是最高的，这个其实已经是事实了。如果说你真的不计成本的话，那其实还是可可可的表现要比可可的更好。 选型呢。也有个奥曼 open 的 框架，之前叫做奥曼 open code， 他 做一件事就是选择各个领域的最强模型，然后在对应的任务录入到当前领域最强的模型。这也就意味着，如果说你同时有可乐的 g d kimi g r m 的 套餐，那你会得到一个操作可乐的 open code。 这个奥曼 open 按键的框架也成功被 iso 封印了，这也证明了能同时对接多个触摸屏的模型是非常重要的按键的能力。 虽然奥曼 open 按键的很好，但是它的好是建立在烧钱的基础上的，所以说我们是不用它的。我们选择给 superpowers 拓展一个路由的逻辑，一个孤雁者， 当他的作者发现工作者返回 block 的 时候，带一个顾问，也就是我们的专家模型去处理普通模型处理不了的问题。前一节我们的专家 agent， 也就是 excel 已经出现过有粉丝问怎么配的，其实很简单，就是下面什么都不写， 直接记成 delete， 然后模型的话你配置成一个更强的模型就行了。 讲了这么多，我们终于可以开始执行了， 我们切一个新的闪闪文。 ok， 我 回来计划已经执行完了，我们直接来测试一下。 嗯，提示是不对，这边命令框的提示是要执行这个登录的，我们来试一下，我们把这个 t y 界面打开，怕是， 嗯，前面两个圆默认都是要 ipi k 的， 我们直接选第三个，这个的话没有 k 的 话也是能跑的，筛选条件的话我们都不选。 嗯，这里有问题，他这个这个箭头号是看不见的，然后慢值也没有给我们一个好一点的慢值，我们直接下一步试一下，然后这里什么都不选，直接回测看一下， 可能会有一些问题， 如果我们右上角的网速在跳，它应该是已经在下了，这边已经跳到两到零秒了。嗯，下完了应该还是一个显示的问题，我们直接进来看一下，它 可以看到我们的这个壁纸已经下来了，只不过还是有一些细节需要调整。这个我们放到下节去讲吧，我得去睡觉了，做这个实战视频实在太累了，流量还不如早点，文章直接拿 ai 生成 ppt 的 感觉能听我视频到现在的都是有基础的了，小白应该很难听下来吧。

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。

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！

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。

啊，最近我一直在用克拉的 code 做项目啊，有朋友问我啊，你说的这些工具，克拉的 code， cc switch， 还有 superpowers， 到底是什么东西啊？听起来很厉害，但完全不知道从哪下手， 今天呢，我就用大白话给大家说清楚啊。先说一下克拉的 code， 那 你可以把它理解成一个住在你电脑终端里的 ai 工程师， 那不是那种你问他一句，他就回你一句的聊天机器人，他能直接读你的代码文件，能帮你写代码，改代码，调试代码， 还能够执行命令，做整个项目。我们普通的 ai 对 话啊，是你抄代码，连代码跑代码，那 cloud code 呢，是直接在你的项目里面干活，那你在旁边指挥就可以了， 那效率差了不止一个两级。那我们再说一下这个 cc switch 啊，嗯，用 cloud code 的 时候，你会发现啊，它背后有不同的模型，它的能力啊， 不一样啊，价格也不一样啊，这个 cc switch 啊，它就是一个快速切换模型的工具。那简单的任务啊，用便宜的模型，复杂的任务呢？我们用 啊，用贵一点的模型，那一个命令切换，不用手动的改配置就可以了。那说白了啊，就是来帮你控制成本匹配能力的一个开关。那我们最后来说一下这个 superpowers， 这个啊，我觉得是最有意思的一个东西啊 啊，你可以把它理解成给卡拉 ok 装的技能包，那 ai 默认呢，它是一个通才，什么都会一点，但不一定能按照你想要的方式干活。那 superpowers 呢，它是一套 工作流插件啊，你装上哪个技能，它就能按，按那个套路来，那比如调试技能， 他就按啊系统化调试的流程走，那写文案的技能，那他就能够按定好的风格和结构来写。嗯，不用啊，不用再次跟他解释你要干什么啊？装好技能，他自己就知道。这三个东西加在一起呢，是什么呢？ collab 的， 就是那个工程师。那 cctvitch 呢？就是控制它用多少力气的那个旋钮。那 superpower 呢？就是给它装上了这个专业技能。那他们三个配合起来，你就有了一个能干活、会省钱，还懂你工作方式的 ai 的 搭档。 那我是分享做了十七年的程序员，现在在用 ai 干活。那这些工具啊，我在实际的项目中都用过，踩过的坑啊，都会分享给大家听。

cloud code 本身已经很强了，了解这三个插件，直接从青铜变王者。第一个欧买 cloud code， 它给你配了七个专业 ai 代理，有做规划的，有写代码的，有做审核的，相当于你有了一整个开发团队，规划执行审核三步走。第二个 superpowers， 这个是代码质量神器，它强制走 tdd 测试驱动开发，写代码前先写测试，从根源上减少 bug， 而且它有自动触发机制， 你不用管它，自己就知道什么时候该干什么。第三个 everything cloud code， 这个是 anstopic 黑客松冠军的配置，花了十个月打磨，有九个代理，十一个技能。 最牛的是它的本能学习，系统会自动记住你的习惯，越用越懂你怎么选。团队开发要规范，选欧麦 cloud， 个人开发追质量，选 superpowers， 高级玩家要极致效率，选 everything cloud， 根据你的场景来选三个工具，按需取用。但我更希望你一个个去研读这三个，我都仔细看过他们的代码和规划，真的能学到很多东西，认真学习才能变强。

代码写完了，测试全率了，审查通过了，然后呢？很多人就停在这里，东西能跑就行，分支留着就留着，下次再说。但 superpowers 告诉你，这不是结束，收尾和闭环才是专业和业余的分水岭。 这是 superpowers 深度教程的最后一集。 e p 八，今天讲最后两个技能， finishing a development branch。 完成开发分支，还有 writing skills 创建你自己的技能。而且咱们会在结尾回顾整个系列的八级内容，给你一张完整的十四技能全景图。 先说第一个技能， finishing a development branch 什么时候触发。当你所有任务都做完了，测试全率，代码审查也通过了， ai 会自动调用这个技能。它不再问你接下来做什么，而是直接给你四个明确的选项， 每个都有对应的清理流程。第一个选项，本地合并，这是最常用的。如果你的分支代码已经准备好进入主分支，选择 merge to main a 哀会先确认没有未提交的更改，然后合并清理工作区适合功能已经完全完成，测试通过，不需要他人审查的场景。第二个选项，推送并建 pr。 如果你的项目有 code review 流程，或者你想让团队成员看看你的改动， 选这个 ai 会促使分支到远程，然后创建 po request 适合多人协助项目，或者你想留一个正式的审查记录。 第三个选项，先保留。如果分支上的工作还没完全做完，或者你在等后端接口，等设计稿确认，但你当前想切换到其他任务，选这个 ai 会把当前状态保存好，让你干净的切走，不留半成品污染工作区， 这里有一个核心铁律，不允许半成品留在工作区。 superpowers 要求你每次结束工作的时候，要么把东西收尾干净， 要么清楚地标记为进行中，但先保留，不能有那种你也不知道这个分支是干嘛的状态。第四个选项，丢弃。如果这个分支的实验方向错了，或者你决定不继续了，选择丢弃， ai 会直接删除分支，清理所有相关的工作区文件， 不纠结、不内耗，干净利落，适合那些试试看但发现走不通的探索分支。这四个选项覆盖了所有收尾场景，关键不是选项多，关键是每次结束工作的时候，你必须选一个，不能什么都不选就跑了， 这就是闭环，每一次打开的工作都有一个明确的关闭动作好。第二个技能， writing skills。 这是 superpowers 十四个技能里最特殊的一个，它不是一个给别人用的工具技能，而是一个教你创造工具的原技能。 当你在 ai 编程中反复做同一类事情，比如每次提交前都要运行某个格式检查， 每次创建新文件都要套用某个模板，每次部署都要执行一串固定命令，这时候你就应该把这个流程写成技能。一个技能由四个部分组成，第一， s、 k、 i、 l l 点 md。 技能的入口文件 定义触发条件，当用户说了什么关键词，或者在什么场景下，这个技能会被自动触发。第二， c l、 a、 u、 d、 e 点 md。 给 ai 的 行为指令包括铁律、工作流步骤，不该做什么。 第三， references 目录放参考资料、文档、规则、文件视力。第四， scripts 目录放可执行的脚本， python 或 shell 都行。创建技能的时候有一个核心铁律，好技能向法律条文精确无歧义，可执行。 你说代码格式要好看， ai 不知道怎么执行，你说用 preiter 默认配置格式化所有 ts 和 t s x 文件， ai 就 知道怎么执行了。定义触发条件有两种方式，一种是关键词触发，用户说了包含某些词的话，既能自动激活。另一种是场景触发， 在某些文件类型被创建或者某些 get 操作发生后，技能自动激活。好的触发条件要精确，但不要太窄，太窄了，技能永远触发不了，太宽了，技能在不该触发的时候也跳出来。 技能的工作流要写成步骤，每一步写清楚在什么条件下执行什么动作，预期的输出是什么，出错了怎么处理。不是写散文，是写操作手册。纸上谈兵，不如看个实力， 咱们来做一个技能，叫代码格式化检查，需求是每次提交代码之前，自动检查所有 type script 文件的格式是否符合 prety 规范。第一步，创建 s k， i， l， l， 点 m d， 开头写出发条件，当用户说格式化检查，检查格式 format check 或者执行 git commit 之前触发本技能。 第二步，写 c l， a， u， d， e， 点 m， d， 这是 ai 的 行为指令。核心铁律写清楚， 只检查不改写，如果格式不对，报告差异，但不要自动修改，除非用户明确要求。工作流分三步，先用 npx printer check 扫描文件，如果发现不符的，列出文件和行号，最后问用户要不要自动修复。 第三步， references 不 需要放，因为这个技能很简单， scripts 可以 放一个 shell 脚本，把 prettier check 的 命令封装好，方便直接调用。 这个例子很小，但它展示了技能的核心，把一段你反复做的事定义成一个结构化的 ai 可以 自动执行的流程。你今天写一个小技能，明天就多了一个不知疲倦的 ai 搭档帮你盯着格式。 最后一步是验证，建完后自己用一次，看看触发是不是准确，工作流是不是顺畅，有没有奇异的地方。好的技能靠迭代不是一蹴而就。好技能讲完了，现在咱们站在终点，回头看看这八级走了多远。 ep 一， 全景认知咱们知道了 superpowers 是 什么，不是工具，是方法论。七步强制工作流十四、技能覆盖从需求到收尾的全链路，核心理念四个字，流程优先。 ep 二， brainstorming 设计先于代码 hard gate 硬门禁，没有设计文档就不许写代码，没有例外。九步清单， 从探索上下文到用户审批，每一步都不可跳过。 e p 三， writing plans 完美实施计划，铁律是 t b d 和 t o d o 一 律禁止考计划向乐高积木，每个步骤完整独立可验证。 e p 四， work trees 加 sub agent 工作区隔离与多代理开发。 get work tree 让每个功能独立运行在一个干净沙箱里。 sub agent 让多个 ai 代理并行干活， 两轮审查才通过。 e p 五， t d d 测试驱动开发红绿重构循环，没有失败的测试就不许写实现代码，先想清楚这个功能要验证什么，再写怎么验证， 最后才写怎么实现。 e p 六， systematic debugging 系统性调试四阶段调查分析、修复验证。没有根音分析就不许动手改 bug 不是 碰运气修，是定位到根音再修。 ep 七， review and verification 代码审查与完成前验证，自动派遣独立的审查代理。 critical， important， minor 三级分类，完成前最后一道关卡 verification before completion ep 八，就是今天分支收尾与技能创建四个收尾选项，保证每次工作都有闭环。 writing skills， 让你从技能的创造者把这八级串起来，就是 superpowers 的 十四技能全景图。 他们不是十四个孤立的工具，而是一条完整的链路，从需求到设计，从设计到计划，从计划到实施， 从实施到测试，从测试到审查，从审查到收尾，每一步都有明确的入口和出口， 每一个环节都有不可跳过的质量关卡。最后了点行而上的 superpowers 的 核心哲学三句话，第一句，不是更快，而是更稳。 ai 已经够快了，你不需要让它更快，你需要让它更可靠。 superpowers 所有技能的目的不是加速 ai 写代码， 而是保证 ai 写的代码是经过思考的，经过验证的，经过审查的。第二句，不是更聪明，而是更守规矩。 ai 已经很聪明了，但他没有判断力，他不知道什么时候该停，什么时候该检查，什么时候该问。 superpowers 给 ai 的 不是更多智商，而是一套什么时候做什么事的纪律，纪律写在技能里，技能就是 ai 的 操作规程。第三句，流程释放能力。 很多人觉得流程是束缚错了，流程不是束缚，流程是释放。当你不需要每次都决定下一步做什么， 当你有一套标准工作流可以依赖，你的大脑就被释放出来，去想真正重要的事情。 需求对不对，设计好不好？方案优不优？流程处理怎么做？你处理做什么和为什么。这三句话就是 superpowers 全部十四技能背后的底层逻辑。 八级十四技能，一条完整的 ai 编程方法练录。如果你是从一 p 一 一路看过来的，现在你已经不是一个用 ai 写代码的人了，你是一个知道怎么让 ai 在 你设定的框架里，按照你定义的流程达到你要求的标准的人。这两者之间的差距就是 professional 和 amateur 的 差距。 superpowers 在 github 上已经有十五万 star， 因为它解决了一个真实的问题， ai 编程的随机性。它不是让你多写代码，是让你少写反攻。当然，这个系列结束了，但你的 superpowers 之旅才刚刚开始， 因为你今天学会了 writing skills， 创建自己的技能。从今天起，你遇到的每一个最好每次都这样的操作，都可以变成你的专属技能。 你的 superpowers 工具集会随着你的工作越来越多，越来越好，别忘了点赞收藏这个系列，如果你觉得有用，分享给那些被 ai 编程随机性折磨的朋友。 superpowers 深度教程八集全部完结，咱们后会有期。

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。

今天啊，我跟大家分享一下 openstack 和 superpose 两个工具的融合的使用。首先我们来看一看，你是不是觉得 ai 写代码不太可供，就像拆盲盒一样，第一次生成代码总是有问题， 要反复跟 ai 沟通好几遍才能达到你想要的一个效果， 那么哈尼斯工程化就是你的救命稻草，而 s d d 就是 业类成熟成问的实践之一，大厂们都在用我之前的视频也有过介绍 s d d 的 常用的一些工具， 之前我有介绍过 spec kit， 还有 open spec， superpowers and lin spec 这种轻量级的。 那么网上有不少对这些工具的介绍的文章啊，我认为啊，大部分都是偏理论的，那么你看完之后啊，在实际的项目中依然可能不知道怎么选择，该怎么用， 那么今天我就用实际的项目跟大家做一个分享，怎么把 openstack 跟 superpose 两者结合起来。 我为什么介绍这两个工具啊？是因为我最近啊，我发现 openspec 跟 superpowers 两个配合起来是一个非常不错的一个组合。 openspec 它擅长于需求的这个定义与功能的一个定义， 通过这种描述这种结构化的项目需求，可以明确迭代目标和边界，同时把这个迭代完成之后，还可以通过文档与文档进行同步，让团队协助， 就不再是硬啃代码。而 superpose 他 比较擅长高质量的执行，就像一个高级的开发工程师，质量非常有保障， 它可以制定详细的这个开发执行计划，而且开发完成代码之后，还可以实现这种自动化的代码的测试与质量的保障。接下来我先跟大家介绍一个我自己用 web coding 做的一个小项目，叫做审批参谋， 这个项目呢，我把它定义为是一个一个初阶版的这个智能体的 demo 啊，用户群体是需要经常审批文件的管理者核心痛点就是 经常审批同一个文件或者同类型的文件，每次都要从头 阅读到尾，看这个文件有没有被改过，或者是条款跟之前的有什么出入啊，每次都要从头开始读，如果一篇文章或者一个文档有 好几十页，那么这个是非常耗时耗力的。我通过这个智能体结合大模型， 可以通过智能判定啊，自动判定是否已审批过这个同意个文件啊，如果审批过就直接同意。 那么第二个是可以差异的分析，如果是同类型的文件已经批过了，可以根据你的审批历史，自动的找到类似的文件的差异点，然后提示我们重点关注不同之处，并且结合大模型给出一些省略的意见。 最后啊，我想通过这个智能体记录这个每个用户的这个审评历史，还有我们平时的这个反馈，通过保持这种记忆，完善用户的画像，实现这个智智能体的自动化。 那目前这个项目还存在一些问题啊，这个项目的问题一是因为当时我是想快速的跑这个 demo， 就是 没有考虑这个存储，就是采用最简单的方式，就是本地的嵌入式的数据库 sqlite 三啊， 但采用这种数据库存在一个问题，就是因为它是本地就一个文件啊，容易进行误操作，删除之后数据就丢失了啊，而且它不利于后期的这个扩展和升级。那么第二是网络请求使用的是 这个 x i o s 啊，是没有得到封装的，这个是 ai 自动使用的这个这个内裤啊， 这问题是不便于对请求的拦截，比如或者是，嗯，服务器返回之后做一些拦截啊，比如超市的一些处理啊，都不便于进行统一的一个处理。 那么针对以上的这两个问题啊，我想通过这个 opensbag 和 superpowers 的 结合来对这个项目做一个小小的重构啊。 重构的两个方向是，第一是我们把数据库改成 my circle 啊，这个 my circle 先在我本地跑啊，然后那个 host 是 吧？然后第二是把这个 x i o s 这个原声的这个呃，请求的库改成封装成一个工具类啊， request js 啊，这样呢，便于后期的做圈权，做这个响应的统一处理，还有做一些重试重复的请求后期的一个升升级啊，比如我更想更换浏览器原生的这种飞起这种请求库都是可以的，不影响我的业务的代码的改造。 好，下面我通过项目的实践跟大家做一个呃，这种重构， 先介绍一下这个步骤啊啊，这个项目的一个整体的一个流程啊啊，如果要使用 openstack 呢，你首先要安装相应的插件，之后 对项目进行初步化啊啊，第二就是把重构的这个需求输入给 openstack 这个插件来来进行 嗯，需求的一个定义，那么第四第三是执行计划，这从执行计划开始的话，我们就会利用到这个 superpowers 的， 那么第四我们把这个计划啊执行好，嗯，编辑之后啊，就通过这个 exact plan 这个执行这个计划， 当然这一步的话也可以不用显示的调用，在前面一步 right bands 的 时候，它会提示你是否要开始执行，也是可以进行演示的这种调用的。 那么第五就是我们把这个代码实现之后，我们测试之后也没问题，之后我们就可以通过又回到 opensback 执行这个，那把相关的文档进行同步更改来通啊，进行归到。 那么最后啊，这些都没问题之后，我们可以把这个代码提交到我们的代码仓库，完成了本次的一个迭代的一个闭环。好，流程 大概就是这样，我先给你介绍完毕之后，我们就看一看通过代码层面是怎么实现的。首先启动 ctrl， 嗯，回到刚才那个介绍的这种流程啊，初步化项目，因为我之前已经初步化这个项目了，所以这部分省略了。然后我们进入第二步定语需求啊， o p s x 这个前缀的命令开始啊，就是调用的是 openstack 的 项目的 skill propose， 我 们把我们的需求描述输入给 cloud code， 为了节约时间，我这提前把这个已经敲好了，直接复制过去， 可以看到 openstack 它识别到了，我是要创建一个新的变更， 刚才我们敲了一个 propose， 把我们的需求输输给他，是吧？输给他，现在他进行了一些分析啊，创建了一个这个 propose 的 md 文件 提示，我是不是要创建啊？我这里写 yes， 因为我这里是做演示啊，所以把数据库账号，密码都写到这个 md 文件里面去了啊，正常情况下或者是深实际的工作中，大家不要这样干哦， 这会存在一个账号的一个泄露，然后现在它又提示我是否创建这个 design md 设计文档，是吧？我们选 yes。

最近，我给一个零基础，完全没有技术背景的朋友，在他的电脑上装了 cloud code 和 six skill。 结果他现在每天工作，白天就抽空构思一下想法，晚上回家花一两个小时就用 web coding 把完整的项目给做出来了。 前两天，他特别空虚地对我说，现在实现 idea 太容易了，大学里的那些编程课好像没有什么必要了。 今天这期，作为一个写了二十年代码的程序员，我直接把初学者最炸最有用的三个 skill 分享给你们。只要装上它们，你 web coding 的 能力就不再只是做一个玩具，而是质的飞跃。点赞收藏，我们直接开始第一个 skill， superpowers。 很多人以为 ai 写代码是我给一句提示词，他图一堆代码给我。如果你这么想，那你永远只能做一些小玩具。科技行业什么最值钱？是 sop， 是 标准化的工作流程。 superpowers 不是 简单的提示词，它是直接给你的 ai 注入了一整套顶级的软件公司方法论。装上它， ai 就 不再只是一个只听指令的打字机，而是瞬间成为全自动运转的技术团队。 在这个生态里，包含了十四个环环相扣的技能。当你抛出一个模糊的想法，他会先出发。 brainstorming。 他 化身产品经理，用苏格拉底的提问帮你把卵脑子里的一团乱麻梳理成专业的设计文档，专治小白的，想不清楚，说不明白。 接着是 writing plans， 它像架构师一样，把大项目拆解成一个一个好落地的小任务。 最觉得是他的 sub agent driving development。 在 执行环节，他会针对每一个小任务，自动派活给不同的 ai 员工，还会严格遵循先写测试，再写代码的红绿重构标准。 他自己可以在那里干好几个小时，绝不跑偏。最后做代码审查，查 bug， 合并代码， 这全都是自动化的流程。听到这里，你可能会问，老哥，这么多高深的概念，我需要学吗？答案是，你完全不需要懂，更不需要管。 你就像一个公司老板一样，你需要亲自去画圆形写代码做测试吗？并不需要，你只需要输入需求，整个团队自己就运行起来了。你只需要坐在那里回答 ai 抛给你的几个确认问题就行。 我朋友就是这样几句话， ai 自己分工，自己设计，全自动帮他搞定了一个 a 股行情复盘系统，这就是 web coding 的 全自动发动机。第二个 skill， front and design 后台逻辑搞定了，那界面怎么办？这个时候，第二个技能 front and design 出马了，它的核心任务是把界面变得好看，彻底干掉你页面上的 ai 位。什么是 ai 位？ 万年不变的默认字体，俗气的紫色渐变，死板的居中排版，大家看了只觉得廉价，但小白又不知道怎么跟 ai 形容，我要高级感， front and design 就是 你的顶级艺术指导。你在写代码之前，它会强制你自己先做设计思考今天的网页，是走复古未来风、极简杂志风，还是旷野工业风，它自己会定基调，你不用费心描述，它会自动调用视觉武器， 抛弃烂大街的字体，换上极具性格的排版，大胆使用留白，甚至给你加上丝滑的滚动 动效和高级的造点纹理，这不仅仅是让你的项目从能跑变为能看，直接把你的野生点子包装成了过目不忘的顶级产品。第三个 skill， chrome dev tools 有了大佬执行，有了神仙颜值，一切就完美了吗？不一定，你的网页可能有 bug， chrome devtools 就是 你的全自动测试工程师。如果说前两个技能给了 ai 大 脑和画笔，那么这个基于谷歌官方 mcp 协议的神器 skill， 就是 直接给 ai 装上了眼睛和手。 以前 ai 写代码是蒙着眼睛跑，出了 bug， 你 得疯狂地复制报错信息给他。现在他能直接接管你的 chrome 浏览器， 他会像真人一样自己打开网页，点击按钮、填表单，走通整个流程。发现不对劲，他会自己去查控制台的红字报错，抓取网络请求，然后自动回去改代码。他甚至还能顺手帮你做一个加载速度和 seo 的 性能体验。 我朋友说整个流程他最震撼的就是这一步。以前听说程序员提 bug 掉头发，现在他就端着茶杯发愣，看着 ai 自己打开页面测试，自己发现错误自己修复，而他什么都不用做。各位新手想提高自己 web coding 的 能力，记住这三换神， superpowers 管大脑执行， frontend 管皮囊审美， chromevtools 管深度体验测试。 现在市场上的 agent skill 成千上百，你不用去焦虑，作为一个写了快二十年代码的程序员，我帮你验过货了。 装上这三个 skill， 再加上你的创造欲，足够你靠 web coding 做出一款商业级的产品。欢迎在评论区告诉我你有什么推荐的 skill， 这里是 acodeem， 我 会持续推荐 skill， 欢迎关注。鸡变藕不变，我们下期再见。

你有没有遇到过这种场景，测试一下炸四个地方，登录挂了，接口五百，按钮快照不对，日期时区也错，让一个 ai 一个个查，等到下班都像在排队修水管。 superpowers 里的 dispatching parallel agents， 就是 教 ai 一 件事遇到多个互不相关的问题，不要全塞给一个人查，主 ai 负责分工，每个子 ai 只查一块。 但重点来了，病情不是乱，派人先判断这些问题是不是独立的。如果一堆错误都来自同一个数据库，配置坏了，那就不能拆，先找共同根音。 每个子任务都要写清楚四件事，只看哪个文件要解决，哪个失败不能改什么回来要汇报什么。因为子 ai 没有你的完整上下文，你不给他就只能拆。 比如登录测试失败，就派一个子 ai， 只查登录用户接口五百，就派另一个，只查接口按钮快照不对，日期时区错误也分别查， 边界清楚就不容易互相踩脚。子 ai 回来以后，主 ai 不 能直接说完成，要看每个总结检查有没有改到同一批文件再跑。完整测试并行只是提速，验收才是兜底。 这个仓库技术站其实很轻，核心是 markdown 写的技能说明，再用插件入口接到 cloud code、 codex、 cursor、 open code 这些工具里，它不是复杂应用，而是一套 ai 工作流程。 我还查了相关因素和 pr， 有 人指出一个坑，如果工具要求同一轮消息里发出多个任务才会并行， 那你一轮派一个，其实还是顺序执行。嘴上说并行不代表真的并行。新手最该学的不是炫技，而是三件事，先判断任务能不能拆，给每个任务写清楚边界，最后统一验收，这样 ai 才像团队，不像野马。一句话总结， dispatching parallel agents， 就是 给 ai 装一个项目经理脑子，多个独立问题分头查，统一验收。想看我拿它实战跑一个坏测试仓库评论区扣分工。

当 superpower 遇上 polymarked 自动化追踪中东冲突的赔率波动，今天给大家介绍一个最近长期霸榜的新的一个 askill， 呃，名字叫做 superpowers， 它在 github 上长期排名在周排名的前三，目前已经有超过十三万颗星星。 相比之前给大家介绍的那个 b m a d 框架，我觉得这个更适合个人开发者，是自己开发一些应用程序啊， demo 会比较方便，所以推荐给大家。那今天通过一个实力怎么让它自动化生成最终最终在 pollymark 的 上中东冲突的一个赔率波动？来给大家演示一下。 这个 superpowers 是 一套完整的敏捷开发方法论模块。按照标准的软件开发流程，它的核心模块大概分为下面四个阶段。 第一个就是需求与设计规划，在你动手写代码之前，他会通过苏格拉底式的提问，帮你梳理清楚有哪些需求边界， 并且探索期待的方案，最终给出一份结构化的设计文档供你拍板和决策。第二步他会做工作区准备，并且做任务拆解，将大需求拆分成一些小颗粒度的实现步骤，并且明确到具体的文件路径和预期验证结果。 第三步就是做一个代码的实现与测试。其实整个 superpower 的 代码实现与测试是基于 test driven development 的 概念来开发的，它是先写测试用力，然后基于这些测试用力来构建代码。 它会根据任务清单派发的这些词 agent 进行并行或者批次的自动执行，也可以设置人类确认的卡点， 避免这个方向跑偏。最后一步是做纠错与交付，它会使用固化的四阶段排查方法，也就是所谓的现象收集，根音定位，深度防御，还有验证来根除这个问题。今天选举的实力是， 呃，让 superpower 在 我的电脑上构建一个自动运行程序，它能够定期去 pollymark 上提取我关心关心的这些事件，合约的赔率变化情况， 以及压注的金额变化情况。每天早上晚上各一次来生成一个 pdf 报告啊。同时我把这个 pdf 报告也让 workbody 每天呃定期发送到我的微信上，这样我就不用我再每天去网页上这个 pollymark 的 上的这些压注变换情况， 在手机上就可以实时掌握情况。首先我们看一下怎么安装这个 superpower 啊。 superpower 就是 在 github 上，你搜索了以后打开这个网址很直接，在我是在 antigravity 里边安装的，大家也可以在 codebody 啊或者 tree 啊这种 id 开发环境里边来安装，其实是一样的，现在安装这些 skill 也很方便。嗯，其实你只要直接打开对话框跟他输入这句话，这就是我跟他说的啊，你直接在当前工程下安装这个 skill， 便由后面使用，你看它大概运行了一分钟就把它装好了。另外一个推荐大家一个常用的 skill， 也建议大家装一下，这个是 anastrop 官方发布的一些常用的 skill， 里边有一些常用的 office 文档处理啊，网页浏览啊。也建议大家安装完了以后，在这个点 agent 这个文件夹下面就会出现一个 astropics skill 和 superpower 的 两个文件夹，这两个文件夹里边其实就是把所需要的这个 skill 从 get 上下载下来都完成了。安装啊，现在很方便，也不需要你人工去下载，去 get， 直接跟 ai 说你想要要装的，它就给你完成了。 好，接下来我们看一下他是一步步怎么实现的。首先看一看我的原始的这个需求，这个还是花了我一点时间呢，就是我建议大家开始的时候虽然有这样一个框架，也把自己的需求尽量想明白，其实我是需要一个应用程序，一个定期自动执行的应用程序， 它能够从 public 上获取信息并形成一个报告，并且我指定的存放的路径文件名的格式啊，还有就是说我要求这个对里边的这个 public 上的路径文件名的格式啊，还有就是说我要求这个对里边的这个 public 上的哪些， 呃，数据，并且怎么来呈现，我其实都在这里讲清楚了，我看了一下 polly mck 上一个比较大的，几百万的这种，嗯，合约大概有这么五个。呃，一个就是特朗普宣布结束对伊军事行动一个合约，还有霍尔木海峡四月底还是五月底这个能够通恢复正常的这个合约。还有一个就是每一停战协议 达成协议的合约，每一冲突结束的合约，主要这几个合约是比较大的，这个我还是手动把它找出来的。然后我接下来就说，请你用这个数据库的框架思路从头开始，第一步带着我一步一步完整的走一遍流程。好，然后他接下来就是 他读了一下整个工程的上下文啊，他认为他对这个上下文啊数据结构已经基本了解了，他开始逐一提问来跟我澄清一些细节在他自己会去读去。 接下来他对这个整个交易量的这个数据呈现方式，他给了我一个选项，这点我觉得他很好啊，就是他不是光问你这种开放式的问题，他其实是给你选项的 就是并且给了推荐他的推荐是方案 a， 那 我基本就遵照他的方案选了方案 a。 第二个问题就是他问问就是和交易量一样前面那种概率的这个曲线，每个合约事件的概率曲线到底应该怎么描啊？他也其实给了推荐方案，我选了方案 b， 就是 从宏观的 api 回拉历史概率数据作为极限，我选的是方案 b。 然后第三个问题，他其实在技术站选择上又问了我问题，到底有什么技术站他推荐使用拍成方案，并且我也同意了好。第四个问题就是他对这个拍板风格啊，是用什么语言，他也问了，问的很细的，其实就像一个人一样，我告诉他我要中音混合，我选的也是 c， 这个我给他回答也是 c。 第五个问题就是他说你想这个，我因为要求他不要，不仅有定时出发了，还有就能够让我来那个手动出发。他问我到底是用这种 bat p 处理的方式，还是开发一个 web 界面，他其实也是建立这种 a 的 比较简单的方式，我也给他回答完成了 a 啊。最后一个他给了一个技术方案的一个整个的比较，他在了解了前面这些问题以后，他说到底是方案一单脚本加 matlab 的 这种方式，那生成 pdf 呢？还是方案二？方案三，后面他就开始设计了啊，整个设计部分他就开始根据我前面的输入完成了一个整体架构数据流的设计。这个是他的整个设计， 从出发方式到生成报告啊，到文件的这个存放方式啊。最后他又问了我这个整个设计架构是否合适啊？并且用了本地的 sql lite 数据库，我觉得是 ok 的。 好，他进行更详细的设计，那接下来设计一个数据模型啊，这也是我们平时开发的时候 想到的，一般图表这种报告总归有一个数据模型，他使用了 sql lite 的 一个事件表，一个子合约表，还有个快照表，他其实都设计好了， 并且他把整个在设计这个 pdf 报告之前，他把整个报告的页面结构也做了这个，给我说了一下，大概是一个什么样的样子。那第一页是什么？第二页是什么？每个事件布局是怎么样的？ 就是一个中文标起名啊，下面一个英文标起名，每个子合约啊，比如说七月底结束战事，还有，嗯，四月底，四月七号结束战事，四月十五号结束战事，大概能 这个赌注量是多少？现在概率是多少？他其实并且下面有图线，他把整个报告的样式也跟我事先做了确认，然后我对这个报告在这里做了一个具体的反馈。我说你这个五个事件的这个里边的这个子子合约事件里边的这个事件，时间要从近到远排列啊，就是这个时间不要无序的排列，或者按照规律概率来排列，我让他按照时间来排列， 接下来他就收到了这两点修改意见啊，并且把它纳入了它的整个这个设计，然后问我是否要继续，我说继续啊，接下来他就开始设计这个 api 的 调用策略和配置了啊，最后问我 ok 吗？我说 ok 的。 然后第五部分就是一个定时调度和手动出发的设计 啊，首先给了一个 bat 文件啊，定时任务的话，它在 pos 里边，它自动创建了两个计划，任务也都完成了。然后最后他做了一个设计总结， 整个文件是什么啊？整个它这个编程主要产生了这么几个文件，数据是什么？它有个 s q i 的 一个三张表的一个数据库，输出是什么啊？依赖是什么？调度是什么？数据源是什么？它数据源主要是来自于那个 telemark 的 上面这个 api， 嗯，这个手动触发文件最好帮我改一下，改成 run erron 这个 conflict report 啊，并且他接受了啊。再接下来就是把这个整个设计规格的这个文档也写成了一个 markdown 格式。好，第七步，他扫描了一下这个 spec 啊，他做了自我的评选啊，有没有一个问题？当然你也可以 将来 customise 这个 spec 自检的规则让他来帮你做评选。最后他说请你审阅了啊，我大概打开了看了一下 m d 文件，这个反正写的很规范。接下来我就说 ok 了啊，接下来他就开始执行了啊，整个执行他也很好，他把整个执行分成了， 根据前面的设计分成了八个步骤。第一个是项目的基础实施，接下来数据库初步化，接下来 api 数据采集，然后 pdf 生成，然后主流程整合，最后我们用 windows 的 定时任务设置最终验证啊，整个也就是 他后面就按照这个来执行了，这执行还是花了不少时间，然后通通完成了以后，他说，哎，我这个报告整个执行大概花了七分钟时间吧，那并且他完成了这个 task， 他 都一个个都完成，大家可以看到他这里整个 task 是 怎么一步步完成。其实完成了以后 我还是有一些修改的意见的啊，我说他一些已经关闭的自核，约你不要再出现在报告中了。另外一个就是他报告生成的文件名啊，按照是这个零九三零， 他只要是上午生成的，他都把它当成了零九三零。我说你这个不太好，嗯，是根据实际生成的名字时间来命名，比如说零九三幺，你是三十一分生成的，就写成零九三幺。还有一个他里面的一些取点就是也有点问题，我让他也进行了修改， 这个私下修改，它很快花了一分钟也完成了，然后它最终生成了一份这样的报告， 其实最后它就生成了两个这样的执行文件，一个是生成定时任务的一个点 p s e 的 文件，这里是以 管理员身份进行运行，这个它已经运行过了啊，这建立了上午九点的这个任务，下午九点半的这个任务，每天定时读取两次来生成前面演示的那个 pdf 报告。呃，另外一个其实它生成的就是一个 bat 文件， 这 b a t 文件就是你可以把它拖到那个桌面上啊，你想运行的时候直接运行一下，双击运行一下这个 b a t 文件，它就可以按照你当时的时间点来生成一个这个赔率的这个事件合约的报告。 今天带着大家通过一个实力实际感受了一下苏泊泊这个 skill 如何来构建应用。相对来说这个 skill 相比之前的 b a t 框架更加简洁明了，执行效率也比较高，相信对个人开发者有更大的帮助。今天的分享就到这里，谢谢大家。

嗨，我是马哥，每天带你看一个开源好项目第三十三期。你是不是有这种经历，让 ai 帮你写个功能，他看都不看需求就开始敲代码，敲完之后一堆 bug， 你 让他改，他又给你引入新 bug， 累不累？ superpowers 是 一套 ai 编程方法论，他不让 ai 直接写代码，而是先问清楚你要啥，画出设计，让你确认，制定好计划再动手。 你跟 a a 说要做个功能，他不会马上写代码，而是会反过来问你，你到底想实现什么？把模糊的想法变成清晰的需求，这一步错了，后面全错。 确认完需求， ai 会出一份设计文档，但它是拆分成一小块一小块的，不是给你扔一堆你看不懂的东西，你点头了，他才敢继续 计划。定好之后， ai 会启动子代理去执行任务，自己监督自己。官方说 cloud 可以 自主工作好几个小时不跑偏，你只需要最后验收成果就行。这个项目上线七个月，总共拿了十九万颗星，今天就新增一千七百八十颗，一万七千多人 fork 回去自己用， 三十三个人在贡献代码数据，不会说谎。如果你用的是 cloud code， 去插件市场搜 superpos， 安装上就行， 装好之后，下次你让他帮你写代码，他就会自动用这套方法论跟你工作了。如果你经常用 ai 编程工具，如果你被 ai 写出来的代码气到过，如果你想 ai 帮你干更复杂的活，这个框架值得你试试。 好的方法论，让 ai 真正成为你的生产力，而不是麻烦制造机。觉得有用就点个赞，关注马哥，每天带你发现宝藏开元项目，咱们明天见！