当你使用AI编写代码时，是否常遇到这样的尴尬局面？你兴致勃勃地丢给它一个需求，它反应神速，很快生成了一大段代码。但运行起来却错误百出，业务逻辑也经常残缺不全。更令人沮丧的是，它今天写的代码，可能明天自己都无法理解或续写。
究其根源，许多现有的AI编程工具存在一个通病：它们“太听话”，缺乏工程思维，往往倾向于机械地堆砌代码，而不会停下来进行系统性思考与规划。
最近，在GitHub的Trending榜单上，一个名为Superpowers的项目引起了广泛关注。
这并非一个全新的AI模型，而是一个为Claude Code设计的“外挂技能包”。它的核心理路非常巧妙：既然AI容易盲目输出，那就为它强行植入一套“资深工程师”的工作流，迫使其遵循规范的开发流程。
安装Superpowers后，你的AI编程助手将从一个只会写代码的“实习生”，蜕变为懂得测试驱动开发（TDD）、懂得拒绝不合理需求的“技术专家”。在人工智能辅助编程领域，这代表了一种向工程化、系统化迈进的思路。
在Claude Code终端中，输入 / 符号，就能看到诸如 Brainstorm（头脑风暴）、Write Plan（制定计划） 等指令已准备就绪。
实战演示：构建企业级邮箱验证服务
为了检验其实际能力，我们尝试让它构建一个生产环境级别的 “邮箱验证器” 服务。
提出需求后，Superpowers 的 Brainstorming（头脑风暴） 技能被自动触发。它没有急于编写任何代码，而是像一位经验丰富的架构师，通过多轮问答来精确对齐需求，例如确认部署方式（REST API微服务）和预期调用量级。
当设计方案完全确认后，它会自动将这份详尽的设计文档写入项目的 docs/plans/ 目录下，为后续开发确立明确的基准。
设计方案敲定后，输入 “开始实现” ，Superpowers 便会调动 writing-plans 技能，瞬间生成一份长达1200多行的详细实施计划，明确目标、架构和技术栈（Python, FastAPI等）。
紧接着，调用 subagent-driven-development 技能。此时，它化身为项目经理，将宏大的开发计划精准拆解为10个原子级任务（如项目设置、Pydantic模式、邮件解析器等），并逐个击破。
这只是Superpowers技能库的冰山一角。它还内置了系统调试、代码审查、工作流管理等十余种技能，几乎覆盖了从编码到交付的全流程。如果内置技能无法满足需求，它还支持自定义技能，并提供了详细教程。
如何安装与使用
目前，Superpowers 主要作为 Claude Code 的插件运行，安装过程非常简单。如果你已配置好 Claude Code 环境，只需在终端输入以下两行命令：
- 添加插件市场：
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
- 安装 Superpowers 插件：
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
对于使用其他编码工具的用户，作者也提供了手动配置文档，但门槛相对较高。
结语
在追求“秒生成”代码的时代，Superpowers 选择了一条看似更“慢”的道路。它拒绝无脑输出，强制进行需求梳理与设计；它推崇先写测试再写代码的TDD模式。
初看繁琐，实则这是一种更高级的“快”。它从根本上减少了因需求不清导致的返工和因代码质量低下带来的调试时间。这面“镜子”映照出软件工程的本质真理：代码质量永远优于数量。
如果你厌倦了AI生成的代码漏洞百出，不妨尝试这个倡导“慢工出细活”的工具。它或许不会让你瞬间起飞，但能确保你在后端与架构的正确道路上走得更稳、更远。
发表于 14 小时前
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