自从开始深度使用 Claude Code，我发现了一个有趣的悖论：模型的逻辑推理能力越强，反而越容易在实际项目中"随心所欲"。
每次更新都惊喜，但每个 Session 都是重复讲背景、重复调试、目标不断漂移——这不是 Claude Code 的问题，而是我们缺少一套稳定的工程化工作流。
直到最近在 GitHub 挖到了 Superpowers 项目（已有 1.6 万+ Star），我才意识到：流程规范，才是 AI 编程效率的真正上限。
为什么 Claude Code 看起来很不专业？
Claude Code 虽然强大，但长期使用会暴露几个典型问题：
- 上下文健忘症：每个新 Session 需要重新讲述背景和需求
- 流程反复性：同一个调试流程反复复述，效率低下
- 目标漂移：Bug 修着修着就偏离了原始需求
- 质量盲区：提交前是否遗漏测试、代码审查，全靠人工记忆
这种反复的"调教"过程消耗大量心智，问题的根源不在于模型本身，而在于缺少强制执行的工程化工作流。
什么是 Superpowers：不只是提示词库
核心定位
Superpowers 的本质是一套工程化技能体系，而非简单的提示词集合。
在 Claude Code 的架构中，Skill 相当于给 AI "安装 App"——每个 Skill 都是一个独立的工作模块，涵盖软件开发生命周期的完整链路。
其核心理念：Process over Prompt（流程优于提示）
安装后，Claude 不再是被动的代码执行者，而是能主动通过斜杠命令（/command）引导你的合作伙伴。
核心技能分类
| 技能模块 | 功能描述 | 触发时机 |
|---|---|---|
| 🧠 规划 & 头脑风暴 | 通过结构化提问完善初步想法，探索方案，生成设计文档 | 编码前期 |
| ⚙️ 开发与重构 | 基于批准的设计方案执行代码实现 | 设计评审后 |
| 🧪 测试驱动开发 | 强制执行 Red-Green-Refactor 循环 | 实现阶段 |
| 🐞 调试 | 系统化问题诊断与修复 | 故障处理 |
| 🤝 协作 & 代码审查 | 按严重程度分类问题，生成审查意见 | 任务间隙 |
| 🚀 提交前验证 | 测试验证、分支清理、合并检查 | 开发完成 |
重要：你无需记住所有流程。Skill 会在合适的时机自动触发。
工作流程拆解：从想法到上线的完整链路
第一阶段：头脑风暴与设计
触发命令示例：/brainstorm
- Claude 通过结构化问题引导你明确需求
- 探索多种技术方案，分段展示设计方案供验证
- 自动生成设计文档，作为后续开发的参考基线
第二阶段：隔离开发环境
触发命令示例：/using-git-worktrees
- 基于 Git worktrees 创建隔离的工作分支（避免对主分支的污染）
- 运行项目初始化，验证测试套件的基线状态是否干净
- 为后续开发建立可回滚的环境
第三阶段：编写执行计划
触发命令示例：/write-plan
- 根据设计方案，将工作分解为原子级别的小任务
- 每个任务包含：精确的文件路径、完整的代码片段、具体的验证步骤
- 形成"任务检查清单"，避免遗漏
第四阶段：子代理驱动执行
触发命令示例：/execute-plan
- 为每个任务派遣独立的子代理执行（避免单个 Session 过长导致上下文漂移）
- 两阶段审查机制：
- 第一步：检查规范符合性（代码风格、命名规则）
- 第二步：检查代码质量（逻辑正确性、性能）
- 支持分批执行，设置人工检查点（关键决策由人类确认）
第五阶段：测试驱动开发
触发命令示例：/tdd-cycle
强制执行经典的 Red-Green-Refactor 循环：
- Red：编写预期失败的测试，确认其失败
- Green：编写最小化代码使测试通过
- Refactor：清理代码结构，删除冗余实现
这一流程强制 Claude 先想清楚需求再写代码，而非"先写再修"。
第六阶段：代码审查
触发命令示例：/request-review
- 根据执行计划对已完成的代码进行审查
- 按问题严重程度分类（Critical / Major / Minor）
- 严重问题会自动阻碍进度（需要修复后才能继续）
第七阶段：完成与清理
触发命令示例：/complete-branch
- 验证所有测试通过
- 提供操作选项：合并到主分支 / 创建 PR / 保留分支 / 丢弃
- 自动清理 Git worktree，释放系统资源
快速上手：安装 Superpowers
安装步骤
Superpowers 利用 Claude Code 的内置插件系统，安装极其简单：
步骤 1：注册应用市场
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace步骤 2：从市场安装插件
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace安装后，Superpowers 的所有 Skill 会自动集成到 Claude Code 的命令系统中。
实际应用场景
| 场景 | 典型问题 | Superpowers 解决方案 |
|---|---|---|
| 新项目启动 | 需求不清，方向易漂移 | /brainstorm + /write-plan 前置设计 |
| 团队协作编程 | 代码质量参差，审查成本高 | /request-review 自动化审查，严重问题自动卡点 |
| 快速迭代修复 | Bug 反复出现，修复方向不稳定 | /tdd-cycle 强制走完 Red-Green-Refactor |
| 技术债处理 | 重构范围不清，容易超scope | /using-git-worktrees + /execute-plan 隔离开发，分步推进 |
深层思考：为什么这个设计如此重要
Superpowers 最高明的地方，在于它做了一件看似简单但极具意义的事：
把人类工程师几十年积累的"软件工程智慧"（TDD、Code Review、系统化调试），内化成了 AI 的本能行为。
这不是让 Claude 变得更聪明，而是让它更守纪律。相比提示词优化（Prompt Engineering）的微观调整，工作流设计是宏观的"游戏规则"重塑。
核心价值链：
- ✅ 可追溯性：每个决策都有记录（设计文档、计划、审查意见）
- ✅ 可复现性：工作流固定，不同 Session 间的质量一致
- ✅ 可控性：关键点设置人工检查，AI 不会越权
- ✅ 可扩展性：支持多任务并行（子代理模式），不受单 Session 限制
总结
在 AI 编程时代，我们常常陷入一个误区：认为优化提示词能解决所有问题。但 Superpowers 用 1.6 万个 Star 证明了另一个事实：
工具的上限决定了效率的下限，但流程的规范决定了项目的质量上限。
我们不再缺能写代码的 AI，我们缺的是能遵守工程规范的 AI。当你不再每次都从头解释工作流、不再为重复的调整而心烦时，AI 编程的真正效率才会显现。
这就是为什么我将 Superpowers 推荐给每一个在用 Claude Code 的开发者：它不只是一个 Skills 库，它是一次工程范式的升级。
深度使用 Claude Code 数月后的真实体会：投入 10 分钟装插件，省下的是每天数小时的"流程调教"时间。