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让 AI 写代码不再瞎写：Superpowers 把每个环节都拆到位

最近用得最顺手的一个 AI 编程插件，叫 Superpowers。

2026年5月22日

彭少

6 分钟阅读

来源：content-hub

最近用得最顺手的一个 AI 编程插件，叫 Superpowers。

一句话讲清它是干嘛的：把我问一句 AI 答一句这种粗放的写代码方式，升级成 AI 自己拆解需求、写规格文档、再拆成具体计划、逐步执行、最后还会自我验收的工作流.

本质上是给 Claude Code（也支持 Codex、Gemini CLI、Cursor 等）装上一套规范化的多步任务执行框架。

作者是 obra（Jesse Vincent，前 Anthropic 工程师），开源在 GitHub 上。

为什么这个插件值得装

我用 AI 写代码这么久，最大的痛点从来不是它写得慢，而是它写得糙。需求理解一半就动手、改这个忘那个、跑完跟你说已修复结果一测还是报错。

归根到底是因为任务没拆够细，每一步之间也没什么真正的约束。

Superpowers 解决的正是这件事。

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任务拆解的颗粒度够细。

我丢一个稍微复杂点的需求过去，它不会立刻动手写代码。先 brainstorm 几轮，把意图、约束、成功标准都问明白，落到一份 spec 文档里。

再把 spec 拆成 implementation plan，每一步具体要改哪些文件、加什么测试、怎么验证全部列清楚。这两份文档都是 markdown，commit 进 git，我能逐字审一遍才放它开干。

环节之间是真有约束的。

它不是把任务列出来就完事，每一步执行前都要声明意图、执行后都要验证产物。

最关键的是有一条 verification-before-completion 的硬规则：AI 声称完成之前必须跑过测试、type check、构建，看到真实输出才算数。

这条直接把我以前最烦的假性修复给堵死了。

复杂任务用 subagent 并行处理。

一些可以独立推进的子任务会被分发到子 agent 各自跑，主对话只负责协调和决策。结果就是主线 context 不容易爆，每一路工作也都有自己专属的上下文，不会互相污染。

全程文档化，可中断可续上。

spec、计划、进度追踪全是 markdown 文件落在项目里。中途想停下来看看方向对不对，直接打开文档看；改主意了就回去改 spec 再重跑。

整个过程是可追溯、可审计的，不像聊天记录翻起来一团乱。

Codex 客户端： 直接在插件商店里搜 superpowers，一键安装。

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Claude Code： 在终端里跟 CC 说一句「帮我装 obra 的 superpowers-marketplace 插件」，把 github.com/obra/superpowers-marketplace 这个地址给它，它会自己完成。

装完重启一下 Claude Code 就生效了。如果你嫌 obra 的 marketplace 更新太快想稳一点，也可以走 Anthropic 官方插件市场，在 Claude Code 里输 /plugins，搜 superpowers 装官方那个版本。

只要任务复杂到你担心 AI 理解会跑偏、或者改动可能伤到其他地方，就值得让 Superpowers 接手。

典型场景：

反过来，改一两行小 bug、调个文案、跑个一次性脚本，这种就别用了，拆解成本不划算，直接让 AI 干就行。

Superpowers 给我带来的真正改变，是我对每一步在发生什么变得心里有数。

之前我盯着 AI 干活，是因为不盯它就出乱子。现在我能放手，不是因为 AI 突然变聪明了，而是因为它的每一步都在文档里，每一步之间都有验收闸口。

工具最好的样子，大概就是把混沌的过程结构化，让人能腾出注意力去想真正重要的事。

仓库地址：github.com/obra/superpowers