Superpowers 是一款能将代码智能体（coding agent）转化为规范化协作助手的工具：它会先厘清你的开发需求，再通过清晰的步骤和严格的测试驱动开发（TDD）流程，完成功能的设计、规划与落地实现。该工具可自动管理代码分支，将开发任务拆解为细粒度的子任务，调用内置评审机制的子智能体协同工作，且在代码合并前强制执行质量校验。使用 Superpowers 后，你能获得更可靠的代码成果，大幅减少对 AI 的人工监管成本，可在独立分支中安全开展实验性开发，同时拥有一套可复用的标准化工作流程 —— 就像和一位严谨且始终遵循最佳实践的初级工程师协作一样。
coding agent 变得越来越强：
能写代码、能改 bug、能补测试，甚至能自己“决定”怎么实现需求。
问题也随之变得明显。
它并不是一个模型，也不是某种神秘的 AI 插件，而是一套为代码智能体设计的、可执行的软件开发工作流程。目标只有一个：
让智能体在写代码时，表现得更像一个遵循工程规范的协作者。
从“即兴生成”到“流程驱动”
在没有约束的情况下，大多数 coding agent 的行为模式是这样的：
- 用户提需求
- 模型快速给出实现
- 中途可能发现问题，再临时补救
- 测试、设计、回溯往往是“可选项”
Superpowers 做的事情，是把这一切前置并结构化。
它通过一组初始指令（bootstrap instructions）明确告诉智能体：
你并不是随便写代码，你需要先查找可用的 skills，再按技能规定的流程行事。
这些 skills 本质上是一套高度工程化的 SOP，例如：
- 如何澄清需求
- 如何拆解任务
- 如何在实现前进行设计推演
- 如何验证结果是否真的满足目标
智能体被要求“先想清楚，再动手”。
Skills：是行为规范
Superpowers 里最核心的概念是 skills。
这里的 skill 并不是函数、插件或 API，而是明确规定“在某个阶段应该怎么思考、怎么行动”的流程说明。
你可以把它理解为：
给 AI 用的工程方法论文档。
例如，一个实现功能的 skill 可能会要求智能体：
- 明确输入、输出与约束条件
- 给出至少一种可验证的实现方案
- 指出潜在风险或失败路径
- 在实现后检查是否覆盖了最初的目标
如果没有对应 skill，智能体就不能“随便发挥”。
不直接“操作代码仓库”
需要特别说明的一点是：
Superpowers 不负责真正的 Git 操作、CI 流水线或分支管理。
它的“强制性”来自认知层和流程层：
- 要求在独立分支语义下工作
- 要求在合并前完成自检与评审式思考
- 要求在不确定时回到需求或设计阶段
也就是说，它约束的是智能体的决策路径，而不是你的基础设施。
为什么它能降低监管成本？
很多人用 AI 写代码累的地方在于：
你必须随时盯着它，防止它“想当然”。
Superpowers 的做法是，把人类工程师常用的那些隐性经验显性化：
- 什么时候该停下来想一想
- 什么时候该回头检查假设
- 什么时候该验证而不是继续写
当这些步骤变成 agent 的默认行为，你就不需要每一行代码都亲自审。
更接近“初级工程师”，而不是“魔法模型”
一个很贴切的比喻是：
使用 Superpowers 之后，你协作的对象，更像一位始终遵循最佳实践、不会越权行事的初级工程师。
它未必比原来的 agent 更有灵感，
但它更稳、更可预测，也更容易被纳入真实的软件工程流程中。
Github：https://github.com/obra/superpowers
油管：https://youtu.be/p26unb9FS4E