哈喽大家好，我是阿星👋
最近我被一个问题反复教育：AI 写代码越来越快，但项目并没有越来越稳。我这种急性子，以前最常干的事就是「先让它写完再说」。
为了少走点弯路，实测了套开源方案：obra/superpowers 。
它把技术开发文档、分支隔离、代码审查、子代理协作这些工程师会做的动作，变成一套有约束的流程。AI 不是想到哪写到哪，而是按节奏过关。让业余编程爱好者有了专业工作流的加持。
效果如何
先说结论，一些专家朋友也认为这是工程提示词的最佳实践。不过它有一个比较明显的问题，就是对小项目有点太大了。比如我让他来做一个小的项目改造，它会帮我写好mock占位一大堆东西。其实小工具开发codex基本都一两把就做完了都不用上这些mock值可能都完工了。所以这个项目它更适合体量稍微大一点的项目，小工具你就别用它了。
然后说我自己的体验。
我之前不是参考@Ben 老师的agent系统做了个写作工作流吗。
（我不鼓励大家让机器代替你写作，因为那样的内容往往是没有流量的，而不是看是什么东西写的）
虽然有1000多人转发，但是只能给会编程的人用，大部分人是看不懂的。长这样👇
想用这个系统你要先有编程软件还要不晕代码才行，直接难倒99%的人。
我从商业化的角度来思考这个问题，
如果装叉别人看不懂等于没装，所以我还是做的简单点，把它还原会有界面的形态。
第一版给我做的太理科男了，写个文章还要给我打印日志。
（如果你开头约束好不会这样，我是一开始只是想做做看所以没强制要求用户体验）
我让他改的可视化一点，它就立马给我上了个规范文档还自己提交了。
打开看了下
他们这些内容和普通产品经理和普通开发的工作内容是不是都有点重复？
太成熟了
工作的时候它真的给我核对的超级详细，
瞅瞅，恨不得每个重要的技术大前提都要给我确认。
不过被它这么一问我还顺带学了点知识•ᴗ•💧
最后直接给我改对了，复制、产出物下载、二期待实现的东西都给我弄的明明白白。
接下来只用它在这个基础上去新增不同题材、发文管理就行了。
整体上还是很方便的。
原理是什么
Superpowers ≈一套可被 Codex 自动发现并执行的工程流程规则
Codex 启动时会扫描 /.agents/skills，你的软链只是把 /.codex/superpowers/skills 挂到这个扫描目录里，所以这些技能就被识别到了。
子代理能力则是工具映射：如果流程里需要“子代理”，在 Codex 里就对应调用 spawn_agent
它更像给 Codex 加了一层可复用的工程方法论操作系统。它把开发拆成明确步骤：brainstorming、写计划、执行、review、收尾。你不用每次都重新想「下一步该干嘛」，流程已经提前铺好。
所以底层还是同一个 Codex，但工作方式从“直接写代码”升级成工程协作。
怎么安装
直接给codex说就行了。
我最近爱上了codex，
你们其他编程软件详见README。
Fetch and follow instructions from https://raw.githubusercontent.com/obra/superpowers/refs/heads/main/.codex/INSTALL.md
这个项目是 全局安装 ，不在你当前工区。安装完了之后直接去codex字下面的文件夹即可。
比如在这里你就能清晰看到，它实际上里面套娃了很多skills
来对应它的工程技能。
比如总的编程技能……
比如脑暴技能……
都可以一个个点开看看他们是怎么写的。
装之后，先重启一次 Codex（如果你是刚加了 multi_agent = true，需要生效）。 进入你的任意项目目录。直接在对话里用 superpowers 的技能名触发。
具体技能如何触发
打开项目后用关键词触发，或者直接描述任务让它自动匹配。比如——
1、自动触发
你正常提需求就行，比如“帮我做一个用户登录功能”。Codex 会根据描述匹配对应 skill。
2、点名触发（更稳）
你可以直接在消息里写 skill 名字，比如：
-
- use brainstorming，帮我先把这个需求梳理成设计
-
- use writing-plans，基于设计拆成可执行任务
-
- use executing-plans，按任务开始实现
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- use systematic-debugging，排查这个报错
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- use requesting-code-review，review 我当前改动
3、推荐工作流（最常用）
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- 先 brainstorming
-
- 再 writing-plans
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- 再 executing-plans / subagent-driven-development
-
- 最后 finishing-a-development-branch
然后，你只需要再做最后一步：退出并重新打开 Codex CLI（重启一下）
我最喜欢的一个点是它能弥补半路出家学编程的人的短板。
不少人让 AI 先写一大段，再回头补测试。Superpowers 是反过来，先红后绿，先思考写计划，再补最小实现。听上去麻烦，实操里更省事，因为回滚和返工少了很多。
另一个我很喜欢的点是多代理分工。这个仓库现在有 14 个技能模块，像 subagent-driven-development、requesting-code-review，都在帮你拆任务和控质量。你可以把它理解成，AI 不再是一个人闷头干，而是一支有分工的小队。
我自己的体感很直接：从「盯着 AI 乱跑」变成「盯着流程质量」。焦虑感真的会下降。
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