Superpowers 渐进式使用过程和最佳实践

大家好，我是双越。wangEditor 作者，前百度滴滴资深前端工程师，慕课网金牌讲师，PMP，前端面试派作者。

我正致力于两个项目的开发和升级，感兴趣的可以私信我，加入项目小组。

【划水AI】 Node 全栈 AIGC 知识库，包括 AI 写作、多人协同编辑。复杂业务，真实上线。
【智语】 AI Agent 智能体项目。一个智能面试官，可以优化简历、模拟面试、解答题目等。

本文记录了我使用 Claude Code + Superpowers 的整个实践过程，最后总结出了最佳实践的方式。供大家参考。

开始

Superpowers 是一套 AI 智能体 Skill 技能框架和软件开发的方法论，可以用于多种 AI 编程工具，如 CC Cursor 等。

安装上它，即可让你的 AI 编程工具拥有最强大的软件研发能力，符合 Harness 工程的标准。

安装

新建一个 nodejs 项目，用于体验 superpowers

我用的是 Claude Code 直接参考 Superpowers 文档来安装插件即可。如果你是其他 AI 编程工具，文档里也有相应的安装方式。

bash 复制代码

/plugin install superpowers@claude-plugins-official

安装完成以后，可以看到项目中的这个配置。

启动 Claude Code 输入 /skill 可以看到和它相关的很多技能

初体验

从一个简单的需求开始，给 CC 输入如下指令

bash 复制代码

开发一个控制台应用，一个 AI chat ，
用户在控制台输入文字，传递给 AI 接口，AI返回文字，和用户聊天。
AI 接口使用 kimi API https://platform.kimi.com/docs/guide/start-using-kimi-api#node-js 
APIkey在.env文件中的 MOONSHOT_API_KEY 。
先不要使用任何框架，代码和功能越简单越好。

然后它开始头脑风暴，并和用户确认了一些模糊的问题 ------ 这一点很好，很惊艳。

因为在默认情况下，CC 或其他 AI 工具，用户只要一输入，就开始非常激进的写代码。甚至有时候你让它做一个按钮，它直接给你激进的开发一个表单。像一头脱缰的野马。

然后她显示一个设计思路，用户确认是否正确。一开始就效果如此明显，点赞～

确认以后，它就开始写 spec 文档，就是技术方案文档，而且文档还存储在 docs 目录下。

我们日常聊的 plan mode 是先写计划再实现，它这里光写计划就分了好几个步骤。步骤越多，写出来的就越清晰明确。

然后它让用户确认这个文档是否有问题，用户确认同意之后，它才开始写代码。写完代码，我自己运行测试，通过了。

初体验的疑问

虽然它的头脑风暴、写设计思路、写 spec 文档很惊艳到我，但这次流程过于简单了。

没有测试、没有 code-review 也没有用 subagent 。我问 CC ，就说复杂任务可以，现在是简单任务没必要。

继续体验

开发第二个功能：让这个 AI chat 支持多轮对话。这个功能稍微的复杂一点。

和上次一样，它开始头脑风暴、咨询模糊问题、写 spec 文档。

除了 spec 它这次还写了 plan 文档，也存储在了 docs 目录下。看来它判断这次的功能复杂一些。

PS. spec 是需求和设计，说清楚功能和范围即可，内容比较少。plan 是说清楚一步一步怎么做，要拆分任务和步骤，内容比较多。

确认了 spec 和 plan 文档之后，它开始写代码。

这次，它就提示我可以开启 subagent-driven ，使用多个 subagent 完成多个 task 。

在 subagent 中执行 code review ，是它判断复杂功能，自动执行的。

开发过程中自动执行 git commit ，这也是 AI 编程需要做的。

最后代码写完，我自己测试成功 ------ 它依然没有 test 测试过程。

而且，这个功能虽然复杂一点，但也就是 50 行代码的工作量，它运行了 10 分钟，感觉太慢了。

总之比上次好多了，至少有了 review 、subagent 和 git commit

为何没有 test ？

去网上查别人的使用攻略，别人说要提到一些关键词：TDD ，先写测试，代码走查等

再开发一个任务试试：

bash 复制代码

开发新功能：
首先，新增一个 bash_tool 用于执行 shell 脚本。tool 内部限制，只能操作 ./data 目录下的文件，其他目录不能操作。
然后，调用 AI 接口时传入这个 tool ，做一个简单的 ReAct agent。
先写测试后开发，写代码代码做 code review

它依然是头脑风暴、咨询模糊问题、写设计思路、写 spec 和 plan 文档。

这次果然考虑到了测试，在文档中就写出了。

开始开发，推荐 subagent 方式，拆分 4 个任务。

开始一个一个执行，过程比较慢。

执行测试，测试通过。现在开始代码走查 review

review 查出问题了，它继续派 agent 修复

最终任务结束，review 修复问题，测试通过，并 git 提交记录。这个过程就比较完美了。

提出更多要求

再开发一个新需求，尝试用 git worktree ，开发完修改 readme 文档。

diff 复制代码

开发新功能：
当前的 bash_tool 安全性还是不能保障，它不仅可以修改文件，还能执行其他 shell 命令，危险。
所以删掉 bash_tool ，增加 write_file_tool read_file_tool new_file_tool 三个 tool ，这三个 tool 也只能操作 ./data 目录下的文件，其他目录不可以。

流程要求：
- 在一个独立的 git worktree 开发，不要在当前 main 分支开发
- 先写测试再开发
- 写完代码要 code review
- 更新 README.md 文档
- 测试、review 没问题，提交 git commit

和之前一样：头脑风暴、写设计方案、写 spec 和 plan 文档，让用户确认。执行时推荐使用 subagent-driven ，拆分多个任务，每个任务派发一个 subagent 。

按照我们的要求，它要创建 git worktree

同意，它就自动创建

拆分了 7 个任务，一步一步执行，时间比较慢。

PS. 因为 git worktree 是不同的目录，所以开发过程中会有很多审批，就有点烦人

终于执行到最后一步了，已经20多分钟了

处理完了，它询问 worktree branch 应该怎么处理？

我先保持现状，自己测试一下。

自测通过，再手动合并到 main 分支

css 复制代码

把这个 worktree branch 合并到 main 分支

集成测试

其实也可以让 AI 执行集成测试。PS. 后续可以把这个加入到最开始的提示词中

arduino 复制代码

你来执行集成测试。npm run build 然后 npm run start 启动
先和 AI 打招呼，闲聊两句
然后让 AI 创建一个新文件，读取这个文件，再编辑这个问题，再读取这个文件
遇到问题请你自己修复，直到能满足这个集成测试

经过 2 分钟执行，测试通过了。还是 AI 自动执行比较好，人工是最不稳定的。

最佳实践

Superpowers 定义的研发流程如下，这也是我们传统的软件研发流程，每个公司的实践情况不一样。

markdown 复制代码

1. Brainstorming（头脑风暴）
   ↓ 通过问答澄清需求
   ↓ 分块展示设计方案并等待确认
   ↓ 人工确认最终设计

2. Git Worktree（环境隔离）
   ↓ 创建独立的 Git 工作树

3. Writing Plans（任务拆解）
   ↓ 将任务拆分为 2--5 分钟的小步骤

4. Subagent Development（子智能体开发）
   ↓ 每个任务启动独立子智能体
   ↓ 两阶段审查：规范合规 + 代码质量

5. TDD（测试驱动开发）
   ↓ 按 RED--GREEN--REFACTOR 循环实现

6. Code Review（代码审查）
   ↓ 对实现进行最终质量检查

7. Finish Branch（完成）

Superpowers 可以很聪明处理很多事情，例如

头脑风暴，询问模糊问题
编写 spec 和 plan 文档
拆分多任务并使用 subagent 执行

但有些地方还需要自己在提示词中说明：

第一，简单任务，提示词应该包括：

css 复制代码

单独 git branch
单元测试/TDD
code review
git commit

第二，复杂任务，提示词应该包括：

css 复制代码

单独 git worktree
单元测试/TDD
集成测试
code review
更新 README.md

有了这些说明，它才会执行的更加规范。否则让它自由发挥，就有很多不确定性。