Superpowers：讓 AI 程式代理人真正變成工程師的技能系統

本篇文章更新時間：2026/01/20
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Superpowers：打造真正可依賴的 AI 開發流程

一套讓程式代理人更像專業工程師的技能框架

編輯前言：這篇文章介紹的 Superpowers，不只是工具插件，而是一套完整的 AI 代碼代理人工作方法，能讓 Claude Code、Codex 或 OpenCode 實際遵循工程流程「不暴走、不瞎寫、可維持」。如果你正困擾於 AI 寫程式時常自作主張或寫到一半亂掉，這篇內容會非常有幫助。

來源：GitHub《Superpowers》

核心觀點 (Key Takeaways)

• Superpowers 核心不是程式碼，而是一套「可重複、可控」的開發流程，利用 skills 自動觸發工程方法。
• 它強調 TDD、YAGNI、DRY，並以逐步分解的工程任務配合子代理人自動執行。
• 透過 brainstorming、writing‑plans、subagent‑driven‑development 等技能，讓 AI 能長時間自主開發並保持在正確軌道。

深入解析

Superpowers 的定位不是「自動化 coding 工具」，而是「把專業工程流程 embed 進 AI 代理人」，確保 AI 不會一股腦衝去寫程式，而是先釐清需求、拆解任務、設計測試，再逐步執行計畫。

原文一開始就強調：

它不會看到你要寫程式就立刻動手，而是先問你真正想做什麼。

這裡其實點出了 AI coding 最大的問題：不確認需求、不做設計，直接亂寫。Superpowers 的流程剛好反過來，用了一套很工程化的 skill 流程來「約束」代理人。

以下是我認為系統中最值得理解的幾個部分。

• 需求釐清（brainstorming）：代理人不會直接寫 code，而是以蘇格拉底式提問方式，把你的含糊想法萃取成可讀的 spec，並分段呈現讓你確認。

• 計畫生成（writing‑plans）：當 spec 通過後，代理人會把任務切成 2-5 分鐘一件的小步驟，每個步驟包含精準路徑、預期變更、測試方式。不只是 TODO，而是 executable 的工程任務。

• 子代理人執行（subagent‑driven‑development）：進入執行階段後，每個 task 都由全新的子代理人來完成，它會經兩階段審查：是否符合 spec、是否有品質問題。

原文提到 Claude 可以連續自主工作數小時還不偏題 —— 這點我非常有感，工程任務拆得越細，AI 的偏航機率就越低。

除此之外，Superpowers 還把經典工程觀念內建成強制技能：

• TDD：所有程式碼都必須先寫失敗測試
• YAGNI：不允許過度設計
• DRY：鼓勵減少重複邏輯
• systematic debugging：強制走 root-cause 流程

換句話說，它不只是工具，而是把一整套工程文化 embed 進 AI 代理人。

筆者心得與啟發

Superpowers 最讓我驚訝的不是它能寫多少程式，而是它讓 AI「變得像一個可靠的新人工程師」。我特別喜歡它的三個理念：

1. 流程先於輸出：這跟人類工程團隊一樣，只要流程穩定，品質就會穩定。
2. 拆到最細的任務，AI 才能不迷路：這其實是人與 AI 共開專案的關鍵策略。
3. 讓技能自動觸發，而不是靠人類提醒：這讓 AI 真的有「工程習慣」。

對我來說，Superpowers 的價值不在於把 AI 變強，而是把 AI 問題（暴衝、遺漏、忘記測試）變少。如果你常用 Claude Code 或其他 coding agent，我真的推薦試試這套 workflow，尤其是要做中大型專案時，流程的重要性會倍數放大。

我會把 Superpowers 視為「AI 時代的軟體工程補強層」，讓代理人不只是寫程式，而是遵循工程學習到的最佳實務。