资料已齐，开始写作。


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# AI 编程不能只靠感觉：


>"工欲善其事，必先利其器。"——《论语·卫灵公》


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## 一、 AI 编程困境

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/99377432b4c42abfe479486b5cd50f19.png)

老李是某 SaaS 公司的架构师，团队全面接入 AI 编程已经三个月了。表面上看，功能交付速度快了两倍，但线上故障率也翻了番。

问题出在哪？**AI 编程最大的陷阱，不是它写不出代码，而是它永远走最短路径。**

没有需求澄清就直接开写，没有测试就直接提 PR，没有设计评审就直接上生产——这不是 AI 的问题，这是使用 AI 没有工程约束的问题。

老李开始找解法。他发现了两个开源项目，一个给 AI 装上了"超能力"，另一个让你有能力质疑 AI 的输出。


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## 二、是什么：两个项目的定位


>"他山之石，可以攻玉。"——《诗经·小雅》


### Superpowers：给 AI 编程代理装上工作流引擎


[obra/superpowers](https://github.com/obra/superpowers) 是一套完整的 AI 编程代理工作流框架，目前 GitHub 上 15 万+ Star。它的核心逻辑是：**AI 代理在看到你想构建什么东西之前，不应该直接写代码**。

它由一组可组合的"技能（Skills）"构成，每个技能会在特定时机自动触发，形成一条从"模糊想法"到"上线验证"的完整闭环：

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/2360030cc0939330cede3abd9520b467.png)

关键词：**强制工作流，自动触发，不是建议而是约束**。

### Agent Skills：生产级工程约束的知识库


[addyosmani/agent-skills](https://github.com/addyosmani/agent-skills) 是 Google Chrome 工程师 Addy Osmani 主导的项目，提炼自 Google 工程文化（包括 Hyrum 定律、Beyoncé Rule、Chesterton's Fence 等）。

它的本质是：**一份让 AI 代理无法找借口跳过质量门禁的工程规范手册**。

每个技能（SKILL.md）都包含：执行步骤、验证出口条件、以及——最有意思的——**"常见借口对照表"**，专门对付 AI 想走捷径时的各种理由。

### 小结：两者定位对比

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/14805f332b6850744eb24acb74961266.png)


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## 三、为什么用：解决什么问题


>"不以规矩，不能成方圆。"——《孟子·离娄上》


AI 编程面临三个系统性问题：

**问题一：跳过设计直接写代码。** AI 最擅长的是"生成"，它会把你最模糊的输入解释成最能快速完成的版本，而不是你真正需要的版本。Superpowers 的 `brainstorming` 技能强制在写第一行代码之前，用 Socratic 对话完成需求澄清和设计文档。

**问题二：没有测试就说"完成了"。** Agent Skills 里的 `test-driven-development` 技能明确列出了 AI 的常见借口——"这个逻辑太简单了不需要测试"、"我后面再加测试"——并给出了针对性的反驳。验证不是可选项。

**问题三：上下文丢失导致代码质量随迭代衰减。** Agent Skills 的 `context-engineering` 技能和 `spec-driven-development` 技能，通过 CLAUDE.md、规范文件和活文档，确保每次 AI 代理执行任务时拿到的是正确的上下文，而不是靠猜。


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## 四、系统架构


>"运筹帷幄之中，决胜千里之外。"——《史记·高祖本纪》


![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/acc8d97053527fc7af44abcb9319491c.png)


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## 五、安装配置


>"凡事预则立，不预则废。"——《礼记·中庸》


### Step 1：安装 Superpowers


**Claude Code（推荐）：**

```shell
# 官方市场直装
/plugin install superpowers@claude-plugins-official

# 验证安装：新建会话，说"帮我规划一个功能"
# 如果 brainstorming 技能自动触发，安装成功
```
**Cursor：**

```shell
# 在 Cursor Agent Chat 中
/add-plugin superpowers
```
**通用方式（Codex / 其他代理）：**

```shell
git clone https://github.com/obra/superpowers.git
# 将 skills/ 目录下的 SKILL.md 内容添加到你的 system prompt 或规范文件
```
### Step 2：配置 Agent Skills


```shell
git clone https://github.com/addyosmani/agent-skills.git

# 在你的项目根目录创建 CLAUDE.md
# 引用最关键的三个技能作为基础约束
cat > CLAUDE.md << 'EOF'
# 项目编码规范

## 工程约束（必须遵守）

### 开始任何功能前
参考：spec-driven-development 技能
- 在写代码前必须完成需求澄清
- 明确列出所有假设，获得确认后再继续

### 实现过程中
参考：incremental-implementation + test-driven-development 技能
- 每次变更限制在 ~5 个文件以内
- 先写失败的测试，再写实现代码

### 合并前
参考：code-review-and-quality + security-and-hardening 技能
- 五维评审：正确性、可读性、架构、安全、性能
- 所有 OWASP Top 10 项目必须逐项确认
EOF
```
### Step 3：验证配置


```shell
# 在 Claude Code 中执行
/spec  # 触发 spec-driven-development
/plan  # 触发 planning-and-task-breakdown  
/test  # 触发 test-driven-development
/ship  # 触发 shipping-and-launch checklist
```


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## 六、实战演示：电商支付渠道接入


>"纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。"——陆游《冬夜读书示子聿》


**业务背景：** 老李的团队需要在现有 Node.js 电商平台上接入微信支付，原来的做法是直接让 AI 写代码，结果接口设计混乱，测试覆盖率为零。

这次，他用 Superpowers + Agent Skills 重来一遍。

### 阶段一：Brainstorming（需求澄清，绝不跳过）


老李在 Claude Code 中输入：「我要接入微信支付」

Superpowers 的 `brainstorming` 技能自动触发，AI 不是直接写代码，而是开始提问：


我注意到你要接入微信支付。在开始之前，我需要确认几个假设：

假设清单：
1. 使用微信支付 v3 API（非 v2 XML 接口）
2. 服务端语言为 Node.js + TypeScript
3. 数据库使用 PostgreSQL，有现有的 orders 表
4. 需要支持：Native 扫码支付 + JSAPI 公众号支付
5. 不需要退款功能（本期）

→ 请确认或纠正，我将基于确认的假设继续

还有几个关键决策需要你来定：
Q1: 支付回调是同步处理还是异步队列？
Q2: 订单状态机是否已有，还是需要新建？
Q3: 是否需要对账功能？

老李逐一回答，AI 生成设计文档并分段展示，每段都需要老李确认后才继续。

**这一步节省了什么？** 避免了"写完300行才发现接口设计方向错了"的致命返工。

### 阶段二：Writing Plans（任务拆解到 2-5 分钟粒度）


设计确认后，`writing-plans` 技能生成执行计划：


## 支付模块实施计划

### Task 1：微信支付 SDK 封装（~3min）
- 文件：src/payments/wechat/client.ts
- 实现：WechatPayClient class，封装签名、请求、验签
- 验证：单元测试覆盖签名逻辑，mock HTTP 调用

### Task 2：Native 支付下单接口（~4min）
- 文件：src/payments/wechat/native.ts
- 实现：createNativeOrder(orderId, amount) → qrCodeUrl
- 验证：集成测试调用沙箱环境，返回有效二维码链接

### Task 3：支付回调处理器（~5min）
- 文件：src/payments/wechat/callback.ts
- 实现：validateNotify + updateOrderStatus（幂等）
- 验证：测试重复回调不重复扣款

### Task 4：Express 路由层（~2min）
- 文件：src/routes/payment.ts
- 实现：POST /pay/wechat/native, POST /pay/wechat/notify
- 验证：e2e 测试完整支付流程
```
注意：每个 Task 都有**精确文件路径 + 完整验证步骤**，不是模糊的"写一个支付模块"。

### 阶段三：Subagent Execution + TDD（执行 + 测试先行）


执行阶段，`test-driven-development` 技能强制 RED-GREEN-REFACTOR：

// ❌ 错误做法（AI 的默认行为）：直接写实现

// ✅ 正确做法（Superpowers 强制的做法）：先写失败的测试

// Task 1 - 先写测试（RED 阶段）
describe('WechatPayClient', () => {
  it('should generate valid signature', () => {
    const client = new WechatPayClient({ mchId: 'test', apiKey: 'key' });
    const params = { out_trade_no: 'ORDER_001', total_fee: 100 };
    const signed = client.sign(params);
    // 此时测试必然失败，因为 WechatPayClient 还不存在
    expect(signed.sign).toMatch(/^[A-F0-9]{32}$/);
  });
});
```
运行测试，看到红色失败 → 写最小实现 → 看到绿色通过 → 重构。

### 阶段四：用 Agent Skills 质疑输出


代码写完后，老李把 `code-review-and-quality` 和 `security-and-hardening` 技能的内容加入上下文，让 AI 对自己刚写的代码进行五维评审：


安全审查结果（security-and-hardening 技能）：

⚠️  发现 2 个问题：

[HIGH] 微信支付回调未验证签名
- 位置：src/payments/wechat/callback.ts:23
- 风险：任何人都可以伪造支付成功通知
- 修复：在处理业务逻辑前调用 validateSignature()

[MEDIUM] API Key 硬编码在配置文件
- 位置：src/config/payment.ts:5
- 风险：密钥泄漏
- 修复：改用 process.env.WECHAT_API_KEY，添加 .env.example

这正是 Agent Skills 的精髓——**用工程标准去质疑 AI 自己生成的代码**，而不是盲目相信"AI 写的应该没问题"。


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## 七、三条洞见


>"学而不思则罔，思而不学则殆。"——《论语·为政》


### 洞见一：Superpowers 是执行节奏，Agent Skills 是验证标准——两者缺一不可


很多团队只用其中之一：只有 Superpowers，工作流跑起来了，但没有质量门禁，快速产出垃圾；只有 Agent Skills，有了规范，但执行全靠人工提醒，AI 照样走捷径。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/834de69b2f34345a2386ec89adffbb2a.png)
**实践建议：** 用 Superpowers 控制"做什么、什么时候做"，用 Agent Skills 控制"做到什么程度才算完成"。

### 洞见二：AI 的"常见借口"是工程质量的最大敌人，必须提前写在 SKILL.md 里


Agent Skills 的一个独特设计是每个技能都包含"常见借口对照表"。这不是玩笑，这是工程实践。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/a3d1b54249e48c6f508506acdd43562b.png)
**实践建议：** 在自定义 SKILL.md 时，把你的团队里最常被 AI（和人）用来跳过质量步骤的借口写进去，并提前写好反驳。

### 洞见三：Spec-First 不是文档主义，是上下文工程的核心


很多架构师一听"先写规范文档"就皱眉——这不是回到瀑布模型了吗？不是的。

Agent Skills 的 `spec-driven-development` 说的 Spec，本质是**给 AI 代理在整个迭代过程中提供一致上下文的载体**。AI 没有记忆，每次新会话都是一张白纸。规范文档是跨会话的"长期记忆"。

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-9261324/c29098a682b760441a6a82e8197ce252.png)
**实践建议：** 把 SPEC.md 纳入版本控制，和代码一起提交。每次迭代结束后更新 Spec，把它当成活文档而不是一次性交付物。


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## 八、总结：AI 时代架构师的新职责


>"善战者，求之于势，不责于人。"——《孙子兵法·兵势篇》


老李用了三个月才想明白一件事：AI 编程的瓶颈不在于 AI 的能力，而在于工程约束的缺失。

Superpowers 和 Agent Skills 解决的是同一个问题的两面：**如何让 AI 代理在商业软件开发中表现得像一个有纪律的工程师，而不是一个聪明的实习生**。

架构师在 AI 时代的新职责，不是亲手写更多代码，而是：设计工作流约束、定义质量门禁、维护工程文化——让 AI 在正确的轨道上跑，而不是看着它跑错了方向再去救火。


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## 方法论速查表


|场景|用哪个工具|关键技能|验证标准|
|:-:|:-:|:-:|:-:|
|新功能开发|Superpowers brainstorming|spec-driven-development|需求澄清文档签字确认|
|任务拆解|Superpowers writing-plans|planning-and-task-breakdown|每任务 ≤5 文件，有验证步骤|
|代码实现|Superpowers executing-plans|incremental-implementation + TDD|测试先红后绿，再提交|
|代码评审|Superpowers requesting-code-review|code-review-and-quality|五维评审全部通过|
|安全检查|Agent Skills|security-and-hardening|OWASP Top 10 逐项确认|
|上线决策|Superpowers finishing-branch|shipping-and-launch|预发验证 + 回滚方案就绪|
|质疑 AI 输出|Agent Skills|code-review-and-quality|常见借口对照表无漏网之鱼|


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📌 项目地址：

[obra/superpowers](https://github.com/obra/superpowers)（150k⭐）· 

[addyosmani/agent-skills](https://github.com/addyosmani/agent-skills)

你的团队是如何约束 AI 编程代理的工作流的？欢迎评论区交流。

老李是某 SaaS 公司的架构师，团队全面接入 AI 编程已经三个月了。表面上看，功能交付速度快了两倍，但线上故障率也翻了番。

AI编程实战:Superpowers 驱动开发+AgentSkills质疑一切

架构师在 AI 时代的新职责，不是亲手写更多代码，而是：设计工作流约束、定义质量门禁、维护工程文化——让 AI 在正确的轨道上跑，而不是看着它跑错了方向再去救火。

架构师

人工智能

编程语言

开发工具

AI编程需工程约束，Superpowers强制工作流，AgentSkills确保质量。两工具结合解决AI跳过设计、测试等痛点，让AI像工程师般规范开发。实战案例展示如何用Brainstorming+TDD+安全审查提升代码质量，避免返工。架构师需设计约束而非救火。

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