我把 AI 写代码这件事，重新交给了流程

最近我在整理 Agent Skills 生态时，又翻了一遍 Jesse Vincent 的 Superpowers。它最有意思的地方不是“让 AI 更聪明”，而是反过来：让 AI 变得更守规矩。

这点对日常写代码的人太重要了。现在很多 AI 编程工具都很会输出代码，但它们也很会自作主张。你让它做一个小功能，它可能顺手改掉一堆不相关文件；你让它修 bug，它可能没有复现问题就直接声明修好了；你让它写测试，它可能补几个不会失败的测试，然后告诉你验证通过。

Superpowers 解决的不是模型能力问题，而是工程流程问题。

它会把 AI 拉回一套更像真实工程团队的工作方式里：

我觉得这类东西会越来越重要。因为 AI 写代码的主要风险，很多时候并不是“不会写”，而是“太敢写”。它需要的不是更多自信，而是更多约束。

我把 Superpowers 的体验、安装方式、适用场景和局限整理成了一篇更完整的中文评测：

如果你已经在用 Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 或 Copilot CLI 写代码，这个 Skill 值得试一下。尤其是你经常让 AI 做非 trivial 的功能、修复杂 bug、重构模块，或者你已经被 AI “我修好了但其实没修”折磨过。

它不是银弹。小改动时会显得啰嗦，也会多消耗 token。但在稍微复杂一点的任务里，这种流程约束能减少很多返工。

我的判断是：AI 编程下一阶段的关键，未必只是更强的模型，也可能是更死板、更可验证的流程。

Superpowers 正好站在这个方向上。