96SEO 2026-08-02 17:06 4
今天下午,我又被一个任务折磨了一遍。

这不是一个需要数天架构设计的项目,也不是支付、权限、数据迁移这种必须多人审查的高风险改动。按正常的工程节奏,应该是理解需求、定位代码、做一个小改动、跑相关测试,接下来结束。真正动手的时间可能并不长。
但在 Superpowers 的工作流里一个小任务很容易被拉成一条完整的仪式链:先判断有没有 skill 适用。再进入头脑风暴,再写设计,再等确认,再写计划,再决定要不要建 worktree,再为每个任务派实现代理,再派规格评审,再派质量评审,最终还要重新验证、收尾、汇报。
每一步单独看都能找到一个听起来合理的理由。问题是工程效率不是把所有合理步骤都叠在一起。工程效率是用足够低的成本,获得足够高的正确率。怎么说呢,
使用者痛点:流程冗余导致实际开发时间被无效拉长。成本与收益失衡,
Superpowers 最大的问题,恰恰是把“谨慎”变成了默认。把“流程”变成了目的,把一个本来可以直接完成的任务变成了对流程本身的服从测试。
我不是反对测试。也不是反对审查,更不是反对子代理。我反对的是这方面,还把一套为不稳定、低自主性代理设计的长流程。当成所有任务的统一宗教,
我不是偶尔打开一次聊天窗口、问一个问题就离开的使用者。按我自己的使用统计口径,我日均消耗大约 亿 token。这个数字不是领域基准,也不是给任何产品做宣传的指标。 它只是我的工作现实:大量代码阅读、长上下文分析、跨模块修改、调试、部署、文档整理和反复验证,都在同一个 AI 工作流里完成。
高频使用有一个好处:很多流程在第一次体验时看不出问题,重复几十次以后问题会自己浮出来。怎么说呢,
你会开始分辨哪些步骤真的降低了错误率。哪些步骤只是让模型显得很认真;怎么说呢,哪些输出帮助了决策,哪些输出只是把已经知道的事情再解释三遍;哪些评审抓住了缺陷,哪些评审只是把“没有发现问题”包装成一份新的报告。
使用者痛点:重复性步骤消耗大量 token 与时间,却未必提高质量。
当你一天只做一个任务时多十分钟的流程可能不明显。当你一天做几十个比如任务,或者让模型持续工作数小时所有额外步骤都会变成真实的延迟。还有真实的 token,再有真实的上下文污染和真实的注意力损耗。
我对 Superpowers 的不满。不是来自一次偶然的不顺手,而是来自高频使用后越来越清楚的成本账。
我盘点了本机缓存中的 Superpowers v5。它一共有 个 skill,主要规则文本约 行。它们大致分成几组:
brainstorming,writing-plans,executing-planssubagent-driven-development,dispatching-parallel-agentsusing-git-worktrees,finishing-a-development-branchtest-driven-development。manual-debuggingrequesting-code-review,receiving-code-review,verification-before-completionusing-superpowers,writing-skills使用者痛点:Pskill 数量与关联关系导致默认加载全链路,即使任务微小也要走完整流程。
using-superpowers → brainstorming → writing-plans → using-git-worktrees → subagent-driven-development → implementation → spec review → quality review → verification → finishing-a-development-branch
This is a conservative pipeline suitable for large‑scale,high‑risk,multi‑person projects—not default path for everyday code changes.
| 步骤 | 它声称解决的问题 | 对小任务的实际代价 |
|---|---|---|
| 全局 skill 检查 避免漏掉流程 | 每次对话都增加判断和解释,模型先讨论“该不该开始” | 额外几轮交互。无实质价值 |
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