Superpowers Pro

问题从哪来

很多 AI 辅助编程的失败，并不是模型「不会写」，而是没有工程节奏：需求没对齐就改代码，没有测试就宣称完成，改完也不做回归。结果是返工、隐性 Bug 和难以维护的抽象。

Superpowers Pro 的定位不是再教模型写语法，而是在 WorkBuddy 之上加一层可执行的工作流纪律，把 TDD、YAGNI、DRY 和「先计划再动手」变成每个任务都要过的门禁。

它怎么约束一次任务

任务被拆成四个阶段，且阶段不可跳过：

• 澄清：用清单确认功能边界、输入输出、边界条件、性能、兼容与安全等，未确认完不进入下一步。
• 规划：输出结构化执行计划，默认需你 yes / no / edit 审批后才写代码。
• 实现：按 Red-Green-Refactor 推进；独立子任务可走子 Agent 并行，主 Agent 仍要验收产出。
• 验证：测试、质量与安全检查全部通过才算收尾。

原则层面：先写测试再写实现；YAGNI 只做到当前需求，抽象宜在第三次重复再引入；DRY 与「允许写两遍（WET）」并存，避免过早抽象。

适用与注意

澄清→规划→实现→验证同样适用于文档、架构设计等非纯编码任务。已有代码库可用「遗留模式」先补特征测试再改。子 Agent 在独立 worktree 里并行，文件冲突少，但同一模块的语义冲突仍需主 Agent 在验证阶段发现。若关闭计划审批（如 require_plan_approval: false），返工风险会明显上升，一般不建议。