Skills系统实战
为什么不直接写提示词，要搞 Skills
你用 Claude Code 写代码的时候，大概率经历过这种事：
第一次让它生成前端页面，你写了一段很长的提示词："不要用紫色渐变，不要居中堆叠卡片，用品牌色彩，布局要有层次感……"，效果很好。第二次又需要生成页面，你把这段提示词再复制一遍。第三次，你嫌麻烦，直接说"照上次那样做"——结果 Claude 忘了上次的约定，生成的页面又是千篇一律的AI风格。
这就是纯提示词的核心问题：
| 问题 | 具体表现 |
|---|---|
| 重复劳动 | 同样的提示词每次都要重新说，或者从历史记录里翻 |
| 容易遗忘 | Claude 换个会话就忘了你之前的约定 |
| 难以积累 | 你调好的提示词没有沉淀下来，经验随会话消失 |
| 无法共享 | 你摸索出来的最佳实践，没法分享给同事 |
| 质量波动 | 有时忘了说某个约束，输出质量就不稳定 |
Skills 解决的就是这些问题。它把你的经验写成一份持久化的文档，Claude 自动加载、反复遵守、跨会话生效。
打个比方：纯提示词就像你每次出门前都跟导航说一遍"别走高架、别走高速、避开学校路段"，而 Skills 就像你在导航里存了一条"回家路线"，以后一键导航就行。
跟 CLAUDE.md 的关系也很好理解：CLAUDE.md 管的是"这个项目里所有任务都要遵守的规矩"，Skills 管的是"某类特定任务的专业经验"。比如"用 pnpm 不用 npm"写在 CLAUDE.md，"生成前端界面要避免AI感"写在 frontend-design 这个 Skill 里。
一句话理解：Skills 就是给 Claude 写的"经验文档"
你写代码的时候，有没有这种经历：某个问题你之前解决过，也写了详细的笔记，但隔了几个月又遇到同样的问题，笔记找不到了，或者换了个AI工具，之前的经验没法复用。
Skills 就是解决这个问题的。它本质上是一份结构化的经验文档，告诉Claude"遇到这类任务时，按这个方法来做"。
但注意：Skills 不是越多越好。 跟装 npm 包一个道理——你不会把所有能装的包都装上，只装项目真正需要的。每个安装的 Skill 都会占用 Claude 的注意力资源，装了一堆用不上的，反而会干扰它对真正重要 Skill 的判断。建议只安装你确实会反复用到的，一般 3-5 个就够了。
跟你熟悉的开发概念做一个类比：
| 你熟悉的 | Skills 就是… |
|---|---|
| npm 包（别人写好的库） | 别人写好的AI经验，直接安装就能用 |
| 内部组件库（你自己封装的） | 你自己总结的最佳实践，按需安装 |
| ESLint 规则（代码怎么写） | AI 规则（AI 怎么干活） |
| README（项目怎么用） | SKILL.md（这个技能干什么、怎么用） |
先搞清楚：Commands 和 Skills 有什么区别
早期 Claude Code 里这是两种机制，现在官方已经把自定义命令合并进了 Skills：.claude/commands/deploy.md（旧格式）和 .claude/skills/deploy/SKILL.md（新格式）都会注册出 /deploy 命令，效果相同，旧文件继续兼容。区别只剩 Skills 多出的三项能力——可以带附属文件目录、可以在 frontmatter 控制由谁触发（你手动 /技能名 还是 Claude 自动判断调用）、以及"相关时自动加载"。
| 机制 | 一句话 | 类比 | 用法 | 例子 |
|---|---|---|---|---|
| Commands（旧格式） | 快捷指令 | Shell alias | /命令名 直接触发 | /commit、/review |
| Skills | 专业经验包 | 技术方案文档 + 可执行脚本 | 自然语言或/技能名 | frontend-design、mcp-builder |
除了格式新旧，两者的历史分工也值得理解——Commands 是一段固定的提示词/流程，像 shell alias；Skills 是一段完整的自然语言工作流，还能调用 scripts 目录下的脚本、按条件触发。新写的一律用 Skills 格式，原因见下面的渐进式加载。
Claude Code 还有其他能力扩展机制（Subagents、MCP服务器），后面会分别单独讲解。本节聚焦 Skills。
Skills 怎么安装
在看具体的 Skills 之前，先搞清楚怎么安装。有三种方式：
方式一：npx skills 一键安装（推荐）
社区标准的安装 CLI 是 vercel-labs 的 npx skills（支持 Claude Code、Codex、Cursor、OpenCode 等 75+ 个 agent），Anthropic 官方仓库和大部分社区 Skills 都能用它装：
# 安装官方 Skills 仓库（包含 pdf、docx、xlsx、pptx、frontend-design、mcp-builder、skill-creator 等）
npx skills add anthropics/skills
# 安装社区 Skills
npx skills add obra/superpowers # 完整开发工作流 Skills 集合
npx skills add expo/skills # Expo移动端开发
npx skills add trailofbits/skills # 安全审计
# 常用参数
npx skills add anthropics/skills --list # 只列出仓库里有哪些技能
npx skills add anthropics/skills --skill pdf --skill docx -g # 只装指定技能，装到全局
npx skills find typescript # 交互式搜索技能
npx skills update # 更新已装技能
bash
执行后是交互式流程：CLI 克隆目标仓库 → 用空格勾选要装的 Skill（方向键切换，右侧有每个 Skill 的英文说明）→ 选择装到哪些本地工具（Claude Code / Codex，只选你在用的）→ 选择安装方式（symlink 推荐：多处引用指向同一份源文件，好更新；copy 则是独立副本）。文档处理三件套 pdf / docx / xlsx、前端 frontend-design、创建 MCP 服务的 mcp-builder、以及"用来创建 Skill 的 Skill" skill-creator，是官方仓库里最值得先装的几个。
方式二：Claude Code 官方插件市场
anthropics/skills 仓库（18.8万+ star，2026-11-07 核实）本身注册为一个 Claude Code 插件市场，在 Claude Code 里执行：
/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills # pdf/docx/xlsx/pptx 文档技能
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills # 其余示例技能
text
装完后直接说 "Use the PDF skill to ..." 就能用。
方式三：手动安装
有些社区 Skills 没有发布到 CLI，需要手动克隆：
# 克隆到用户级目录（所有项目都能用）
git clone https://github.com/xxx/awesome-skill.git ~/.claude/skills/awesome-skill
# Claude Code 会自动识别
ls ~/.claude/skills/
bash
去哪找 Skills
| 渠道 | 说明 |
|---|---|
| skills.sh | vercel-labs 维护的技能目录站，npx skills find 直接搜 |
| GitHub: awesome-claude-skills | 按 Claude Code/Codex/Cursor 等工具分类的精选列表（travisvn、ComposioHQ 等多个同名仓库，以搜索结果为准） |
| awesomeskills.dev / awesomeclaudeskills.com | 在线目录网站，收录数千个 Skills，支持按语言和场景筛选 |
| Claude.ai 技能市场 | Claude 网页版内置的技能市场，开启后会同步到 Claude Code 的 ~/.claude/skills/synced/，部分需要 Pro/Max 订阅 |
存放位置
Skills 跟 CLAUDE.md 一样有层级：
| 位置 | 路径 | 作用范围 |
|---|---|---|
| 个人级 | ~/.claude/skills/ | 你的所有项目都能用 |
| 项目级 | ./.claude/skills/ | 当前项目，通过 git 共享给团队 |
| 企业级 | 管理设置目录下的 .claude/skills/ | 组织内所有机器 |
| 插件 | <plugin>/skills/ | 以 /插件名:技能名 形式调用 |
一个 Skill 就是一个目录，核心文件是 SKILL.md：
~/.claude/skills/
├── frontend-design/
│ └── SKILL.md # 技能描述 + 工作流程
├── pdf/
│ └── SKILL.md
│ └── scripts/ # 部分技能带脚本（如 docx 的文档处理脚本）
├── docx/
│ └── SKILL.md
└── ...
text
安装完有哪些 Skills 可以用
官方出品
安装 npx skills add anthropics/skills 后，你会获得以下官方 Skills：
| 技能 | 干什么 | 适用场景 |
|---|---|---|
frontend-design | 生成高质量前端界面，避免AI感的千篇一律 | 做Web页面、落地页、Dashboard |
mcp-builder | 创建MCP服务器，连接外部API | 需要让Claude访问数据库、第三方服务 |
webapp-testing | 用Playwright自动测试Web应用 | 前端调试、截图、UI验证 |
pdf | PDF的创建、提取、合并、拆分 | 处理文档、生成报告 |
docx | Word文档的创建和编辑 | 写方案、生成合同 |
xlsx | Excel电子表格操作 | 数据分析、报表生成 |
pptx | PowerPoint演示文稿操作 | 自动化生成PPT |
skill-creator | 交互式创建新Skill的Skill | 你想做一个自己的Skill |
canvas-design | 生成海报、视觉设计（PNG/PDF） | 做宣传图、封面图 |
社区热门
| 技能 | 干什么 | 适用场景 |
|---|---|---|
obra/superpowers | 完整开发工作流 Skills 集合（TDD、调试、协作） | 通用开发提效 |
uiux-pro-max | 50种设计风格+21套配色+字体搭配的前端页面设计规范，一键生成高质量页面 | 官网、落地页、Dashboard |
shadcn/ui | shadcn组件库的上下文和使用规范 | 用shadcn做项目 |
expo/skills | Expo移动端开发最佳实践 | React Native开发 |
trailofbits/skills | 安全审计（CodeQL、Semgrep、漏洞检测） | 代码安全审查 |
remotion-dev/skills | 用React编程生成视频 | 视频自动化制作 |
uiux-pro-max 实测：通过插件市场安装（/plugin marketplace add 对应仓库后 /plugin install，或按其文档给出的两条命令粘贴到 Claude Code），然后一句提示词就能出完整页面：
使用 uiux-pro-max 设计一个 Vite+Vue3 的官方首页，科技风
text
实测输出：页面结构完整（导航/代码演示/数据统计/页脚齐全）、配色贴合 Vite 官方调性、顶部导航可点击跳转（快速开始跳文档、教程跳官网）、甚至代码高亮都处理了——一句提示词的质量可以打 9 分以上。日常改善特定页面的样式风格，它是 frontend-design 之外更"重"的选择（内置的风格和配色体系更大）。
自己封装本地 Skill 也值得做：比如把本地 OCR 模型、本地 SearXNG 搜索封装成 Skill——很多 Coding Plan 订阅不包含联网搜索，装一个调用本地搜索引擎的 Skill 作为兜底，搜索服务不可用时 AI 仍能查资料。这类 Skill 的 SKILL.md 往往是一份很长的工作流文档（搜索→解析→整合结果），不必手写，用 skill-creator 从一段对话里提炼即可。
Skills 文件长什么样
SKILL.md 的结构很简单，分两部分：头部元信息 + 正文指令：
---
name: my-skill # 技能名称，用 kebab-case（不写则用目录名）
description: 一句话描述 # 说明这个技能干什么、什么情况下触发
---
# 技能标题
## 触发场景
什么时候应该使用这个技能。
## 工作流程
具体的步骤说明。
## 输出规范
产出的格式和质量要求。
markdown
就这么简单。不需要搞复杂的模板，重点是把经验和要求写清楚。
关键机制：渐进式加载（progressive disclosure）
这是 Skills 和 CLAUDE.md 最大的区别，也是"长内容几乎零成本"的原因。加载分三段：
| 阶段 | 加载什么 | 成本 |
|---|---|---|
| 1. 常驻 | frontmatter 的 name + description（约 30-50 token） | 每个会话都占，但极小 |
| 2. 按需 | SKILL.md 正文 | Claude 判断与当前任务相关、或你 /技能名 调用时才加载 |
| 3. 深入 | 附属文件（scripts/、references/） | 正文里指路，需要时 Claude 自己去读 |
对比一下：写在 CLAUDE.md 里的内容每次对话都全量注入上下文；写进 Skill 的内容，平时只有一行 description 常驻，正文"用到才加载"。官方文档的原话是"a skill's body loads only when it's used, so long reference material costs almost nothing until you need it"。所以大块的参考资料（API 速查、设计规范、长示例）应该放 Skill 而不是 CLAUDE.md。
另一个实用特性是动态上下文注入：正文里写一行 !`命令`，Claude Code 会在加载时先执行该命令、把输出替换进正文再交给模型。比如在一个"变更摘要"技能里写 !`git diff HEAD`，指令到达模型时就已经带着当前真实的 diff 了——AI 不用再猜你的工作区状态。
实战一：拆解一个真实的 Skill
以官方出品的 frontend-design 为例，看看一个实战 Skill 是怎么写出来的。这个 Skill 的目标是让 Claude 生成的界面不像"AI写的"，而是有设计感的。
触发场景（什么时候用）
当用户要求创建网页、落地页、Dashboard、React 组件等前端界面时，这个 Skill 会自动生效。
核心设计规范（写什么样式）
这个 Skill 里最关键的内容是设计哲学，因为每次生成界面都要遵循统一标准。比如它定义了：
- 避免渐变紫色背景、居中堆叠卡片这类"AI感"的通用设计
- 强制使用具体的品牌色彩和字体，不用模糊的描述
- 布局要有层次感和节奏感，不能所有元素一个样
这些规则写在 Skill 里，Claude 每次生成界面都会自动遵守，不需要你每次说"别用紫色渐变"。
工作流程（怎么干）
Skill 里定义了明确的工作流：
- 分析用户需求，确定页面类型（落地页、Dashboard、表单等）
- 选择合适的设计风格和色彩方案
- 生成符合设计规范的代码
- 检查是否符合可访问性标准
质量检查（怎么验）
Skill 里还包含质量检查清单，比如：
- 不使用默认的蓝紫色渐变
- 文字对比度满足 WCAG 标准
- 响应式布局在不同屏幕尺寸下正常
- 不使用 emoji 作为图标替代
学到什么
一个好的 Skill，核心就是三件事：
- 触发场景写清楚 — 让 Claude 知道什么时候该用这个技能
- 关键规范写具体 — 不要写"保持代码简洁"，写"文件不超过800行"
- 示例比描述有效 — 给个好的示例比写十条规则都有用
实战二：创建你自己的 Skill
需求分析
假设你经常需要给项目生成 README，每次都要重复说"从 package.json 提取信息""生成安装说明"等。可以把它做成一个 Skill。
创建步骤
第一步：创建目录
mkdir -p ~/.claude/skills/readme-generator
bash
第二步：编写 SKILL.md
---
name: readme-generator
description: 根据项目代码自动生成专业的 README
---
# README 生成器
## 触发场景
当用户要求"生成README"、"写个项目说明"时使用此技能。
## 工作流程
1. 读取 package.json，提取项目名称、版本、依赖
2. 分析源码目录结构
3. 生成以下章节：
- 项目简介（2-3句话）
- 功能特性列表
- 快速开始（安装+使用示例）
- 技术栈说明
- 开发指南
4. 格式为标准 Markdown，适配中文阅读习惯
## 输出规范
- 项目简介不超过100字
- 功能特性用列表形式，每条一行
- 安装命令同时提供 npm 和 pnpm 两种
- 代码示例直接从源码中提取，不编造
markdown
第三步：使用
/readme-generator
text
就这么简单。核心就是把你的经验整理成结构化的文档，Claude 就能反复使用。
或者你也可以用官方的 skill-creator Skill 来帮你生成。装好之后直接执行 /skill-creator，它会交互式地问你几个问题，回答时注意两点：
- 目的一定要描述清楚。比如创建 README 生成技能时，不要只说"生成 README"，要说"扫描当前目录，为工程生成一份 README 说明文档"
- 给出触发方式和示例。比如"当我输入'生成readme'时触发任务，或用
/generate-readme主动创建"。你还可以主动补充工作流（分析 package.json → 分析项目结构 → 形成简介/特性/快速开始/技术栈）和输出要求（简介 100 字以内），它都会整合进 SKILL.md
skill-creator 生成的结果比手写模板更完整——它会自动补上目录结构说明、安装使用方式、生成规则等章节，这些你都没必要逐字教它。
已经聊了很多轮才想沉淀成 Skill？ 社区有 claude-reflect 这类工具（/reflect skill 命令），让 AI 回看当前会话的历史记录，自动找出"值得固化为 Skill 的对话内容"并提炼成 SKILL.md。你不需要是提示词高手——把好的对话结果交给它提炼就行。
编写 Skill 的五个要点
要点一：触发场景要具体
# 差：生成文档
太宽泛，不知道什么时候该用
# 好：根据 package.json 自动生成中文 README
具体明确，Claude 能准确判断
markdown
要点二：规范要具体可验证
# 差：保持代码简洁
无法验证，Claude 不知道做到什么程度算好
# 好：文件不超过 800 行，组件用 PascalCase
做完没做完一目了然
markdown
要点三：给示例比给规则有效
与其写十条规则，不如给一个完整示例。Claude 照着示例做，比理解十条规则更可靠。
要点四：写清楚什么时候不用
跟 CLAUDE.md 的"禁止事项"同理，告诉 Claude 这个 Skill 不适合什么场景，避免误用。
要点五：控制篇幅
Skill 文件也不是越长越好。把最核心的规范和流程写清楚就行，太长反而会让 Claude 注意力分散。
调试要点
- Skill 没被触发：检查 name 和 description 是否准确，触发词是否在 description 中
- 输出不符合预期：检查工作流程的步骤是否写清楚，输出规范是否具体
- Skill 太长导致效果下降：精简内容，把不重要的细节移到单独的参考文件中，用 @path 引用
实战三：ralph-loop —— 让 Claude 自主循环工作
这是什么
ralph-loop（原名 ralph-wiggum，以《辛普森一家》角色命名）是 Anthropic 官方出品的 Plugin，实现了一种叫"Ralph Wiggum"的迭代开发技术。核心原理很简单：用一个 Stop hook 拦截 Claude 的退出行为，然后把同一个 prompt 反复喂给它，让 Claude 不断迭代改进自己的工作成果，直到任务完成。
这个技术的发明者 Geoffrey Huntley 对它的定义是："Ralph is a Bash loop"——就是一个简单的 while true，反复让 AI 处理同一个任务。
工作原理
你执行一次：/ralph-loop "任务描述"
↓
Claude 自动循环：
1. 处理任务 → 2. 尝试退出 → 3. Stop hook 阻止退出
4. 把同一个 prompt 再喂回去 → 5. 回到步骤1
...直到输出完成信号或达到迭代上限
text
每次循环中，Claude 都能看到之前修改过的文件和 git 历史，所以它能基于自己的前一轮工作继续改进，而不是从零开始。
使用方法
# 基本用法
/ralph-loop "Build a REST API for todos. CRUD operations, input validation, tests. Output <promise>COMPLETE</promise> when done."
# 设置最大迭代次数（推荐，防止无限循环）
/ralph-loop "Implement feature X" --max-iterations 20
# 取消正在运行的 loop
/cancel-ralph
bash
真实案例
有开发者用 ralph-loop 取得了惊人的成果：
- Y Combinator 黑客马拉松：一晚上成功生成了 6 个代码仓库
- 合同项目：一个 50,000的合同项目，用ralph−loop自动完成，API费用只花了297
- 编程语言开发：用这个方法花了 3 个月创建了一门完整的编程语言
Token 消耗警告
ralph-loop 是"token 密集型"操作，使用前必须了解以下限制：
| 关注点 | 说明 |
|---|---|
| 大量消耗 token | 每次循环都是一次完整的 AI 调用，20 次迭代就是 20 倍的 token 消耗 |
| API 费用 | Claude Sonnet 4.6 的输入 3/百万token、输出15/百万 token，一个长时间 loop 可能花费数十美元 |
| 订阅额度 | 如果你用的是 Claude Pro/Max 订阅，长时间 loop 可能快速耗尽你的额度 |
| 无限循环风险 | 如果不设 --max-iterations，任务可能永远跑下去 |
| 网络稳定性 | 长时间运行需要稳定的网络连接，中断后无法自动恢复 |
使用建议：
- 必须设置
--max-iterations，建议从 10-20 次开始试 - 先用简单任务测试，确认效果后再用到大任务上
- 适合过夜运行——睡之前启动，第二天早上看结果
- 不用在 Pro/Max 订阅上跑大任务，容易超额度，建议用 API 按量付费
- 写好完成条件——用
<promise>COMPLETE</promise>明确告诉 Claude 什么算"做完了"
适合 / 不适合的场景
| 适合 | 不适合 |
|---|---|
| 有明确完成标准的任务（测试通过、编译成功） | 需要人工判断或设计决策的任务 |
| 需要反复迭代改进的工作（让测试从红变绿） | 一次性操作 |
| 从零开始的新项目 | 生产环境调试 |
| 有自动验证手段的任务（测试、lint） | 成功标准模糊的任务 |
实战四：planning-with-files —— Manus 风格的持久化计划
这是什么
planning-with-files 是一个 Claude Code Plugin，实现了 Manus AI 的"上下文工程"模式。Manus 是 Meta 在 2025 年 12 月以 20 亿美元收购的 AI 公司，8 个月从上线做到 1 亿美元收入。他们的核心技术之一就是用 Markdown 文件代替易失性的内存。
这个 plugin 把 Manus 的方法论提炼成了一个可复用的 skill，在 benchmark 测试中达到了 96.7% 的通过率。
核心问题
Claude Code（以及大多数 AI Agent）有几个固有问题：
| 问题 | 表现 |
|---|---|
| 易失性记忆 | /clear 后上下文全丢，TodoWrite 工具的数据消失 |
| 目标漂移 | 50+ 次工具调用后，忘了原始目标 |
| 隐性错误 | 失败不被记录，同样的错误反复犯 |
| 上下文塞爆 | 所有信息都塞在上下文里，不用文件系统 |
解决方案：三文件模式
对于每个复杂任务，创建三个文件：
task_plan.md → 跟踪任务阶段和进度
findings.md → 存储研究和发现
progress.md → 会话日志和测试结果
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核心原则很简单：
上下文窗口 = 内存（易失、有限）
文件系统 = 硬盘（持久、无限）
→ 重要的东西写到硬盘上
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安装和使用
# 一键安装
npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files -g
# 中文版
npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-zh -g
# 使用（在 Claude Code 中）
/planning-with-files:plan # 输入 /plan 即可自动补全
/plan:status # 查看计划进度
bash
安装后，Claude 会自动：
- 在项目目录创建
task_plan.md、findings.md、progress.md - 在做重大决策前重新读取计划（通过 PreToolUse hook）
- 每次写文件后提醒你更新状态（通过 PostToolUse hook）
- 把研究发现存到
findings.md，不塞上下文 - 记录所有错误供后续参考
- 退出前验证所有阶段是否完成（通过 Stop hook）
适合的场景
| 适合 | 不适合 |
|---|---|
| 多步骤任务（3 步以上） | 简单问答 |
| 研究型任务 | 单文件编辑 |
| 构建/创建项目 | 快速查找 |
| 大量工具调用的长任务 | 一次性操作 |
一个务实的观点：Claude Code 现在内置了 Plan 模式（Shift+Tab 切换，先规划再执行），日常任务用 Plan 模式就够了，planning-with-files 的三文件模式可以看作它的"持久化加强版"——/clear 之后计划还在、findings 可追溯。社区对它是否仍有必要有争议，建议按需取舍：普通任务交给 Plan 模式，跨多天的超长任务再用文件式规划。
跨平台支持
planning-with-files 的一个亮点是它支持 16+ 个平台：Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Gemini CLI、Kiro、Codex、Mastra Code、CodeBuddy 等等。不管你用哪个 AI 编码工具，都能用同一套计划模式。
实战五：superpowers —— 完整的软件开发工作流
这是什么
superpowers 由 Jesse Vincent（Prime Radiant 公司）开发，是一个完整的软件开发工作流框架。它不是一个单独的 skill，而是一组可组合的 skills 集合，覆盖了从需求分析到代码上线的全过程。
它已经在 Claude Code 官方插件市场上线，是目前最受欢迎的社区 Plugin 之一。
工作流全貌
superpowers 的核心理念是：AI 不应该直接开始写代码，而是应该先理解需求、制定计划、再执行。
完整流程：
1. brainstorming（头脑风暴）
→ 不急着写代码，先搞清楚你要做什么
→ 通过提问细化需求，分段展示设计方案让你确认
2. using-git-worktrees（创建工作分支）
→ 设计确认后，自动创建隔离的 git worktree
→ 在新分支上工作，不影响主分支
3. writing-plans（编写实现计划）
→ 把工作拆成 2-5 分钟的小任务
→ 每个任务有精确的文件路径、完整代码、验证步骤
4. subagent-driven-development（子 Agent 驱动开发）
→ 每个任务分派一个新的子 Agent 执行
→ 两阶段审查：先检查规格符合度，再检查代码质量
→ Claude 可以自主工作数小时不偏离计划
5. test-driven-development（测试驱动开发）
→ 强制执行 红-绿-重构 循环
→ 先写失败测试 → 看到失败 → 写最少代码 → 通过 → 提交
→ 如果发现代码在测试之前写了，会删掉重来
6. requesting-code-review（代码审查）
→ 任务间自动审查，对照计划检查
→ 严重问题阻断流程，必须修好才能继续
7. finishing-a-development-branch（完成分支）
→ 验证所有测试通过
→ 给你选择：合并/创建PR/保留/丢弃
→ 清理 worktree
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安装
# 方式一：Claude Code 官方市场（推荐）
/plugin install superpowers@claude-plugins-official
# 方式二：Plugin Marketplace
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace
# Cursor 用户
/add-plugin superpowers
bash
包含的 Skills
| 类别 | Skill | 作用 |
|---|---|---|
| 测试 | test-driven-development | 红-绿-重构循环 |
| 调试 | systematic-debugging | 四阶段根因分析 |
| 调试 | verification-before-completion | 确保真正修好了 |
| 协作 | brainstorming | 苏格拉底式需求细化 |
| 协作 | writing-plans | 详细实现计划 |
| 协作 | executing-plans | 分批执行+人工检查点 |
| 协作 | dispatching-parallel-agents | 并发子 Agent 工作流 |
| 协作 | requesting-code-review | 审查前检查清单 |
| 协作 | receiving-code-review | 响应审查反馈 |
| 协作 | using-git-worktrees | 并行开发分支 |
| 协作 | finishing-a-development-branch | 合并/PR 决策 |
| 协作 | subagent-driven-development | 快速迭代+两阶段审查 |
| 元技能 | writing-skills | 创建新 skill 的最佳实践 |
| 元技能 | using-superpowers | 技能系统入门 |
适合的场景
superpowers 适合有一定复杂度的功能开发。如果你只是改个 bug、加几行代码，用它反而太重了。但如果你要做一个新功能、重构一个模块、或者从零开始搭项目，superpowers 能帮你建立系统化的开发流程。
核心理念
- 测试驱动开发：永远先写测试
- 系统性 > 临时性：流程优于猜测
- 降低复杂度：简洁是首要目标
- 证据 > 声明：验证了才算完成
Skills vs Plugins：怎么选
这三个案例恰好展示了 Claude Code 能力扩展的两个维度——Skills 和 Plugins：
| 维度 | Skills | Plugins |
|---|---|---|
| 定义 | 单个 SKILL.md 文件 | 一组 skills + hooks + commands 的集合 |
| 安装 | npx skills add 或手动放文件 | /plugin install |
| 复杂度 | 简单，一份 Markdown | 复杂，可以有脚本、hook、多 skill |
| 代表 | frontend-design、pdf | ralph-loop、superpowers、planning-with-files |
| 适合 | 单一专业能力 | 完整工作流或多步骤流程 |
| 触发 | 自然语言或 /skill名 | 自动触发或命令触发 |
选择建议：
- 需要一个特定专业能力（生成PDF、做前端设计）→ 用 Skill
- 需要一套完整工作流（从计划到上线的全流程）→ 用 Plugin
- 想把经验分享给团队→ Skill 更简单，一个文件就行
- 需要 Hook 自动化（自动创建文件、拦截退出）→ 必须用 Plugin
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