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06:00

从Superpowers转向mattpocock/skills:更省token、更可控的Agent工程实践

Switching from Superpowers to mattpocock/skills: Less Token Waste, More Control

作者分享了从Superpowers切换至mattpocock/skills的实际体验与对比。Superpowers通过hooks强制规范流程,适合新手但易将简单问题复杂化且消耗大量token。mattpocock/skills的设计理念更贴近“真实工程师”,将决策权交还给用户,通过/grill-with-docs、/to-prd、/to-issues、/implement等明确步骤实现高效迭代。核心优势包括:token消耗更低、具备/tdd和/diagnosing-bugs等debug skill、支持/handoff跨模型交接、以及/improve-codebase-architecture用于重构。作者还提到与Fable 5、Codex 5.5等模型配合使用,并将PRD和issues存储在GitHub以便追溯。文章适合关注Agent工程、AI编程效率及工具选型的工程师。

06:00

Superpowers:让AI Agent跑通宵且交付可用的秘诀

Superpowers: How to Make an AI Agent Run All Night and Deliver Usable Results

本文作者分享了自己从最初失败的长任务Agent编排尝试,到发现并使用Superpowers这一Skill Set解决核心痛点的经验。Superpowers通过将开发流程拆解为“头脑风暴(brainstorming)→ 编写计划(writing-plans)→ 执行计划与Subagent驱动开发(executing-plans / subagent-driven-development)”三个阶段,确保长任务的可控性与交付质量。关键设计包括:用多个Prompt模板(implementer、spec-reviewer、code-quality-reviewer)分离执行与评审职责;为每个Task创建独立Subagent并禁止继承主Session Context,防止上下文污染;通过“Never/HARD-GATE”等强约束词防止AI跑偏;贯彻TDD、DRY、YAGNI等软件工程原则。作者认为,当前Frontier模型(Opus 4.8、Codex GPT-5.5)能力已足够,核心在于Harness设计——通过规约与流程让模型变得可靠。

06:00

Superpowers 6:用自动化研究循环将构建成本降低60%

Superpowers 6: Cutting Build Cost 60% via Autoresearch Loop

Superpowers 6 发布,核心改进来自一次自动化研究(autoresearch)实验:作者利用 Anthropic 的 Fable 模型(短暂可用期间)对自身的 Subagent Driven Development 流程进行了系统优化。在 36 小时内、花费约 165 美元 token 运行了 25 次实验,最终实现 wall-clock 速度提升 50%、token 消耗降低 60%。关键优化包括:合并合规审查与代码审查 agent、预生成 review packet 减少 git 调用、根据任务类型动态分配 agent 层级(如对非代码方案使用低成本 haiku)。文中披露了多个已证伪的假设(如限制 controller 思考时长适得其反),并强调 eval 套件在差异化测量中的关键作用。适合关注 AI 编码 agent 成本优化和 engineering productivity 的读者。