07-04
Superpowers 6：用自动化研究循环将构建成本降低60%
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。