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AI 智能 社区 @obra
信任分
88/100
兼容 Agent
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领域
AI 智能
兼容 Agent
Claude Code
信任分
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解读由编辑根据原文凝练而成,命令、链接、术语均与作者原文一致;想看完整论述请切到右侧

设计思路

作者把脑暴提到「写代码之前的硬门槛」高度——文件开头直接挂了一个 <HARD-GATE>:在没有设计稿和用户批准之前,任何实现技能、任何代码、任何脚手架都不准动。理由也讲得很直白——所谓「这个项目太简单不需要设计」恰好是浪费工作量最严重的场景,因为没被审视的假设会一路滚到实现里。所以这个 skill 的目标不是产出代码,而是逼着你和用户先把意图、约束、成功标准谈清楚。

工作流

作者给出一份强制清单,每一步都要建一条 task:

  1. Explore project context — 看文件、文档、最近 commit,先搞清楚现状。
  2. Offer Visual Companion(如果话题涉及视觉)——单独发一条消息提出,不要和澄清问题混在一起。
  3. Ask clarifying questions — 一次问一个,围绕目的 / 约束 / 成功标准。
  4. Propose 2-3 approaches — 给出取舍和你推荐的那个。
  5. Present design — 按章节展开,每节单独要批准。
  6. Write design doc — 存到 docs/superpowers/specs/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md 并提交。
  7. Spec self-review — 检查占位符、矛盾、模糊、范围。
  8. User reviews written spec — 让用户审过文件再走下一步。
  9. Transition to implementation — 调用 writing-plans skill 出实施计划。

终态是 invoke writing-plans;不是「开始写代码」。

适合谁

  • 想避免「写一半发现方向错了」这种返工的人
  • 团队里需要把口头需求落成可审 spec 的协作者
  • 被 PM/客户要求每个改动都留一份设计文档的工程师

何时不该用

  • 真的就是改个错别字、调个常量——杀鸡用牛刀
  • 紧急线上修复——这时候要的是 debugging、不是脑暴

配套

跑完进 writing-plans(写实施计划)、再进 executing-plans(按计划执行);视觉相关则先走 visual-companion