給Antigravity裝上超級大腦：Superpowers 適配使用指南
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Superpowers 將結構化開發流程內化為 AI 行為規範，成功移植到 Antigravity，讓 AI 由衝動變為靠譜
呢篇文章係由開發者 alffei 分享嘅經驗，佢發現 AI 寫代碼成日又快又糙，跳過設計、唔寫測試、改完唔驗證，搞到成日返工。為咗解決呢個問題，佢將一套叫 Superpowers 嘅技能系統移植到 Antigravity 平台。
Superpowers 原本係為 Claude Code 設計，但架構同 Antigravity 高度兼容，只需將 skills 同 workflows 文件複製到對應目錄，再加個 rules 文件就搞掂。呢套系統強制 AI 跟足最佳工程實踐：先問需求再寫代碼、行 TDD 紅綠重構鐵律、完成前一定要驗證。
整體結論係：通過 Superpowers，AI 可以變成一個守規矩嘅同事，而唔係衝動實習生。移植步驟極簡單，只要下載倉庫、複製文件、刷新配置，就可以用 /brainstorm 等命令開始結構化開發。
- Superpowers 強制 AI 先問需求再寫代碼，避免倉促設計；提供 brainstorming 技能產出 Specs 文件。
- TDD 紅綠重構鐵律（先寫失敗測試、再寫最小代碼通過、最後重構）確保代碼質量同回歸預防。
- 移植只需將 skills/、workflows/、rules/ 複製到項目 .agent/ 目錄，無需額外配置。
- 提供 /brainstorm、/write-plan、/execute-plan、/git-commit 等斜槓命令，簡化執行流程。
- 呢套方法適用於任何 Antigravity 項目，顯著提升 AI 協作可靠性，減少返工。
Superpowers-Antigravity 倉庫
包含所有技能文件、工作流同規則，下載後可直接使用。
AI 點解成日「又快又糙」？
好多時你叫 AI 幫手寫個功能，佢噼裏啪啦一輪輸出，睇落好犀利，但一跑就錯。改完再跑邏輯唔啱，再改舊功能又壞咗。問題唔係模型智商，而係佢太「急」——未等你講清楚需求、未寫測試就開幹，改完亦唔驗證。
AI 唔問「你肯定要咁樣？」係因為佢預設你已經諗清楚，但現實係需求經常未明確。
- 1 冇設計階段，直接寫代碼，就好似裝修唔畫圖紙
- 2 唔寫測試就寫代碼，測試變成描述現狀而唔係定義期望
- 3 改完唔驗證，AI 聲稱「修好」但冇真係跑過。呢啲問題累積落嚟，就會搞到開發過程好痛苦。
Superpowers 點樣令 AI 變乖？
Superpowers 嘅核心理念係「先慢後快」。佢唔係令 AI 更聰明，而係通過一套強制性嘅技能指令，將最佳工程實踐（例如 TDD、系統化調試、代碼審查）內化為 AI 嘅「本能」。
如果話 AI 係一個剛入職嘅天才實習生，Superpowers 就係俾佢配咗一位嚴格但靠譜嘅技術導師。
系統包含 14 個核心技能，例如 brainstorming 用嚟響寫代碼前先問清需求，test-driven-development 強制先寫失敗測試再寫代碼，verification-before-completion 確保冇驗證唔準話搞掂。呢啲技能覆蓋咗開發嘅成個生命週期。
點樣將 Superpowers 移植到 Antigravity？
好消息係 Superpowers 同 Antigravity 嘅架構高度兼容，核心移植邏輯好簡單：將 skills/ 目錄拷貝到 .agent/skills/，將 commands/ 轉寫為 .agent/workflows/ 下嘅 Markdown 文件，再喺 .agent/rules/ 下寫一個規則文件令規範自動生效。
---
trigger: always_on
---
當我輸入 /brainstorm 時，你必須先進行需求頭腦風暴，產出 Specs 文檔，然後再問我是否繼續。
當我輸入 /write-plan 時，你必須基於 Specs 生成原子任務清單，每個任務 2-5 分鐘。
當我輸入 /execute-plan 時，你必須逐個執行任務，每完成一個批次暫停並請求確認。
當我輸入 /git-commit 時，你必須按照 Conventional Commits 規範生成中文提交信息。設置咗呢個規則之後，Antigravity 就會自動加載並跟隨 Superpowers 嘅行為規範。你仲可以直接喺聊天框輸入斜槓命令，例如 /brainstorm 開始需求澄清。
常用命令包括 /brainstorm（需求頭腦風暴）、/write-plan（生成原子任務）、/execute-plan（分批執行加審查）、/git-commit（規範提交）。
實戰流程：由需求到提交完整示範
假設你想加個用戶認證功能，首先輸入 /brainstorm，Antigravity 會按 brainstorming 技能問你一系列澄清問題，例如認證方式（JWT 定 Session）、存儲方案、權限模型等，最終產出一份 Specs 設計文檔。
/brainstorm 唔會直接寫代碼，而係引導你明確需求，避免「做完先發現唔係想要嘅嘢」。
然後輸入 /write-plan，系統會將設計拆解為 2-5 分鐘嘅原子任務，例如建立 User 模型、編寫 JWT 工具函數、實現登入端點等。跟住輸入 /execute-plan 逐個執行，每完成一個批次暫停俾你確認。如果遇到 Bug，會用 systematic-debugging 技能做四階段根因追蹤。
- 所有任務完成後，輸入 /git-commit 按 Conventional Commits 規範生成中文提交信息，按邏輯分批提交。
- 成個流程確保咗「先問再做、先測再寫、先驗證再彙報」嘅原則。
行動清單同總結
我已經完成移植並開源，你只需三個步驟：攞代碼（文末 Superpowers-Antigravity 倉庫）、一鍵注入（將規則同技能複製到 .agent/ 目錄）、即刻起航（刷新配置後用 /brainstorm 開始）。如果 /brainstorm 冇反應，記住去 Customizations 刷新 Workflows。
Superpowers 本質係將「好工程師嘅習慣」變成 AI 必須遵守嘅規則：先問再做、先測再寫、先驗證再彙報。
而 Antigravity 已經支援 Skill 同 Workflow，只要稍加改動就可以令呢套規則輕鬆移植到任何項目。強烈建議收藏技能使用總結表，方便查閲唔同技能嘅適用時機同核心價值。
你有冇試過咁嘅經歷？
叫 AI 幫你寫個小功能，佢噼裏啪啦一輪輸出，睇落幾嚇人。點知一跑——報錯。改完再跑——邏輯唔啱。再改——舊功能又壞咗。
有冇一套規矩，可以令 AI 變到好似個靠譜嘅同事，而唔係一個衝動嘅實習生？
有。佢叫 Superpowers，而我啱啱將佢裝咗入 Antigravity。
目錄
一、問題：AI 助手點解「又快又糙」？ 二、咩係 Superpowers？ 三、點樣喺 Antigravity 入面用 Superpowers？ 四、實戰演示：由需求到提交嘅完整流程 五、行動清單 六、總結
一、問題：AI 助手點解「又快又糙」？
1.1 冇設計階段
核心觀點：大多數 AI 助手收到「幫我做 X」之後，即刻開始寫 code，跳過咗需求確認同方案設計。
為什麼：就好似裝修唔畫圖紙就直接砌牆，返工係必然㗎。AI唔問你「你確定要咁樣嗎？」係因為佢默認你已經諗清楚咗。
例子：你話「加個用戶登錄」，佢可能會幫你寫一個 Session 方案，但你想要嘅係 JWT。
怎麼做：
用結構化 Prompt 強制 AI 先輸出「設計方案」再寫 code。 或者，用一套強制「先問後做」嘅技能系統——呢個就係 Superpowers 嘅 brainstorming技能。
1.2 唔寫測試就寫 code
核心觀點：先寫 code 再補測試 = 用測試「描述現狀」，而唔係「定義期望」。
為什麼：TDD 嘅核心係「先定義咩係啱嘅，再令 code 達到標準」。如果測試係後補嘅，佢只會證明「code 行得鬱」，而唔係「code 係啱嘅」。
例子：你叫 AI 修一個分頁 bug，佢改完話「修好啦」，結果 offset 邊界根本冇測過，上線又炸咗。
怎麼做：
🔴 RED：強制 AI 先寫一個測試用例，執行並確認佢失敗。 🟢 GREEN：叫 AI 寫最小 code令測試通過。 🔵 REFACTOR：測試通過之後，重構優化，但保持測試綠色。
這就是 test-driven-development 技能的 RED-GREEN-REFACTOR 鐵律。
1.3 改完唔驗證
核心觀點：AI 成日話「我已經修復咗個問題」，但佢並冇真係行過一次。
為什麼：AI 嘅「自信」嚟自語言模式匹配，而唔係終端輸出。
例子：「我已經將 port 由 3000 改做 8080。」——但佢唔記得咗 Docker Compose 入面仲有一處硬編碼。
怎麼做：
強制 AI 喺聲稱「完成」之前，必須提供驗證命令嘅輸出。 使用 verification-before-completion技能，叫 AI 先跑測試/構建，然後彙報結果。
二、咩係 Superpowers？
2.1 核心理念：先慢後快
觀點：Superpowers 唔係令 AI 更聰明，而係令佢更守規矩。佢透過一套強制性嘅「技能指令」，將最佳工程實踐（TDD、系統化調試、code 審查）內化做 AI 嘅「本能」。
類比：如果話 AI 係一個啱啱入職嘅天才實習生，咁 Superpowers 就係幫佢配咗一位「嚴格但靠譜嘅技術導師」。
2.2 14 個核心技能速覽
| brainstorming | |
| writing-plans | |
| executing-plans | |
| subagent-driven-development | |
| test-driven-development | |
| systematic-debugging | |
| verification-before-completion | |
| using-git-worktrees | |
| finishing-a-development-branch | |
| dispatching-parallel-agents | |
| requesting-code-review | |
| receiving-code-review | |
| using-superpowers | |
| writing-skills |
2.3 點解要移植？
Superpowers 原生係為 Claude Code 設計嘅，依賴 Claude 嘅 Skill 工具。而 Antigravity 有自己的 .agent/skills 和 .agent/workflows 規範。
好消息：兩者架構高度兼容，核心遷移邏輯只需要：
把 skills/拷貝到.agent/skills/。把 commands/轉寫為.agent/workflows/下面嘅 Markdown 文件。在 .agent/rules/下面寫規則文件令規範自動生效。
三、點樣喺 Antigravity 入面用 Superpowers？
3.1 目錄結構
3.2 常用斜槓命令一覽
/brainstorm | |
/write-plan | |
/execute-plan | |
/git-commit |
使用方式：直接喺 Antigravity 聊天框輸入命令就得。
3.3 Rules 文件：令規則自動生效
在 .agent/rules/ 目錄下創建規則文件（例如 superpowers-rule.md）：
💡 關鍵：trigger: always_on 令 Antigravity 自動加載並跟隨呢個規則文件。
四、實戰演示：由需求到提交嘅完整流程
4.1 /brainstorm：需求澄清
輸入：
Antigravity 會按照 brainstorming 技能嘅指令：
唔直接寫 code，而係先問你一系列澄清問題。 引導你明確：認證方式（JWT/Session）、儲存方案、權限模型等。 最終產出一份 Specs 設計文檔，存入 docs/plans/。
4.2 /write-plan：生成原子任務
基於 Specs，輸入：
Antigravity 會將設計拆解做 2-5 分鐘可以完成嘅原子任務：
4.3 /execute-plan：分批執行 + 階段審查
輸入：
Antigravity 會：
逐個執行任務。 每完成一個批次（例如 3 個任務），暫停並請求你確認。 如果遇到問題，按 systematic-debugging技能進行四階段根因追蹤。
4.4 /git-commit：規範提交
所有任務完成後，輸入：
Antigravity 會：
按照 Conventional Commits 規範生成中文提交信息。 按邏輯分批提交（例如功能/測試/配置分開）。 自動推送到當前分支。
五、行動清單
✅ 行動清單
我已經完成咗移植工作並開源，你只需要三步：
- 獲取 code
克隆文末Superpowers-Antigravity倉庫； - 一鍵注入
將 rules/、skills/、workflows/拷貝到你項目嘅.agent/目錄下； - 即刻起航
喺側邊欄刷新配置，輸入 /brainstorm開啟你嘅第一個 structural 開發任務。
💡 如果輸入 /brainstorm 無效，請去Customizations 入面刷新Workflows
六、總結
總結
Superpowers 將「好工程師嘅習慣」變成咗 AI 必須遵守嘅規則：
- 先問再做（brainstorming）
- 先測再寫（test-driven-development）
- 先驗證再彙報（verification-before-completion）
而 Antigravity 已經支援 Skill，只要稍加改動就可以令呢套規則輕鬆移植到任何項目。
附錄：技能使用總結表
💡 強烈建議收藏，使用時方便查找相關功能推薦。
Superpowers-Antigravity 倉庫：
https://github.com/alffei/skill_share
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你有沒有這樣的經歷？
讓 AI 幫你寫一個小功能，它噼裏啪啦一頓輸出，看着挺唬人。結果一跑——報錯。改完再跑——邏輯不對。再改——舊功能又壞了。
有沒有一套規矩，能讓 AI 變得像個靠譜的同事，而不是一個衝動的實習生？
有。它叫 Superpowers，而我剛把它裝進了 Antigravity。
目錄
一、問題：AI 助手為何"又快又糙"？ 二、什麼是 Superpowers？ 三、如何在Antigravity中使用 Superpowers？ 四、實戰演示：從需求到提交的完整流程 五、行動清單 六、總結
一、問題：AI 助手為何"又快又糙"？
1.1 沒有設計階段
核心觀點：大多數 AI 助手收到"幫我做 X"後，立刻開始寫代碼，跳過了需求確認和方案設計。
為什麼：就像裝修時不畫圖紙直接砌牆，返工是必然的。AI 不問你"你確定要這樣嗎？"是因為它默認你已經想清楚了。
例子：你說"加個用戶登錄"，它可能給你寫一個 Session 方案，而你想要的是 JWT。
怎麼做：
使用結構化 Prompt 強制 AI 先輸出"設計方案"再寫代碼。 或者，使用一套強制"先問後做"的技能系統——這就是 Superpowers 的 brainstorming技能。
1.2 不寫測試就寫代碼
核心觀點：先寫代碼再補測試 = 用測試"描述現狀"，而非"定義期望"。
為什麼：TDD 的核心是"先定義什麼是對的，再讓代碼達到標準"。如果測試是後補的，它只會證明"代碼能跑"，而不是"代碼是對的"。
例子：你讓 AI 修一個分頁 bug，它改完說"修好了"，結果 offset 邊界根本沒測過，上線又炸了。
怎麼做：
🔴 RED：強制 AI 先寫一個測試用例，運行並確認它失敗。 🟢 GREEN：讓 AI 寫最小代碼使測試通過。 🔵 REFACTOR：測試通過後，重構優化，但保持測試綠色。
這就是 test-driven-development 技能的 RED-GREEN-REFACTOR 鐵律。
1.3 改完不驗證
核心觀點：AI 常說"我已修復該問題"，但它並沒有真的跑過一遍。
為什麼：AI 的"自信"來自語言模式匹配，不是終端輸出。
例子："我已將端口從 3000 改為 8080。"——但它忘了 Docker Compose 裏還有一處硬編碼。
怎麼做：
強制 AI 在聲稱"完成"之前，必須提供驗證命令的輸出。 使用 verification-before-completion技能，讓 AI 先跑測試/構建，再彙報結果。
二、什麼是 Superpowers？
2.1 核心理念：先慢後快
觀點：Superpowers 不是讓 AI 更聰明，而是讓它更守規矩。它通過一套強制性的"技能指令"，把最佳工程實踐（TDD、系統化調試、代碼審查）內化為 AI 的"本能"。
類比：如果說 AI 是一個剛入職的天才實習生，那 Superpowers 就是給它配了一位"嚴格但靠譜的技術導師"。
2.2 14 個核心技能速覽
| brainstorming | |
| writing-plans | |
| executing-plans | |
| subagent-driven-development | |
| test-driven-development | |
| systematic-debugging | |
| verification-before-completion | |
| using-git-worktrees | |
| finishing-a-development-branch | |
| dispatching-parallel-agents | |
| requesting-code-review | |
| receiving-code-review | |
| using-superpowers | |
| writing-skills |
2.3 為什麼需要移植？
Superpowers 原生是為 Claude Code 設計的，依賴 Claude 的 Skill 工具。而 Antigravity 有自己的 .agent/skills 和 .agent/workflows 規範。
好消息：兩者架構高度兼容，核心遷移邏輯只需：
把 skills/拷貝到.agent/skills/。把 commands/轉寫為.agent/workflows/下的 Markdown 文件。在 .agent/rules/下寫規則文件讓規範自動生效。
三、如何在 Antigravity 中使用 Superpowers？
3.1 目錄結構
3.2 常用斜槓命令一覽
/brainstorm | |
/write-plan | |
/execute-plan | |
/git-commit |
使用方式：直接在 Antigravity 聊天框輸入命令即可。
3.3 Rules 文件：讓規則自動生效
在 .agent/rules/ 目錄下創建規則文件（如 superpowers-rule.md）：
💡 關鍵：trigger: always_on 讓 Antigravity 自動加載並遵循這個規則文件。
四、實戰演示：從需求到提交的完整流程
4.1 /brainstorm：需求澄清
輸入：
Antigravity 會按照 brainstorming 技能的指令：
不直接寫代碼，而是先問你一系列澄清問題。 引導你明確：認證方式（JWT/Session）、存儲方案、權限模型等。 最終產出一份 Specs 設計文檔，存入 docs/plans/。
4.2 /write-plan：生成原子任務
基於 Specs，輸入：
Antigravity 會將設計拆解為 2-5 分鐘可完成的原子任務：
4.3 /execute-plan：分批執行 + 階段審查
輸入：
Antigravity 會：
逐個執行任務。 每完成一個批次（如 3 個任務），暫停並請求你確認。 如果遇到問題，按 systematic-debugging技能進行四階段根因追蹤。
4.4 /git-commit：規範提交
所有任務完成後，輸入：
Antigravity 會：
按照 Conventional Commits 規範生成中文提交信息。 按邏輯分批提交（如功能/測試/配置分開）。 自動推送到當前分支。
五、行動清單
✅ 行動清單
我已經完成了移植工作並開源，你只需三步：
- 獲取代碼
克隆文末Superpowers-Antigravity倉庫； - 一鍵注入
將 rules/、skills/、workflows/拷貝到你項目的.agent/目錄下； - 即刻起航
在側邊欄刷新配置，輸入 /brainstorm開啓你的第一個 structural 開發任務。
💡 如輸入 /brainstorm 無效，請去Customizations中刷新Workflows
六、總結
總結
Superpowers 把"好工程師的習慣"變成了 AI 必須遵守的規則：
- 先問再做（brainstorming）
- 先測再寫（test-driven-development）
- 先驗證再彙報（verification-before-completion）
而 Antigravity 已經支持Skill，只要稍加改動就讓這套規則可以輕鬆移植到任何項目。
附錄：技能使用總結表
💡 強烈建議收藏，使用時方便查找相關功能推薦。
Superpowers-Antigravity倉庫：
https://github.com/alffei/skill_share
Antigravity相關推薦閲讀：
Antigravity 初體驗：3步配置，開啓 AI 極速編程（附實操視頻）
Antigravity 核心指南：7 個硬核問題通關 Rules 與 Workflows 實戰
Antigravity & Trae 紛紛支持Skills，那就來場雙修體驗吧～