想做大型协作性项目,不想让 AI 偏离设计文档,所以要上一个 spec 系统做唯一的真相来源,网上不少推荐 openspec+superpowers ,都是说 openspec 做 proposal 跟 archive ,让 superpowers 做实现,但是没一个说到底怎么提示的。 我的疑问是,openspec 的 proposal 会生成 proposal.md ,desing.md 以及 task.md ,但是 superpower 的 brainstorm 以哪个为来源,他本身也会生成 spec.md ,plan.md ,这两个是不是需要合并到 openspec 生成的一些列文档中去。
网上不少的说明都每说这个事情,有人尝试两个一起用的么?
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callmecaiyuyu 21 小时 36 分钟前
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LHN 21 小时 32 分钟前
这两个组合在一起得多消耗多少 token 啊
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dinjufen 21 小时 28 分钟前
@callmecaiyuyu 现在 cli 本身越来越强了,内置工具越来越多,感觉够用了,以前用这些插件是因为 cli 本身欠缺
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sinopec OP @callmecaiyuyu 公司不差钱。。。
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ahjsrhj 21 小时 24 分钟前
superpowers 怎么用的下去的
试用了一下 一个小需求跑了一下午 都没手写快了 |
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daimazha 21 小时 22 分钟前
superpowers 已经遵循 SDD 了,为什么还要一起用 openspec
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sophos 21 小时 22 分钟前
我以前也是这样组合用,主要是因为 superpower 没有写 spec 文档,现在 superpower 也是先写 spec ,review 后才会开始写 plan ,再开始代码实现,所以我目前只用 superpower 了,仅供参考 :-)
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sinopec OP @dinjufen 内置工具还没法解决项目唯一真相来源的问题,已经做过的修改跟变更没法反应到项目架构跟经验里去,suuperpowers ,除了费 token ,其他觉得比内置的 plan 模式或者直接干效果好一些 ———— 我们用的 codex
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sophos 21 小时 21 分钟前
补充一句,现在 AI 工具的迭代太快了,网上的文档可能一两个月就过时了,最好是及时跟进 Github 或官网最新版本 :-)
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Hyson2023 21 小时 21 分钟前
好用啊,无论是/plan 模式,还是有 superpowers,gsd,on-my 系列,其实都是跟 ai 反复澄清意图跟实际的偏差值,最后生成 plan 跟 task 执行,模型越来越强的时候确实不需要这些工具了,不过 harness engineering 跟 compound engineering 的思想确实可以借鉴一下的
@callmecaiyuyu |
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sddyzm PRO skills 就是...垃圾吧
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left7410 21 小时 20 分钟前
用了一下 superpower 提了一个小需求,直接给 claude 干死循环了
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sinopec OP |
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Hyson2023 21 小时 12 分钟前
@sinopec 是的,不过我们实际的实践中没有直接用他这个插件,而是自己参考然后改造了一下,结合 sdd 的工作流程跟经验沉淀,spec 都没有用 openSpec 或者 specKit 或者 superpowers 、gsd 这种框架去生成
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kianCheng 21 小时 8 分钟前 openspec 可以自定义 workflow 也就是自定义 schema 你可以参考一下这个文档 https://github.com/JiangWay/OpenSpec/blob/6449135b7ca301bf7d19a6c9cb3c331c051205f3/schemas/sdd-plus-superpowers/schema.yaml ,然后自己做相应的微调
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sophos 21 小时 6 分钟前
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YangWaleed 21 小时 2 分钟前
这两个我都单独用过,感觉各有优缺点,现在我主要用 superpowers
一开始我用的 openspec ,前期体验挺好的,但用多了会有一些问题,我印象最深的是 spec.md 会很乱、很碎,比如有的 spec.md 是一个功能整体的规范、有的 spec.md 是功能内的细节规范。然后经常一个新的改动只会更新部分 spec.md 或创建新的 spec.md ,导致 spec.md 之间会有冲突。 这一方面是因为模型上下文限制不会读取和修改所有文档,另一方面是我没仔细 review 每个文档。但如果要我 review 所有文档又很累,感觉回到瀑布式开发流程了。 最近在使用 superpowers ,它只生成 spec.md 和 plan.md 文档,文档维护负担会小一点(但我也不会仔细去 review 这两个文件)。但它的 brainstorm 我觉得很好用,能和我讨论技术方向、给出可行的方案,是我主要使用 superpowers 的原因。 一开始用它的 subagent 模式开发,往往一下午几个小时还搞不完一个需求,但 token 消耗巨大。因为它会起一个 subagent 做开发、两个 subagent 做不同维度的代码 review ,然后重复迭代。普通的 coding plan 根本耗不起。 所以现在我会直接说这是个简单的改动,不需要这么多 review 直接开发。等做完后再人工要求它再 review 一次就行。这样使用就好了很多。 |
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Cycle0079 21 小时 0 分钟前
@callmecaiyuyu superpower 安装后, 可以试着让 Codex 或 CC 去跑 SWE 测评题, 这技能只会让 Codex 和 CC 降智. 已经卸载 1 个多月没用它了.
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zk8080 20 小时 54 分钟前
推荐一个 Trellis ,感觉比 superpower 好用
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xloger 20 小时 52 分钟前
@Cycle0079 我觉得场景不一样。测评题本身都是清晰精炼的需求。
而我们自己用 AI 写代码时,往往是考虑不全的,SuperPowers 会跟你确认一些技术方案和细节,我觉得还是很有用的。不然大概率直接莽下去,或者一版版改 Plan 。 |
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callmecaiyuyu 20 小时 51 分钟前
@sinopec #4 不只是 token 消耗高的问题,我用起来是感觉,子 agent 缺乏上下文,实际生成代码不会按照项目的整体规范落地,当然你可以限制约束要求,但是整体我感觉还是不如主代理聪明,有局限性
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Hyson2023 20 小时 45 分钟前
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bbao 20 小时 41 分钟前
@sinopec 我是在/plan 模式下 输入 spec 规格,然后讨论并达成初步共识后,输出在/plan 下 又 codex 输出共识 spec 规格内容,确认后 切换 implement 模式实现代码。
'现在 superpower 也是先写 spec ,review 后才会开始写 plan ,再开始代码实现',和你这个流程应该一样的吧 |
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Azee 20 小时 31 分钟前
之前让 ai 自己融合了 openspec 和 superpower 在 opencode 里使用。
但是现在只用 superpower 了…… |
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CaffreySun 20 小时 23 分钟前
BMad 了解了解
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bbao 20 小时 17 分钟前
@sinopec 请教一下,那你们目前是如何解决 人工 修改 需求业务或者 bug 之类的;总有时候不是 AI 来解决的问题,如何反应到 spec 和代码 不一致的这种情况?
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Clannad0708 19 小时 46 分钟前
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Cycle0079 19 小时 30 分钟前
@xloger 有很多替代品, open spec 装上不会降智, bmad 装上也不会降智. 但 superpowers 装上就降智, 没必要死磕一个. AI 时代,平替选择太多了.
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JasperHale 19 小时 26 分钟前
鄙人一点实践:
- superpower token 爆炸, 无奈弃之. - openspec + codex plan mode , 创建 / apply / verify change 皆通过 plan mode. plan mode 比之直接执行更加稳妥, 一些方案细节在 apply 之前会反复确认. - openspec 归档一定通过其自身命令执行, 全局 spec 只能以此为更新. |
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sinopec OP @JasperHale 也是一条思路, 其实用不用 superpowers 执行,或者是直接执行都行,关键是怎么与知识经验沉淀与 真正写的步骤能结合起来
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ysicing 15 小时 21 分钟前
目前使用 codex 搭配 superpowers , 需要自己制定全局的 agents.md 约束,效果还行,没必要启用 superpowers 所有技能,按需启用就可以。另外还有个坑好像,如果没要求使用最新模型,默认会使用历史的模型分流
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MuyuQ 14 小时 23 分钟前
superpowers 的 brainstrom 好用。其他的没必要。单独启用这一个就够了。
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connection 10 小时 9 分钟前
我深入使用过一段时间 openspec ,我觉得 openspec 某种程度上维护的文档也是乌托邦~
我之前也有尝试将 openspec 与 superpower 缝合,当时是将文档依赖 openspec 管理,脑暴与执行依托 superpower ,你可以先自己缝一下看看? |
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zhleonix 9 小时 18 分钟前
Superpowers 的任务粒度拆分太细了,导致不停的做 review 消耗时间。另外 Agent 过于遵循 TDD 也会狼费时间。优化一下 skills 的提示应该可以有效加速。毕竟现在的 LLM Context 都够大了,没有必要总是跑小 task 。
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