Рекомендация Skill: добавить для coding Agent рабочий процесс с Superpowers
Статья рассказывает о проекте obra/superpowers — скилле/плагине для coding Agent, который превращает уточнение требований, проектирование спецификации, план реализации и процесс TDD в повторно используемый AI-рабочий процесс.
1. Почему стоит смотреть на Superpowers
В последнее время, когда я изучал Claude Skill, Codex Skill, MCP и агентные потоки, наткнулся на очень интересный проект: obra/superpowers.
Это не просто набор подсказок и не обычный скелет, а проект, который упаковывает методологию разработки ПО в Skill / Plugin, который может вызываться Agent автоматически. Его ключевая идея: не позволять coding Agent сразу писать код, а сначала уточнять цель, выстраивать спецификацию, составлять план реализации и затем переходить к более контролируемому процессу разработки.
На мой взгляд, это очень ценно. Потому что у многих, кто работает с Claude Code, Codex или Cursor, проблема не в том, что модель не умеет писать код, а в том, что она слишком охотно «идет в бой» сразу. Цели не уточнены, границы не определены, тесты не подготовлены, а код уже изменён повсюду.
Superpowers как раз и пытается решить именно эту проблему.
2. Что это, по сути
По словам README проекта, Superpowers — это методология разработки ПО для coding Agent, построенная на наборе composable Skills и стартовых инструкций, которые подсказывают Agent использовать эти процессы в нужный момент.
Проще говоря, это добавляет AI-ассистенту для кодирования «инженерную дисциплину».
Поддерживаемые сценарии не ограничиваются только Claude Code. Публичные материалы показывают, что установка доступна также для Codex CLI, Codex App, Gemini CLI, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI и других coding Agent / инструментов разработки.
То есть фокус здесь не на конкретной модели, а на том, «как Agent должен работать, когда пишет код».
3. Какую роль играет Skill
(Если вы ещё не понимаете, что такое Skill, можно сначала прочитать «Skill: от подсказок к повторно используемому AI-рабочему процессу».)
Anthropic определяет Agent Skills так: Skill — это модульная возможность, расширяющая функциональность Claude. Каждая Skill пакетирует описание, метаданные и опционально скрипты, шаблоны и другие ресурсы, которые Claude будет использовать автоматически в релевантных задачах.
У OpenAI определение похоже: Skill — это повторно используемый, совместный поток, который помогает ChatGPT или Codex стабильнее выполнять определённый тип задач. Он может включать инструкции, примеры и код.
Поэтому я понимаю Skill не как просто «более длинную подсказку».
Точнее, это похоже на мини-пакет рабочего процесса:
my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
├── references/
└── assets/В нём:
SKILL.mdобычно является входной точкой и содержит описание Skill, условия срабатывания и правила выполнения;scripts/может содержать исполняемые скрипты для повторяющихся, точных или программируемых задач;references/может содержать справочные материалы, спецификации, базу знаний;assets/может содержать шаблоны, примеры, ресурсные файлы.
На разных платформах структура каталогов может немного отличаться, но общая идея одинакова: вынести «как это делать» из разового диалога в переиспользуемый, установимый и компонуемый блок работы.
Суть Superpowers здесь и есть. Это не просто «пиши аккуратно», а превращение последовательности «сначала уточнить, затем спроектировать, затем спланировать, затем реализовать, затем проверить» в структуру, которую Agent способен соблюдать многократно.
4. Особенности его рабочего процесса
По описанию в README у Superpowers процесс примерно такой.
1. Сначала нужно чётко понять цель
Когда Agent видит, что пользователь хочет что-то построить, он не начинает сразу писать код, а делает паузу и уточняет, чего именно хочет сделать пользователь.
На первый взгляд это выглядит просто, но на практике это критически важно.
Многие инциденты с AI-кодингом возникают из-за того, что требования не были определены. Модель достраивает логику по догадкам, и хотя код выглядит законченно, он уводит от реальных потребностей пользователя.
2. Формировать понятную спецификацию
После уточнения требований Agent показывает спецификацию блоками, чтобы пользователь действительно мог прочитать и подтвердить её.
Это практичнее, чем выдавать сразу большой документ требований целиком. Когда требования слишком длинные, пользователь часто их не дочитывает; когда слишком короткие, легко упустить граничные условия.
3. Составлять план реализации
После подтверждения дизайна Agent собирает план реализации. README проекта подчёркивает, что этот план должен быть достаточно ясен, чтобы даже начинающий инженер без контекста мог его выполнить.
Это важное и очень полезное условие.
Потому что хороший AI-рабочий процесс — это не про то, чтобы модель «по ощущениям выполнила задачу», а про то, чтобы задачу можно было декомпозировать, проверить, передать и разобрать после выполнения.
4. Акцент на TDD, YAGNI и DRY
Superpowers явно делает упор на Test-Driven Development (TDD), YAGNI и DRY.
Эти термины означают:
TDD: сначала пишутся тесты, затем реализуется функциональность, и обязательно есть проверяемый цикл обратной связи;YAGNI: не реализовывать заранее то, что в данный момент не нужно;DRY: не дублировать одну и ту же логику.
Это особенно важно для кодинга с Agent. Модель может очень хорошо «дозаписывать много чего», но не всегда умеет оценить, что именно сейчас не стоит писать вообще.
5. Как это повлияло на мои Skill
Мне кажется, наиболее полезное в Superpowers — не отдельная команда, а позиционирование Skill.
Многие пишут Skill так:
Вы — опытный инженер, пожалуйста, внимательно проанализируйте требования и напишите качественный код.Это полезно, но недостаточно.
Более сильный Skill должен сообщать Agent:
Когда запускать этот процесс;
какую информацию собирать вначале;
в каких случаях обязательно нужно остановиться для подтверждения;
как формировать спецификацию;
как разбивать задачи;
как проверять результат;
что делать не нужно.То есть Skill — это не просто «ролевое описание», а «норматив действий».
Для моего AI-рабочего процесса это особенно важно. Например, когда я занимаюсь генерацией статей для сайта, сбором кейсов по нумерологии, структурированием текстов предсказаний или сбором AI-новостей, всё это можно разложить по похожей схеме:
Входные ограничения → Проверка информации → Структурирование → Генерация контента → Правила самопроверки → Выходной файлЕсли эти правила каждый раз писать в prompt, они будут длинными и легко упускаемыми. Превратить их в Skill — это шаг ближе к переиспользуемому производственному потоку.
6. Разница между Skill и MCP
Здесь же напоследок отличим Skill и MCP.
MCP, официально Model Context Protocol, описывается как открытый стандарт, который связывает AI-приложения с внешними системами. Через MCP Claude, ChatGPT и другие AI-приложения получают доступ к локальным файлам, базам данных, инструментам поиска, калькуляторам или другим рабочим процессам.
Проще:
Skill — это скорее «как выполнять работу»;
MCP — это скорее «к каким инструментам и данным можно подключаться».Оба могут отлично сочетаться.
Например, «Skill публикации статьи» может задавать правила проверки текста, frontmatter, SEO-описания, формата источников, а MCP даст доступ Agent к GitHub, файловой системе, базе данных или поисковому сервису. Skill отвечает за процесс, MCP — за подключаемые возможности.
Именно поэтому я всё больше уделяю внимание Skill: MCP решает проблему точки доступа к инструментам, Skill — проблему методики работы. Только инструменты без методики — Agent будет всё ещё «разбегаться»; только методика без инструментов — Agent не сможет нормально выполняться на практике.
7. Полезно брать на вооружение, но не обожествлять
Superpowers очень хорошо подходит для изучения, но его не стоит делать культовым.
Это скорее попытка зрелого разработчика упаковать свои рабочие привычки, инженерные решения и процесс сотрудничества в норму, которую может исполнять Agent. Для личных проектов ценность в том, что это напоминает: AI-кодинг — это не «заставить модель как можно быстрее писать код», а «позволить модели двигаться по надёжному процессу».
Если вы пишете совсем маленький скрипт, возможно, вам не нужен столь тяжёлый процесс. Но для долгоживущего сайта, автоматизации, контентного пайплайна, проекта с базой данных такая модель Skill очень полезна.
Дальше, если я буду продолжать писать свои Skill, я буду идти именно в этом направлении: меньше общих лозунгов, больше условий запуска, входов/выходов, чек-листов, структуры каталогов, ограничений для команд и обработки сбоев.
Вот где Skill действительно становится полезным.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Superpowers?
obra/superpowers — это проект Skill / Plugin для coding Agent, который упаковывает методологии разработки ПО, включая уточнение требований, проектирование спецификаций, планирование реализации и TDD, в переиспользуемый workflow, который Agent может вызывать автоматически. Ключевая идея: не давать Agent сразу начинать писать код.
Superpowers можно использовать только с Claude Code?
Нет. По публичным материалам установка предлагается также для Codex CLI, Codex App, Gemini CLI, OpenCode, Cursor, GitHub Copilot CLI и других coding Agent / инструментов разработки. Фокус у него не на конкретной модели, а на том, «как Agent должен работать, когда пишет код».
Чем отличается Skill от MCP?
Skill больше похож на «как делать работу» (процессы и методика), MCP (Model Context Protocol) — на «какие инструменты и данные можно подключать». Это дополняющие вещи: Skill задаёт процесс, MCP даёт возможности подключения.
Какой основной рабочий процесс у Superpowers?
Вкратце: сначала уточнить цель → оформить спецификацию, которую пользователь может прочитать и подтвердить → составить понятный план реализации, выполнимый даже начинающим инженером → сделать упор на TDD, YAGNI, DRY, чтобы задачу можно было разбивать, проверять и разбирать по итогам.
Источники
Share