行业场景业务背景
当前大模型直接写代码普遍存在现实痛点：用户给出模糊指令，AI直接输出代码，缺少需求确认环节，跳过方案设计、测试规划，生成的代码经常逻辑残缺、缺少边界处理，无法直接作为工程交付。大量Agent开发者在使用AI做开发时，产出物缺少工程规范，需要人反复引导、反复修改，开发效率低。市面上缺少一套可以强制引导AI走完完整软件开发流程的工具。
立项原因，旨在解决产品问题
解决大模型编程的痛点：用户输入模糊需求，AI直接输出粗糙代码；缺少需求澄清、方案设计、TDD测试驱动流程；输出代码缺少异常处理、参数校验；生成内容随意、幻觉多，工程可用性差。
Superpowers插件就是用来强制约束AI，模拟真实软件工程师工作流程：先追问补齐需求，输出设计文档，再编写代码、编写测试用例，提升AI产出代码的工程质量与可落地性。
需求澄清交互模块：接收用户模糊指令，主动向用户追问缺失条件，补齐项目约束、输入输出、边界条件，不直接开始写代码。
设计文档生成模块：需求确认完成后自动输出完整设计文档，包含模块划分、接口定义、数据结构、风险点。
TDD测试驱动开发模块：优先生成测试用例，再编写业务代码，以测试用例来校验代码正确性。
缓存与token优化模块：会话上下文缓存，减少重复内容重复请求，降低大模型token消耗。
异常与参数校验模块：捕获插件运行报错，参数合法性校验，对模型返回异常结果做拦截提示。
配置与扩展模块：支持自定义prompt、自定义工作流，可适配OpenCla
我负责的具体任务
参与Superpowers开源插件迭代，优化需求澄清交互逻辑，优化追问策略，减少无效追问，提升用户体验。
完善参数校验、异常捕获逻辑，修复本地环境部署出现的兼容性bug。
优化缓存模块，做上下文裁剪，降低token消耗，提升长任务稳定性。
处理社区issue反馈，补充测试用例，完善项目部署文档与示例。
输出PR提交到开源仓库，把这套标准化软件工程思想提炼沉淀，迁移复用至OpenClaw Skill项目设计。
技术栈&架构实现
技术栈：TypeScript / Node.js，浏览器插件架构，Prompt编排，大模型API调用，本地文件读写，会话状态管理。
架构：插件主体负责接收用户输入；工作流控制器按顺序执行：需求澄清→生成设计文档→生成测试用例→业务代码生成；增加结果校验层拦截异常输出；本地持久化缓存会话上下文。
项目亮点与难点
亮点
不只是简单生成代码，把真实软件工程师工作流程固化进插件，用流程约束大模型，大幅降低AI幻觉。
工作流具备可移植性，这套范式可以迁移到OpenClaw、DeepSeek‑Harness做Skill开发。
增加缓存优化，有效减少token开销，降低使用者调用成本。
难点
平衡追问次数：追问太少信息不全，追问太多用户觉得繁琐，需要调整策略做到恰到好处。
大模型输出不稳定，需要增加校验层，识别模型跳过流程、编造文档的情况，强制拉回标准工作流。
适配不同本地运行环境，处理不同系统下文件读写、路径差异，解决部署兼容性问题。
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