简介与核心理念
writing-plans 技能是连接产品规范和实际编码之间的关键桥梁。它解决了 AI 代理或初级工程师在面对复杂的多步骤任务时容易迷失方向的问题。通过强制要求创建极其细化、一口大小的实施计划，它确保了执行者（即使假设其没有任何背景上下文）也能清楚知道需要修改哪些文件、如何进行测试以及何时提交。
核心理念
将高级规范转化为细粒度、测试驱动的实施计划。通过“假设执行者无上下文”的预设，确保每一次代码变更都具备明确的目的、极强的独立性与严格的验证闭环。
安装与调用指南
https://github.com/obra/superpowers
工作流程解析 (SOP)
- 范围检查：在编写任何任务之前，AI 必须验证规范是否涉及多个独立的子系统。如果是，它必须中止当前操作，要求将其分解为独立的计划，强制执行系统模块化。
- 映射文件结构：AI 会明确列出即将创建或修改的所有文件路径，从而在早期就锁定了架构层面的解耦决策。
- 一口大小的任务粒度：将每一个步骤分解为微操作（预计耗时 2-5 分钟）：编写失败的测试 -> 运行确认失败 -> 实现最简代码 -> 运行通过测试 -> 提交。
- 强制性的计划头部：要求必须生成一个特定的 Markdown 头部，明确定义目标、架构和技术栈，并直接向执行代理下达后续技能（如
subagent-driven-development）的调用指令。
技能设计评价
- 人类经验 SOP 化的亮点：将测试驱动开发（TDD）循环固化为明确的可执行步骤。预设执行者缺乏上下文，促使生成的指令更加完整和独立。
- 潜在的局限性：对于简单的文本修改或样式调整等微小变更，生成高度细化的多步骤 TDD 计划会显得过于繁琐且效率低下。
- 优质技能的评判标准：为执行阶段提供了具体的 Markdown 结构和精确的终端命令，降低了任务执行中的不确定性，提高了 AI 输出的可靠性。