OpenSpecSuperpowersAI编程开发工作流Claude Code
你跟AI说”帮我做个导出Excel功能”，两分钟后它给你改了二十个文件——但没问你导出范围是什么、同步还是异步、数据量大怎么办。
等你反应过来想纠正，它已经按照自己的理解往下写了。
这不是AI的问题。是你没有给它一套”什么时候该做什么”的规矩。
我最近用了两个工具解决这个问题：OpenSpec 管需求边界，Superpowers 管执行纪律。单独用各管一摊，组合起来才真正闭环。
先搞清楚它们各自干什么的#
别急着上手，先把定位搞明白，不然用着用着就混了。
OpenSpec 是需求容器。 它解决的问题是：你要改什么、为什么改、影响哪些模块、怎么验证、改完后归档在哪。没有它，需求全散在聊天记录里，过三天你都不知道当初为什么要改这个。
Superpowers 是执行纪律。 它解决的问题是：AI什么时候该brainstorm、什么时候该写plan、什么时候该动手、什么时候该验证。没有它，AI上来就写代码，想不清楚就开干。
最简单的区分方式——
OpenSpec 管”做什么”，Superpowers 管”怎么做才稳”。
为什么单独用都不够#
我只用 OpenSpec 的时候，需求文档倒是写清楚了，但 AI 还是会跳过设计直接写代码。相当于你给了施工队一张完美的装修图纸，但他们不按图纸来。
我只用 Superpowers 的时候，开发过程确实稳了——先思考再计划再执行。但回头一看，这次的 change 正式记录在哪？影响范围写了没有？验收标准谁定的？全在聊天记录里，过几天就找不到了。
这两种情况我都踩过。
文档完整 ≠ 执行靠谱，过程严谨 ≠ 需求不丢。
所以核心问题不是选哪个，而是怎么让它们各管各的，然后拼起来。
我现在怎么用的#
不搞什么全套体系，个人开发者没必要照搬企业级方法论。
我的做法就三步：
第一步 ：每次要做需求之前，先用 OpenSpec 建一个 change——要做什么、范围、影响模块、验收标准。花不了5分钟。
第二步 ：让 AI 走 Superpowers 的流程——先 brainstorm 方案，再写 plan，再实现，再验证。不要让它跳步骤。
第三步 ：做完之后把结果同步回 OpenSpec——代码改了哪些、测试结果、结论是什么。这一步很多人会偷懒，但不做的话，下次遇到类似问题你还是得从头猜。
一个真实例子#
前段时间我给一个项目加”订单导出”功能。
如果是以前，我直接跟 AI 说”加个导出Excel”，它就会开始写代码——然后我发现它没考虑导出字段范围、没考虑大数据量分页、没考虑权限控制。
现在：
- OpenSpec 建了 change：导出哪些字段、数据量上限、权限规则
- AI 先 brainstorm 了同步导出 vs 异步导出的取舍
- 写了 plan 再动手
- 验证完把结果归档回 OpenSpec
整个过程多花了大概15分钟，但后面维护的时候我清清楚楚知道当初做了什么决策、为什么这么做。
15分钟换后面的省心，这笔账很划算。
如果你只想试一个#
先试 Superpowers。
原因很简单——大多数人用 AI 编程的第一痛点不是需求管不好，而是 AI 乱写代码 。先把”让它按规矩来”这个问题解决了，比什么都重要。
等你发现需求确实开始散了、变更记录找不到了，再加上 OpenSpec。
不要一上来就搞全套。
你现在用 AI 写代码，最头疼的是什么问题？是它乱写、不听指令、还是改着改着就偏了？