一个AI写不好大项目？那就派一支AI工程队来干活

你有没有试过让 AI 帮你写个稍复杂的功能——比如“做个带登录和任务列表的 Todo App”？
一开始它信心满满，三分钟就给你生成了 app.py；
半小时后，你发现：
– 登录没校验密码强度
– 任务列表没分页，100 条数据直接卡死前端
– 它甚至悄悄删掉了你原来的 requirements.txt……
最后它还发来一句：“✅ 已完成！”

这不是模型太菜，而是让它“一个人干全活”的工作方式，从根上就错了。

就像让一个程序员连续加班 8 小时不休息、不交接、不测试——再强的人也会漏需求、跳步骤、写错逻辑。AI 更甚：它没有记忆，没有上下文保鲜能力，越写越忘自己开头答应了啥。

真正的解法？不是换更强的大模型，而是学人类团队——分工 + 检查 + 循环改进。

目前 GitHub 上最火的两个开源方案，不约而同走通了这条路：
– Superpowers（11.8 万星）：像一位严格的技术经理。你一说“我要做个 API”，它先拦住你，逼你讲清需求 → 输出可读的设计草稿 → 你点头确认 → 才启动“计划→编码→双审（功能+质量）→修复”闭环。每步只干 2–5 分钟，文件路径、代码、测试用例全写死，连 TDD 都强制执行：没写测试？代码直接删掉重来。
– oh-my-claudecode（OMC）（1.4 万星）：像一支灵活的特种小队。你可以一句话分派不同任务给不同 AI：
bash
omc team 2:codex "Review auth module for security issues" # 让 Codex 查安全漏洞
omc team 2:gemini "Redesign UI components for accessibility" # 让 Gemini 改无障碍 UI
omc team 1:claude "Implement payment flow" # 让 Claude 写支付逻辑
它还能自动“学技能”：你手动修了一个 aiohttp 代理崩溃问题，OMC 会悄悄记下修复方法，下次同类错误自动插上这个“补丁”，不用你提醒。

它们的共同内核，就这四步：
– ✅ Plan（计划）：把大任务拆成可验证的小目标
– ✅ Implement（实现）：每个小目标由专人（专AI）限时交付
– ✅ Review（审查）：另一双眼睛检查是否符合计划 + 是否够健壮
– ✅ Fix（修复）：不达标？打回重做，直到通过

这根本不是什么新概念——它就是软件工程里跑了几十年的 CI/CD 流水线，只是现在，写代码、审代码、测代码、改代码的人，换成了 AI。

所以，下次你的 AI 又交出一份“看似完整、实则漏风”的代码时，请别急着骂模型弱。
先问一句：
👉 它有清晰的计划吗？
👉 有人（另一个AI）盯着它写对了吗？
👉 写完有没有被要求先写测试？
👉 出错了，是立刻重来，还是糊弄过去？

加一层结构，比换十个模型都管用。

直达网址：https://github.com/obra/superpowers