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这期就讲一件事：如果你用的是 GPT-5.6、Fable 5 这个级别的模型，把你的 Superpowers skills 关了。我是认真的。

先把利益相关说清楚：我不是来黑它的。Superpowers 我自己 fork 过，手上到现在还维护着一个 superpowers-plus。用过、改过、研究得比大多数人都深，然后我今天来劝你关掉它——自己人反水，就这么回事。

而且我不跟你算浪费时间、浪费 token 这种小钱。真正的问题就一个：它在替模型做决定。模型身上最值钱的那个东西，被它锁死了。什么东西最值钱？先看三个场景。

顶级模型最值钱的，是这种时刻

1. 中途转向

修 Bug 修到一半，模型翻日志的时候发现自己刚才的猜测是错的——它当场调头换路线，一秒都不纠结。证据变了，判断跟着变。

2. 看穿需求

你让它加个重试，它看完代码回来跟你说：这不是重试的事，是超时配短了，加重试反而更糟。它修的是问题，不是你嘴上那句需求。

3. 自配流程

小改动，上手就改，改完顺手验证；真碰上高风险的迁移，它反而自己停下来，先写方案，等你点头。流程是它自己挑的，而且每次挑得都不一样。

这些瞬间，你没法提前写进任何 SOP，都是它干着干着自己长出来的。拆开看，这个能力就三步：

• 读证据——代码、日志、报错，先看事实是啥；
• 更新判断——发现新证据，旧的猜测说扔就扔；
• 换路线——方法是给任务打工的，不是反过来。

上一代模型为啥不行？就是这个循环它转不动，你得把路线写好、喂给它，它才走得稳。顶级模型的分水岭就在这：路线不用你给，它自己边走边长。你换 GPT-5.6、换 Fable 5，多花的那些钱，买的就是这个能力。

那 Superpowers 对这个能力干了什么？看原文

不用我转述，它自己文档里写得明明白白。下面每句话都是官方仓库 v6.1.1 的原文（核对于 2026-07-12，出处：obra/superpowers）：

• "If you think there is even a 1% chance a skill might apply … you ABSOLUTELY MUST invoke the skill."——只要有百分之一的可能用得上，就必须调用。（using-superpowers）
• "IF A SKILL APPLIES TO YOUR TASK, YOU DO NOT HAVE A CHOICE. YOU MUST USE IT."——大写喊你：你没有选择。（using-superpowers）
• "EVERY project goes through this process. A todo list, a single-function utility, a config change — all of them."——todo list、一个小函数、一行配置，全都得走全流程。（brainstorming）
• "Delete it. Start over."——代码已经写好了？删了，重来。（test-driven-development）

最狠的是这句："This is not negotiable. You cannot rationalize your way out of this."——不可协商，你不能给自己找理由绕过去。

你想想，"找理由"是什么？就是模型看完证据之后自己的判断啊。它防的就是模型的判断——上面刚说完，那玩意儿是你花钱买的。

路线，在模型读懂任务之前就被写死了

官方工作流摆出来：检查 Skill → Brainstorm → 用户批准 → 设计文档 → 实施计划 → Worktree → TDD → Subagent 审查。

先说好，这里面每一步单拎出来都是好东西，我一个都不骂。问题出在顺序上：这条路，是在模型读懂你任务之前就画死的。自主探索第一步是什么？先读任务、先看证据。到这儿变成什么了？先对号入座。一行配置、一个 Bug、一次大重构，长得完全不一样的三个任务，全上同一条流水线。

同一套流程：对弱模型是护栏，对顶级模型是天花板

有人说：这套流程我以前用着挺好的啊。没毛病，关键就在"以前"这俩字。同一套流程，压在不同档位的模型身上，是两种命。

放在弱模型身上，它叫护栏：模型不会规划，流程替它规划；老忘验证，流程逼它验证；输出忽好忽坏，流程帮它兜底。下限撑住了，平均分上来了——所以它以前口碑是真好，这个账我认。

但放到顶级模型身上，同一套规则，变成天花板：模型会的，流程不让它用。看见更好的路，不让走；想中途转弯，不许转；模型再聪明，发挥的上限就是写这套流程那个人的水平。你花大价钱买了个聪明脑子，回手就给它焊了个头盔。

顺带还有两笔小账：几千 token 的流程手册天天占着上下文，小任务动不动被拉去立项——但跟天花板一比，都是零头。

模型越强，这套流程越亏——所以是现在关，不是以前。

被下一个模型杀死的，从来不止它一个

注意，这些东西当年都是真好用，不是垃圾，它们都实打实把结果抬高过。它们没做错什么，只是被下一个模型杀死了。

规律：补知识的活着，教做事的死去

看一个 AI 技术能活多久，问它一个问题：你是在补知识，还是在教做事？

补知识的，一直值钱：你公司的私有 API、业务规则、真实部署方式、安全红线与权限边界。这些模型是真不知道，你喂给它，永远有用。这类 skill，留着，别删，我完全支持。

教做事的，持续贬值：必须先 brainstorm、必须先写 spec 和 plan、必须按固定顺序 TDD——这是在教模型"怎么思考"。模型不会思考的年代，这是拐杖；模型会思考了，这就是夹板。

知识差永远存在；能力差，每发一个新模型就少一截。所以我从来不是反对 Skill 这个机制，我反对的就是流程型这一类。

最强的反驳："我不能把结果押在它每一次都聪明上"

每一个真把 AI 放进生产环境的负责人，都会这么怼我。而且人家的诉求特别具体：长任务不能跑偏、团队里谁跑结果都得一致、高风险操作得可审计、便宜模型确实容易犯错。

这四条，我全认，一条都不反驳。说真的，如果你现在用的还是弱模型，那流程对你就是护栏，这篇你当没看过，先别改。

但如果你用的已经是顶级模型，那分歧其实就剩一个了：你要的稳定，是管住结果——验收、测试、权限，盯死出口；还是管住路线——它每一步怎么想，都提前给规定好？这俩真不是一回事。

正确的做法：写死四样东西，把路线还给模型

一句话：人最确定的，写死；模型最擅长的，放开。

写死哪四样？

• 目标——你到底要啥；
• 上下文——代码、背景、事实；
• 边界与权限——禁区、什么东西不能碰；
• 验收标准——做成啥样才算完。

而且这四样，能塞进 CI、测试、权限系统的，就别靠 Markdown 自觉。

剩下的——先查日志还是先跑测试、要不要写 spec、用不用 TDD、什么时候换思路——全部还给模型。出口有测试有审查兜着，你要的稳定一点都不少。真出了问题，同一种错反复犯，你再补一条针对性的小规则，随时能撤的那种。别一上来就把整套方法论糊人家脸上。

记住这句就行：怎么干，让它定；干成什么样，你说了算。模型越强，前半句越要放；后半句，永远攥在你自己手里。

结论

上一个模型的最佳实践，就是下一个模型的枷锁。

提示词咒语是这样，AutoGPT 是这样，复杂 RAG 是这样。今天，轮到流程型 Skill。

给你一个今晚就能干的事：打开你的 skills 目录，挨个看。教模型"怎么思考"的，移出去；告诉它"你不知道啥"的，留下。给目标、给边界、给验收，然后，把路线还给模型。

最后说句实话：有人肯定要问数据、要 A/B。我自己测过，这篇的判断就是那么来的，但现场没留，单案例也不配当证据。所以这篇一条数据不放——它没收模型选择权这个事，官方原文就是铁证，白纸黑字，不需要实验。你想要数据？最好的 A/B 在你自己手上：挑一天，把它关了，同样的活干一遍，差别自己看。不服的，视频评论区把场景甩出来，咱评论区聊。