Как научить AI-агента работать по вашим правилам с помощью superpowers-zh
Знакомая ситуация: просишь Cursor или Claude Code добавить фичу, а нейронка радостно вываливает простыню кода, забыв про тесты, архитектуру и здравый смысл. Вы тратите полчаса на исправление «галлюцинаций», хотя могли бы написать всё сами. Проблема не в том, что AI глупый, а в отсутствии у него внятной методологии.
Недавно я наткнулся на репозиторий superpowers-zh. Это форк нашумевшего проекта superpowers (у которого, на минуточку, больше 150 тысяч звезд), адаптированный под наши реалии и расширенный кучей полезных штук. Если вкратце: это набор инструкций и «скиллов», которые превращают обычный чат с кодом в дисциплинированного мидла.
Зачем это нужно, когда есть системные промпты
Обычно мы пытаемся впихнуть все правила в один гигантский системный промпт. В итоге AI путается, забывает инструкции или начинает тормозить. Авторы superpowers пошли другим путем. Они разбили процесс разработки на атомарные навыки (skills): планирование, отладка, TDD, ревью.
Проект superpowers-zh берет этот движок и добавляет в него то, чего не хватает в оригинале: поддержку 18 различных инструментов (от привычного Cursor до экзотических CLI-агентов вроде Claude Code или Trae) и специфические навыки для работы в командах.
Интересно сравнить подход. Без этих «суперсил» AI сразу бросается писать export async function.... С установленным набором скиллов он сначала спросит: «Какой формат экспорта нужен? Какой объем данных? Нужна ли асинхронность?». Он начинает работать как инженер, а не как продвинутый автокомплит.
Что внутри коробки
В репозитории собрано 20 навыков. 14 из них — это качественный перевод оригинальных методик, а 6 — уникальные наработки китайского сообщества, которые оказались на удивление полезными.
Системная отладка и TDD
Вместо того чтобы гадать, почему падает тест, AI активирует навык systematic-debugging. Это четырехэтапный процесс: локализация, анализ, выдвижение гипотезы и только потом исправление. Аналогично с TDD: агент сначала пишет тест, проверяет, что тот падает, и только после этого приступает к реализации.
Управление планами
Один из самых крутых навыков — writing-plans. AI не просто пишет код, он составляет пошаговый план реализации в отдельном файле. Вы можете его поправить до того, как будет изменена хоть одна строчка в проекте.
Локальные особенности
В версии с суффиксом -zh появились специфические вещи:
- Правила оформления коммитов по стандарту Conventional Commits.
- Навыки для работы с документацией (чтобы избежать того самого «машинного» привкуса в текстах).
- Поддержка разных Git-платформ, включая GitLab и локальные решения.
Как это запустить у себя
Самый простой способ — использовать npx. Переходите в корень своего проекта и запускаете:
npx superpowers-zh
Скрипт сам поймет, чем вы пользуетесь — Cursor, VS Code с Copilot, Windsurf или чем-то еще — и раскидает нужные файлы по папкам вроде .cursor/rules или .claude/skills.
Кстати, важный момент: v1.2.1 теперь ругается, если вы пытаетесь запустить установку в домашней директории пользователя. Это правильно, потому что раньше можно было случайно «замусорить» глобальными правилами все проекты сразу.
Если вы параноик и не доверяете npx, можно просто склонировать репозиторий и скопировать папку skills вручную в нужную директорию вашего IDE. Но тогда придется самому возиться с файлами инициализации вроде CLAUDE.md.
Практическая польза
В моей практике самая большая проблема с AI-агентами — это «дрейф контекста». Когда проект растет, AI начинает предлагать решения, которые ломают соседние модули. Навык verification-before-completion заставляет агента предоставлять доказательства работоспособности (логи тестов, вывод консоли) перед тем, как он скажет «я всё сделал».
Еще одна полезная штука — mcp-builder. Если вам не хватает стандартных возможностей AI, этот скилл помогает быстро собрать свой MCP-сервер (Model Context Protocol), чтобы дать нейронке доступ к вашим специфическим API или базам данных.
Стоит ли пробовать
Проект определенно зайдет тем, кто:
- Пользуется AI-агентами в терминале (Claude Code, Aider).
- Устал от того, что Cursor постоянно «забывает» архитектурные гайдлайны проекта.
- Хочет внедрить в команде единый стандарт работы с AI.
Из минусов — документация местами всё еще на китайском, но сами файлы скиллов (промпты) переведены и понятны. К тому же, это MIT-лицензия, так что можно смело форкать и подправлять под свои нужды.
В целом, superpowers-zh — это не про «волшебную кнопку», а про дисциплину. Он не сделает работу за вас, но заставит AI быть тем самым дотошным коллегой, который сначала думает, а потом кодит.
