上周有个朋友跟我吐槽说自己用 Claude 做深度调研每次都要在提示词里写一大堆背景、要求、输出格式换个项目又得重写一遍烦得要死。我跟他说你该试试 superpowers 了。他一脸疑惑地问这是什么游戏里的外挂吗我说不是它是一套让 Claude 真正拥有干活能力的技能系统装上之后 AI 就不再是只会回答问题的聊天机器人而是一个能走完整条工作流的执行者。这篇文章就把我这两周折腾 superpowers 的经验完整记录下来包括它到底是什么、怎么安装、里面有哪些 skills、具体怎么调用以及怎么自己手写一个技能把它变成自己的私有模板。适合那些已经在用 Claude Desktop 或 Claude Code、但对技能Skills机制还一知半解的人如果你还停留在把提示词越写越长的阶段这篇文章应该能帮你打开一个新思路。1. Superpowers不是外挂而是一套技能系统先说清楚一个容易被误解的点superpowers 不是一个独立软件不是要你装一个客户端也不是某个平台上的会员服务。它本质上是一套开源的 Skills 技能包集合依托 Claude 官方的 Skills 机制运行让 AI 在遇到特定任务时自动加载对应的工作流程。我自己第一次看到这个项目时的反应是这不就是一堆 Markdown 模板吗。但真正用起来才发现它的价值完全不在模板本身而在于把一次性提示词升级为可复用、可触发、可组合的工作流模块。1.1 和写提示词的本质区别传统玩法是你每次跟 AI 对话都在提示词里把规则、背景、步骤、输出格式全部现场交代清楚。写得好AI 就能按你的要求输出写得糙它就自由发挥。问题是这种能力是一次性的——下次换个项目你得重新写而且每次写的质量都还不一样。superpowers 的玩法完全不同。它把某类任务的完整执行流程写进一个叫SKILL.md的文件放在 Claude 能扫描到的 skills 目录里。比如你装了一个网页抓取技能之后只要对话里出现联网抓取内容的需求Claude 就会自动读取这个技能文件按照里面定义好的步骤去执行——先确认 URL 合法性再调用抓取工具然后清洗文本、提炼核心信息最后按指定结构输出。也就是说你不需要每次重新教 AI 怎么干活它自己知道该怎么做。这就是技能和提示词最本质的区别提示词是现场指挥技能是事先培训。1.2 SKILL.md 与技能触发机制一个技能在技术上其实就是一个文件夹里面至少有一个SKILL.md文件。这个文件的开头有一段 YAML 格式的元信息里面最重要的是name和description。description写得够不够精准直接决定 AI 会不会在这个场景下调用它。--- name: web-data-scraping description: 当用户需要从网页中提取信息、抓取特定网站内容或对某个 URL 进行内容分析时使用。 --- # Web Data Scraping ## 执行步骤 1. 确认目标 URL 可访问 2. 调用抓取工具获取页面原始内容 3. 使用 HTML 解析提取正文 4. 去除广告、导航等噪声内容 5. 按用户需求输出结构化结果当你在对话中说出帮我看看这个网页讲了什么时Claude 会先做意图匹配发现这句话和web-data-scraping的description高度吻合于是就会触发这个技能整个执行流程就接管了后续对话。这个机制是我认为 superpowers 最聪明的地方——技能的触发对用户是透明的。你不用在提示词里写请调用某某技能只要需求表达清楚模型自己会判断。当然如果你想强制指定某个技能也是可以的后面我会专门讲。2. 安装与验证先让技能在Claude里生效安装 superpowers 的过程不复杂但对不熟悉命令行和配置文件路径的人来说还是有几个容易踩的坑。我把整个流程拆解成三步每一步都写清楚为什么要这样做。2.1 从零安装的三步走第一步获取技能包。到 GitHub 上找到 superpowers 官方仓库把项目克隆到本地或者直接下载 ZIP 压缩包后解压。项目本身不重都是 Markdown 文件几十 MB 顶天了。git clone https://github.com/obra/superpowers.git第二步把技能放进 Claude 的 skills 目录。这里最关键的是找对目录。Claude Desktop 在 macOS 上的配置目录通常是~/.claude/我们需要把技能文件夹放进去最终结构是这样的~/.claude/ ├── settings.json ├── skills/ │ ├── brainstorming/ │ │ └── SKILL.md │ ├── web-data-scraping/ │ │ └── SKILL.md │ └── ...如果你用的是 Claude Code目录结构也类似一般在项目的.claude/skills/下。你可以直接把整个仓库里的skills文件夹内容复制过去也可以只挑自己需要的几个技能单独放。第三步重启 Claude 会话。这一步很多人会漏掉。技能是在对话开始前扫描加载的所以复制完技能文件后一定要开一个新会话或者重启 Claude Desktop / Claude Code新技能才会被识别。整套流程下来大概五分钟。我第一次装的时候卡在第二步——把技能放错了目录放到了~/.claude/根目录而不是~/.claude/skills/下结果怎么触发都没反应后来看了官方文档才意识到问题的关键。2.2 验证技能是否生效装完先别急着开干花一分钟验证一下。你可以直接在对话里输入你现在有哪些技能可以用如果安装成功Claude 会列出当前配置目录下能扫描到的技能列表包括名称和作用简介。如果它回答我没有特殊技能或者直接报错那大概率是目录放错了或者技能的SKILL.md格式有问题。另外一个更直接的验证方式直接触发一个你确定装了的具体技能。比如装了 brainstorming就输入帮我头脑风暴十个 AI 编程工具的方向然后观察 Claude 的输出是否走了一套标准流程——先问你几个问题、再给引导、最后列方向。如果它开始按部就班地先确认目标再发散方向说明技能已经生效了。2.3 安装中的常见坑我把自己踩过的和在网上看别人踩过的高频坑整理了一下放在一起说目录路径不对不是~/.claude/根目录而是~/.claude/skills/下每个技能单独一个文件夹。SKILL.md 编码或格式问题YAML 头部的---不能少name和description字段必须存在否则 Claude 无法解析这个技能。同名技能覆盖如果你自己写的技能和内置技能重名Claude 可能在加载时只识别其中一个具体表现是技能列表里看不到,或者调用了但表现不对。遇到这种情况优先检查是否有多个版本混杂。版本兼容问题老版本的 Claude 可能对 Skills 机制支持不完整如果怎么弄都不生效先确认你的客户端版本是否比较新。3. Skills全景盘点哪些场景开箱即用很多人搜superpowers就是想搞清楚一件事这里面到底有哪些 skills值不值得装。我以官方仓库里最常见的几个方向做个分类盘点供你参考。3.1 创意与规划类技能这类技能我使用频率最高尤其适合那种万事开头难的场景。brainstorming头脑风暴给你一个问题或目标它会先帮你拆解为什么要解决这个问题然后引导你发散多个方向最后筛出值得深入的候选清单。跟直接让 AI 给十个想法相比它最大的不同是会先跟你确认边界条件避免收到一堆用不上的空泛点子。project-brief项目简报把模糊的项目想法整理成结构化的项目简报包含背景、目标、范围、干系人、风险项等。适合接新项目或者向上汇报前用。meeting会议准备根据会议主题、参会人、时长自动生成议程、预读材料和讨论问题列表。开重要会之前过一遍效率提升非常明显。3.2 信息处理类技能这类技能本质上是在给 Claude装手让它能主动获取和消化外部信息。web-data-scraping网页数据抓取给一个 URL它会自动抓取网页正文、去除噪声、提取关键信息。做竞品调研、跟踪新闻、整理资料时特别省事。pdf-readingPDF 阅读处理 PDF 文档的专项技能可以提取文本、总结章节、按需输出重点。比直接拖文件给 Claude 更稳定尤其是扫描版或多栏排版的文档。fact-checking事实核查给出一个陈述或文章它会拆解其中的关键事实点逐一标记可信度并标注需要人工二次确认的内容。写深度文章前的必备步骤。3.3 内容生产类技能这类技能适合内容创作者尤其是需要持续稳定输出的人。writing写作这不是简单的帮我写一篇文章它会先明确读者画像、核心观点、结构提纲再分段落产出最后做语气和逻辑一致性检查。写专栏、写公众号、写方案都能用。storytelling叙事把一段素材或数据转化成一个有起承转合的故事。做分享、做路演、写产品文案的时候它能帮你把平铺直叙变成有张力的表达。需要说明的是superpowers 的技能清单是持续更新的我上面列的这些是相对主流、讨论度较高的。你克隆仓库后直接看skills目录下的文件夹名就能拿到当前的完整清单。每个技能文件夹里除了SKILL.md往往还有references/或examples/子目录里面有更详细的参考材料和案例强烈建议花时间通读一遍。4. 实战调用怎么让Claude在对话里主动用技能装完技能接下来的核心问题是怎么在日常对话里真正用起来而不是装了等于没装。这一节我讲三种用法按从被动到主动的顺序排列。4.1 自动触发链路默认情况下技能是自动触发的。Claude 会在理解你的意图之后比对技能库里的description决定是否调用、调用哪个技能。这时候你要做的其实是把需求表达清楚让模型能够准确匹配。举个例子。你直接说帮我看看这个网页讲了什么并附上一个 URLClaude 大概率会调用web-data-scraping技能但如果你说的是给我讲讲这个链接里提到的产品怎么样它就可能会判断你需要的是观点分析而不是网页内容提取从而不触发抓取技能转而直接用你自己的上下文知识回答。这意味着一个技巧如果想要特定技能被触发就在需求描述里包含技能 description 中的关键词。你先读一遍技能的description是怎么写的再把需求往那个方向表述命中率会大幅提升。4.2 强制指定技能自动触发虽然智能但有些场景下它就是不触发或者触发错了。这时候你需要手动介入。办法很简单在对话里直接说明技能名称。比如请使用 brainstorming 技能帮我分析如何提升团队会议效率这个话题给出三个方向的创意清单。在我实测中Claude 对明确技能名 动词的组合响应很稳定。这条命令的意图非常清楚——brainstorming是技能名使用是动作后面的目标主题和输出要求是参数。它不会再自由发挥而是严格走技能流程。如果遇到说了技能名还是没触发的情况多半是技能名称和你装的实际不一致。回去看一眼 skills 目录里的文件夹名以实际命名为准。4.3 让多个技能协同工作superpowers 另一个很爽的优势是技能可以级联使用。Claude 在对话过程中可以根据不同阶段的上下文分别触发不同的技能形成一条完整的工作流水线。我给你一个自己常用的串联示例。假设我要写一篇关于远程办公效率的文章先用brainstorming技能把文章的角度和核心观点理出来再用web-data-scraping技能抓取 3 篇相关的研究报告作为素材然后用fact-checking技能对素材里的关键数据做一遍核查最后用writing技能把素材组织成一篇完整文章。整个过程我只需要在对话里逐步发出需求Claude 会在不同阶段自动切换技能不需要我在提示词里反复强调按照数据分析流程走把写作流程调整成四段式。这就是技能系统相比单条提示词的碾压性优势——一套配置全程生效。当然级联使用不是次次都能完美衔接偶尔也会出现上一个技能的输出格式不适合下一个技能作为输入的情况。我的习惯是在切换环节加一句说明比如把上一个步骤的结论整理成下面的输入格式这个细节能省下很多二次返工的力气。5. 自己写一个Skill把重复劳动变成可复用模板superpowers 内置的技能再多也不可能覆盖你所有的个性化需求。真正让它变得顺手的关键环节其实是自己写技能。这一节我会把一个完整技能从零到一的编写过程讲透。5.1 SKILL.md 的结构与编写规范一个技能文件夹的核心只有SKILL.md一个文件但文件内部结构是有讲究的。基本骨架如下--- name: skill-name description: 当用户需要……时使用用途是……输出格式要求…… --- # Skill Name ## 目标 说明这个技能解决什么问题适合在什么场景下调用。 ## 执行步骤 1. 第一步要做什么 2. 第二步要做什么 3. 第三步…… ## 输出格式 说明最终结果应该以什么结构呈现最好附带模板。 ## 注意事项 列出容易出错、需要特别提醒模型或用户的内容。这里面最关键的是description字段。模型不会主动阅读技能全文它只会先看description判断这个技能是否匹配当前需求。所以description必须写清楚什么时候用和用来干什么。我推荐遵守三个原则触发条件前置开头第一句就写当用户……时使用让匹配逻辑一目了然。动词开头写步骤每一步都用提取总结生成检查这类动作词开头模型执行起来不会绕弯子。保持单一职责一个技能只干一件事。别把写周报和算绩效放进同一个技能职责越单一触发越精准输出越稳定。5.2 一份可直接抄的周报技能直接给一个我自己写过的周报技能作参考你可以在它的基础上改造。--- name: weekly-report description: 当用户需要写周报、整理本周工作总结、规划下周计划时使用。用于将零散的工作记录结构化为标准周报。 --- # Weekly Report ## 目标 将用户零散的工作记录整理为条理清晰、重点突出的周报。 ## 执行步骤 1. 询问用户本周完成了哪些主要工作包括项目进展、会议、沟通等内容 2. 让用户提供本周的关键数字或成果指标 3. 按项目成果、日常事务、问题与风险、下周计划四个板块整理信息 4. 用简洁的语言撰写周报正文突出量化成果 5. 输出前检查是否遗漏下周计划 ## 输出格式 ### 本周概览 一句话总结本周整体情况 ### 本周成果 - 关键事项及对应结果 ### 问题与风险 - 当前阻碍及需要的支持 ### 下周计划 - 计划事项及优先级 ## 注意事项 - 如果用户提供的记录不足先追问不要自行猜测 - 数字信息务必引用用户原话中的数值把上面这段保存成一个名为weekly-report的文件夹下的SKILL.md放入~/.claude/skills/重启会话。之后你直接说帮我写周报并附上本周的记录它就会按照这套流程执行而且每周你都不用重新教它要怎么写。5.3 打磨技能的三条经验自己写完技能之后不要指望第一版就完美。我用了两周总结了三条打磨经验第一先写最小版本。刚入门别贪多先选一个你每周至少做两次的重复任务用 20 分钟写个最小可用版本跑通流程再迭代。一上来就追求一步到位只会让你陷入细节而迟迟发不了第一版。第二通过实测修正 description。写完技能后自己用几轮重点观察我表达需求后模型有没有自动触发。如果经常不触发大概率是description里的措辞和你的表达习惯不一致。把它往你平时说话的用词上调触发率会明显上升。第三把特殊案例沉淀成参考资料。技能文件夹里除了SKILL.md还可以放examples/目录把你遇到过的特殊输入和优质输出存下来。AI 在触发技能时会把同目录下的参考文件也纳入上下文作为执行时的示例。这个功能被很多人忽略但它对输出稳定性的提升非常明显。最后说一点个人体会。superpowers 这套东西单看任何一个技能都觉得平平无奇——无非是把流程写成文档。但真正用起来之后你会明显感受到它改变的是你和 AI 的协作方式从每件事都要重新交代变成一句话触发一条完整工作流。我现在最常用的流程已经不是某一个技能而是把几个技能串起来形成一条标准链路。装上它之后花一天把手头重复性最高的任务写成技能后续每个月的收益都远超这天的投入。如果你也在大量使用 Claude 处理正经工作我非常建议尽早把这套机制用起来。