文件超能力:统一 AI 编码工作流 - Openclaw 技能
作者:互联网
2026-04-07
什么是 文件超能力?
“文件超能力”是一个综合框架,旨在通过持久化记忆循环和高速测试驱动开发 (TDD) 执行来优化 AI 编码代理的性能。通过集成这些 Openclaw 技能,开发者可以解决 AI 代理在处理复杂任务时丢失上下文的常见问题。该系统利用 Manus 风格的文件日志确保代理状态在整个开发生命周期中得以保留,从而实现规划、执行和调试之间的平滑过渡。
该工作流将所有 AI 生成的日志和输出集中到一个统一目录中,防止工作区混乱,并使管理大规模项目变得更加容易。无论您是启动新代码库还是管理遗留代码,这套 Openclaw 技能都能提供维持高代码质量和可预测代理行为所需的结构化逻辑。
下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/mok888/superpower-with-files
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install superpower-with-files
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
全局模式~/.openclaw/skills/
工作区
/skills/
优先级:工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 superpower-with-files。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。
文件超能力 应用场景
- 使用结构化实施计划和持久化记忆启动新的编码项目。
- 实施高速 TDD 循环,在编写代码前确保功能正确性。
- 管理复杂的多代理协作以进行并行功能开发。
- 自动化系统化调试和代码审查流程,以维护代码库标准。
- 在较大的开发分支中使用子代理模式处理模块化任务。
- 引导 AI 代理访问本地技能库以加载 Openclaw 技能逻辑。
- 用户使用 planning-with-files 技能启动项目以定义范围和架构。
- 代理生成一个持久的实施计划,作为唯一的真实来源。
- 使用 spf-exec-plan 技能,代理进入 TDD 循环,先编写测试以验证预期逻辑。
- 所有进度和状态更改都会记录到特定文件中,确保代理可以在不丢失上下文的情况下恢复工作。
- 工作流在合并更改前以验证检查和代码审查反馈循环结束。
文件超能力 配置指南
要开始使用这些 Openclaw 技能,请按照以下步骤操作:
# 克隆包含 superpower 技能的仓库
git clone https://github.com/mok888/superpower-with-files
# 将您的 AI 编码代理(例如 Roo Code、Cline 或类似工具)指向 /skills 文件夹
# 示例路径配置:
# export SKILLS_PATH="./superpower-with-files/skills"
配置完成后,您可以通过要求您的代理使用 /spf-plan 或 /spf-execute 等命令来触发工作流。
文件超能力 数据架构与分类体系
该工作流使用结构化文件系统组织项目数据和代理状态,以确保上下文保存。
| 组件 | 描述 |
|---|---|
| /skills | 包含 15 个核心 Openclaw 技能文件的目录。 |
| AI 日志文件 | 存储代理当前状态和历史记录的持久文本文件。 |
| 实施计划 | 为跟踪里程碑和待办任务而生成的 Markdown 文件。 |
| 工作区日志 | 一个统一目录,所有与 AI 相关的输出都路由到此处以避免混乱。 |
name: superpower-with-files
description: Unified AI workflow with persistent memory, TDD execution, and 15 productivity skills. Use when starting any coding project or when you need planning, execution, debugging, or code review workflows.
Superpower with Files ??
The ultimate unified AI workflow combining persistent memory loops with high-speed TDD execution.
Features
- Persistent AI Memory: AI agents never "lose their spot" thanks to Manus-style file logging
- Dynamic TDD Loop: Built-in instructions for writing tests before code
- Workspace Clutter Control: All AI logs routed to unified directory
- Prompt-Driven Paths: Tell the agent where to save files directly in your prompt
Included Skills (15)
| Skill | Purpose |
|---|---|
| using-superpowers | How to find and use skills |
| planning-with-files | Persistent memory loops |
| spf-write-plan | Create implementation plans |
| spf-exec-plan | Execute plans with TDD |
| test-driven-development | TDD workflow |
| systematic-debugging | Debug process |
| brainstorming | Idea generation |
| dispatching-parallel-agents | Multi-agent coordination |
| subagent-driven-development | Subagent patterns |
| requesting-code-review | PR review requests |
| receiving-code-review | Handle review feedback |
| finishing-a-development-branch | Branch completion |
| verification-before-completion | Pre-merge checks |
| using-git-worktrees | Worktree workflow |
| writing-skills | Create new skills |
Quick Start
- Clone the repository
- Point your AI agent at the
/skillsfolder - Use
/spf-planto create a plan - Use
/spf-executeto implement
Source
https://github.com/mok888/superpower-with-files
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