Codex
Cursor
Claude Code
关注 霍格沃兹软件测试开发 公众号，回复「资料」, 领取人工智能测试开发技术合集AI Coding 越来越强之后，一个有意思的现象出现了。Claude Code、Codex、Cursor 生成代码越来越快，Agent 一次可以修改几十个文件，甚至自己完成需求分析、编码、Debug 和 Code Review。但 GitHub 上一个已经超过 26.5 万 Star 的 AI Coding 项目，却在反复强调一件看起来很“传统”的事情：测试。这个项目叫 Superpowers。截至目前，obra/superpowers GitHub 仓库已经达到约 26.58 万 Star。它不是一个新的大模型，而是一套面向 Claude Code、Codex、Cursor 等 Coding Agent 的 Agent Skills + 软件开发方法论。更有意思的是：Superpowers 明确要求 AI 在实现功能或者修 Bug 时采用 TDD（Test-Driven Development，测试驱动开发）。它的规则甚至写得非常强硬：NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST也就是：没有一个先失败的测试，就不要开始写生产代码。这就很值得测试开发工程师琢磨了。现在 AI 写代码已经这么快了。为什么一个专门增强 AI Coding 能力的项目，反而要不断给 Agent 增加测试、验证、Debug、Code Review 这些“限制”？答案可能恰好说明了 AI Coding 下一阶段真正的瓶颈：代码越来越容易生成以后，真正昂贵的开始变成——怎么证明这些代码是对的。目录一、Superpowers 到底是什么，为什么这么火二、AI Coding 越快，为什么反而越需要测试三、Superpowers 是怎么强迫 Agent 做 TDD 的四、真正关键的不是 Test First，而是验证闭环五、为什么这套东西值得测试开发工程师研究六、Superpowers 也不是标准答案，TDD 不能机械套用七、AI Coding 继续发展，测试可能反而更重要
发布于 北京
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