親身體驗過後，我認為這個 Plugin 讓 Claude Code 進步非常大，從 70% 可靠變成 85% 可靠的感覺！

學習 Claude Code 一段時間之後，我想你也多少聽過 Subagent 這個詞，甚至你可能見過你家那位 Claude Code 自己呼叫過 Subagent 來用。

雖然聽聞 Subagent 好處多多，但是本人的腦袋不知道為甚麼看到那一大堆要自己寫 Prompt 寫設定的要求就開始犯懶，很抗拒，所以也一直沒搞懂該如何設立自己的 Subagent。

嗯，其實這個說法也不準確，應該是搞懂該如何設立一個真正能派上用場的 Subagent…… 我試過整出一個把 code base 搞得雞飛狗跳的（遠目

但是！現在這個讓你一步登天的最優解出現了！

還有官方支持！

Superpowers​

Superpowers！超能力！名符其實！

用了它，就好像那些 AI 大神幫你的 Claude Code 加持過一樣——不一樣了！

哇，這句好像在幫富邦悍將打廣告哈哈哈。

反正，我加了 Superpowers 之後，會看到 Claude Code 一下子叫個 brainstorm agent 出來，一下子叫個 plan agent，還有個雞犬升天版的 code reviewer （淚目

總之，那些 AI 大神苦口婆心講過的、聽起來很厲害的、你應該 setup 但一直沒空做的 Subagent 通通自動出現了。

Claude Code 產出的文件和程式，因而都變得美麗許多。

就算你現在的 Project 正在進行中，中途裝上這個 plugin 也能馬上感受到差別。試試看吧！

如何安裝​

首先你要有 Claude Code，

在終端機裡啟動 Claude Code 後，

輸入 /plugin 這個指令，

在 plugins 列表中選擇 superpowers

搞定！

或是更簡單直接的：

claude plugins add superpowers

就這樣！安裝完之後 /reload-plugins 或者重啟 Claude Code，它就會自動在適當的時機呼叫各種 subagent 來幫你了。

題外話：我平時是用 VS Code 版本的 Claude Code extension，但體感用終端機 Claude Code 來加 Plugin 和 MCP 比較少出錯喔。

這是我的「BlogBlog 同樂會 - 2026 年 4 月」的投稿文章。本月主題是「生產力」！

AI 編程的 70% 魔咒，就是說當你用 AI 寫的專案進行到一定程度，通常是七成左右，你想要再往前推進的時候會變得很困難。你會發現你的 AI 助手開始卡關，老是修好一個 bug 又冒出兩個新的問題，讓你覺得一直在原地打轉，甚至越改越糟。

70% 魔咒成因​

這個問題在推特上由 Peter Yang 提出之後，Google 的 工程師 Addy Osmani 寫了一篇洋洋灑灑的文章 分析這個 70% 魔咒的成因。他說，一般使用者利用 AI 助手寫程式的步驟大概是：

1. 想到個點子或是有份草稿
2. 叫 AI 助手生成初版程式
3. 得到一個能跑的版本後繼續迭代

這聽起來就是 Vibe Coding 的步驟嘛！

但是，如果你像 Addy Osmani 一樣好好地觀察一名資深軟件工程師是怎麼用 AI 助手的，你會發現他不會對 AI 助手的建議照單全收，而會不斷地：

• 重構 AI 產生的程式碼
• 補上各種 edge case 和 error handling
• 質疑架構是否合理

等等……

總之，資深軟件工程師會一直「引導」和「約束」AI 的輸出。

雖然 AI 確實加速了實作過程，但真正讓程式碼可維護、可擴展的，還是工程師本身的專業判斷。

當我們忽略掉這些關鍵步驟而直接接受 AI 給出的答案，就會寫出表面完整但經不起考驗的程式碼。

唉，我把遊戲《逐夢星程：前傳》 都做好了才看到這篇真知灼見，早點看到 70% 魔咒的話我就不幹做遊戲的辛苦差事了 不是，而是一開始會更小心地檢查遊戲架構的基礎部分，搞不好會省下一個星期的 Debug 時間啊。

生產力陷阱​

一開始用 AI 的時候，只要描述需求，甚至抄個看起來很厲害的的 Prompt ，就能魔法般地生成一個看起來很像那麼一回事的原型。哇，那一行行程式碼冒出來的時候簡直覺得自己生產力 MAX！

但是，當你想要加個新功能，或者是修一個小 bug，很容易就會陷入類似的循環：

1. 試著修一個小 bug，問AI 怎麼修
2. AI 給了一個看起來合理的修改建議
3. 但是這個修改引發了其他問題
4. 叫 AI 修這個新問題
5. 結果又冒出兩個新問題
6. 無限循環……

生產力頓時從 MAX 降到鬼打牆的程度。

最絕望的是，如果你看不懂這堆程式碼，那你根本拆解不出真正的問題成因。

如果你能看懂，那也要花上好多精力去「看懂別人寫的程式碼」，雖然說你本來就是為了逃避看程式碼才用 AI 的！最後，一開始省下來的時間全都花在這裡了（可能還要花更多時間）。

所以說血淚教訓就是，就算有了 AI ，想要真的提升生產力，還有更重要的程式的品質，軟體工程學反而變得更重要了。

「咻」一下就把甚麼都弄好的魔法，十二點鐘一到就會消失呢。