大厂 全面开始 AI 编程 机考：VibeCoding AI编程 7 大经典步骤，吊打 阿里、美团 等大厂 的 全面 AI 机考 损招（史上最全）

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尼恩说在前面

在45岁老架构师尼恩的读者交流群（50+人）里，最近不少小伙伴拿到了阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、字节、网易、美团这些一线大厂的面试入场券，恭喜各位！

前两天就有个小伙伴面美团，遇到一个AI 编程的 动手 实操(机考)：

用AI做一个商品自动审核系统，功能： 商家提交商品后自动判断能不能上架。

现在由你， 全程 用AI辅助完成这个功能的设计与实现，然后 回答以下问题:

昨天就有个小伙伴面 大疆，遇到一个AI 编程的 动手 实操，慌了.

小伙伴 没有看过系统化的 答案，慌了， 小伙伴找尼恩求助， 求助尼恩。

通过这个 文章， 这里 尼恩给大家做一下 系统化、体系化的梳理，使得大家可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”。

同时，也一并把这个题目以及参考答案，收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V176版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。

最新《尼恩 架构笔记》《尼恩高并发三部曲》《尼恩Java面试宝典》的PDF，请关注本公众号【技术自由圈】获取，后台回复：领电子书

AI 编程标准流程 Superpowers 实战指南：7 步流程 + 14 个技能 + 3 条铁律，搭建让 AI 编程更稳、更守规矩的工作流

在 AI 编程普及的当下， 大家 都用 Claude Code、Cursor、Copilot 等 AI 助手写代码。

已经很普遍了，还没有用过的， 小心被淘汰了。

尽管如此，普遍面临一个痛点：AI 写代码“无规划、低质量、无流程”。

鼎鼎大名的 AI 编程标准流程 Superpowers Skills（简称 “Superpowers”），正是为解决这个问题而生

什么是Superpowers Skills？

Superpowers 就是冲着这个问题来的。

GitHub 36.6K Star，MIT 协议，一套完整的 AI 编程 Agent 工作流系统。核心理念八个字：不是更强，而是更稳。

简单来说， Superpowers 是一套系统化的 AI 编程工作流框架。

Superpowers 把资深工程师的开发经验，固化为 20 + 个可组合的 “技能（Skill）”，强制 AI 遵循 TDD、系统化调试等最佳实践，让 AI 从 “盲目写代码” 变成 “有规划、重质量、可追溯” 的专业开发伙伴。

尼恩在这里，将整合 Superpowers Skills 完整指南 + 美团的 手写ai编程的 面试真题 ，辅导大家 轻松用 AI 提升编程效率。

AI 编程标准流程 Superpowers 是什么

一句话：Superpowers 是一套给 AI 编程 Agent 用的标准化开发流程。

Superpowers 由 Jesse Vincent（GitHub: obra）创建， 支持六个平台：Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Gemini CLI、GitHub Copilot CLI。

Superpowers 用 14 个可组合的 Skills 加上强制触发机制，把软件工程的标准流程焊在 AI Agent 上。

Superpowers 安装方式 非常简单

Claude Code 用户一行命令搞定：

/plugin install superpowers@claude-plugins-official

Cursor 用户：

/add-plugin superpowers

AI 编程标准流程 Superpowers 三个场景，三套流程

Superpowers 的设计是按场景裁剪工作流：

新项目 场景， 完整 7 步流程 。 但是， 不是每个场景都需要走完 7 步。

场景3 推荐工作流精简到 3 步：

systematic-debugging → test-driven-development → verification-before-completion

为什么精简？

因为修 bug 的目标明确、范围可控，不需要 brainstorming 来梳理需求，也不需要 worktree 来隔离（通常在现有分支上直接修）。

三个场景对应三套流程，选择逻辑很简单：

• 做新东西（新项目或新功能）→ 走完整 7 步
• 修 bug → 走 3 步精简版（调试 → TDD → 验证）
• 有多个不相关的独立任务 → 考虑 dispatching-parallel-agents 并行处理

从学习的角度来说，咱们 专注场景1 的 7 大经典步骤 就OK了。

AI 编程Superpowers 的 7 大经典步骤

Superpowers 的基础工作流是一个 7 步流程：

brainstorming → using-git-worktrees → writing-plans → subagent-driven-development → test-driven-development → requesting-code-review → finishing-a-development-branch

（1）、brainstorming（头脑风暴）- 先聊清楚要做什么

（2）、工作空间隔离- 创建独立工作空间

（3）、writing-plans（编写计划）- 拆成 2-5 分钟的小任务

（4）、子代理开发- 每个任务派一个独立子代理

（5）、测试驱动开发- 先写失败测试，再写生产代码

（6）、代码审查- 自动审查代码质量

（7）、完成分支- 验证通过后收尾

详解：AI 编程Superpowers 的 7 大经典步骤

第 1 步：brainstorming（头脑风暴）

Agent 会做这些事：探索项目上下文、逐个提问澄清需求、提出 2-3 个方案、分段展示设计文档。

有个细节值得注意：Agent 是逐个提问，不是一股脑把所有问题甩给你。这是刻意设计的 - 一次性问太多问题，用户容易随便应付。

你的角色是审阅设计文档，满意了再批准进入下一步。这个过程可能会来回好几轮，但比写完代码再改架构划算得多。

避坑要点

• brainstorming 阶段别急，多花点时间在需求澄清上，后面省的时间远比这里多

第 2 步：using-git-worktrees（工作空间隔离）

第 3 步：writing-plans（编写计划）

第 4 步：subagent-driven-development（子代理开发）

第 5 步：test-driven-development（TDD） 开发

第 6 步：requesting-code-review（代码审查）

自动获取 git SHA，派发审查子代理，根据反馈修复问题。审查维度包括代码质量、规范合规、潜在风险。

第 7 步：finishing-a-development-branch（收尾）

验证所有测试通过后，提供四个选项：合并到基础分支、创建 PR、保留分支、丢弃分支。最后清理 worktree。

美团 Al coding 机考题目：商品自动审核系统场景AI编程实操

用AI做一个商品自动审核系统，功能： 商家提交商品后自动判断能不能上架。

现在由你， 全程 用AI辅助完成这个功能的设计与实现，然后 回答以下问题:

（1）、将"商品自动审核"拆解为AI可独立执行的原子子任务(至少5个)，并标注每个子任务的输入和输出; 低置信分别如何处理);项，并说明每项对应的生产风险;

（2）、在你拆解的子任务中，哪些Al不能自主执行决策?说明原因，并设计一个基于Al置信度的路由策略(高置信/中置信

（3）、Al为你生成了违禁词检测模块的核心代码，你会重点检查哪些方面再决定是否合并?

列出至少5个Code Review检查

（4）、该功能上线前，你会设计哪些测试用例?请列出至少3个边界场景，并说明为什么选这些边界;

美团 拷打Alcoding 面试题 的参考答案

核心说明：以下7个步骤是Superpowers AI编程的标准化流程，全程围绕「商品自动审核系统」（商家提交商品后自动判断能否上架）场景展开，每个步骤包含「步骤拆解、场景实操、细节补充、关联问题衔接」，确保足够细致，同时贴合你提出的5个具体问题，让理论落地到实际开发中。

第1步：brainstorming（头脑风暴）—— 把需求聊透、把方向定死

第2步：using-git-worktrees（创建隔离空间）—— 干净开发，不怕试错

第3步：writing-plans（拆任务）—— 把大任务拆成“AI能独立搞定的小任务”

尼恩提示：原文1w字以上， 超过平台限制， 此处省略 1000字，具体请参考 完整pdf。

第4步：subagent-driven-development（子代理开发）—— 让AI分工干活，保证代码质量

（1）、派发独立子代理：Agent会为第3步拆解的每个原子子任务，派发一个独立的AI子代理——比如子任务1（商品信息接收接口）派子代理A，子任务2（违禁词检测）派子代理B，每个子代理只负责自己的任务，不干预其他子任务。

（2）、上下文隔离：每个子代理只能看到自己负责的任务信息（比如子代理B只能看到子任务2的描述、输入输出、文件路径），看不到其他子任务的代码和信息——避免“上下文污染”（比如子代理B不小心用到子代理A的代码，导致代码冲突）。

（3）、子代理开发执行：每个子代理按照任务要求，编写完整的代码，执行验证步骤，确保自己的任务能独立运行——比如子代理B编写违禁词检测模块的代码，调用AI API，测试通过后，再提交自己的代码。

（4）、两轮审查（核心质量控制）：每个子代理完成任务后，必须经过两轮审查，审查不通过，子代理会被退回，重新修改代码：

• 第一轮：合规审查——检查代码是否符合设计文档（比如子任务2的代码，是否正确调用了百度AI API，是否返回了要求的检测结果），是否违反业务规则（比如是否遗漏了违禁词检测的置信度返回）。

• 第二轮：代码质量审查——检查代码风格（比如命名规范、注释完整）、性能（比如是否有冗余代码、API调用是否有超时处理）、安全（比如是否有参数泄露、SQL注入风险）。

（5）、汇总子代理成果：所有子代理通过审查后，Agent会将所有子代理的代码汇总到隔离的worktree中，形成完整的“商品自动审核系统”代码，供后续测试和审查。

尼恩提示：原文1w字以上， 超过平台限制， 此处省略 1000字，具体请参考 完整pdf。

第5步：test-driven-development（TDD，测试驱动开发）—— 先写测试，再写代码，确保代码能跑通、不返工

（1）、RED阶段（红：先写失败的测试）：AI会先编写测试用例（比如Junit测试），但此时还没有编写生产代码，所以测试用例会失败——这一步的目的是“明确代码要实现的功能”，比如要实现“违禁词检测”，先写测试用例“传入含‘香烟’的标题，应返回违禁词”，此时没有生产代码，测试失败（变红）。

（2）、GREEN阶段（绿：写能跑通的最小代码）：AI编写生产代码，只写“能让测试用例通过的最小代码”，不写多余的功能（避免过度设计）——比如为了让“违禁词检测”的测试用例通过，只编写“调用AI API、返回违禁词”的核心代码，不添加额外的日志、冗余逻辑。

（3）、REFACTOR阶段（重构：优化代码，保持测试通过）：AI优化代码结构（比如简化代码、添加注释、处理异常），但必须保证测试用例依然通过（保持绿色）——比如优化违禁词检测的代码，添加超时处理、异常捕获，优化后，重新运行测试用例，确保依然能通过。

（4）、循环执行：每个子任务的开发，都要遵循“红→绿→重构”的循环，确保每个子任务的代码都有测试覆盖，且代码质量达标——比如子任务2（违禁词检测）、子任务3（图片检测），都要单独执行这个循环。

（5）、集成测试：所有子任务都完成后，AI会编写集成测试用例，测试整个审核流程（比如从接收商品信息，到最终输出审核结果），确保整个系统能正常运行，各个模块之间能正常衔接。

第6步：requesting-code-review（代码审查）—— 最后一道质量关，避免bug上线

尼恩提示：原文1w字以上， 超过平台限制， 此处省略 1000字，具体请参考 完整pdf。

第7步：finishing-a-development-branch（收尾）—— 清理环境、验证功能，准备上线

（1）、验证所有测试通过：Agent再次运行所有测试用例（单元测试、集成测试），确认所有测试都通过——包括每个子任务的单元测试、整个系统的集成测试，确保代码没有因为修改（比如代码审查后的修复）出现新的bug。

（2）、提供四种分支处理选项：Agent会根据美团面试的需求，提供四种分支处理方式，供你选择：

（3）、清理工作树（worktree）：无论选择哪种分支处理方式，Agent都会清理当前的worktree——删除临时文件、日志文件、依赖包，确保本地目录干净；如果选择“丢弃分支”，会彻底删除worktree，释放本地空间。

Superpowers Skills Iron Laws（铁律）大总结

Superpowers 规则背后都有明确的工程逻辑。Superpowers 把它们叫做Iron Laws（铁律），不是建议，是硬性约束。

铁律一：没有失败测试就不写生产代码

铁律二：不做根因调查就不修 bug

铁律三：没有新鲜验证证据就不做完成声明

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Superpowers 的核心技能 介绍（结合上面的美团面试题 业务场景）

结合上手清单的技能和实操案例，推荐一套标准化 7 步工作流，适配新项目、复杂功能迭代，直接套用即可：

（1）、 需求澄清：调用/brainstorm，明确商品自动审核系统需求、实现方案和设计文档；

（2）、分支准备：调用/git-worktree（或手动创建），创建独立开发分支，隔离商品自动审核功能的开发环境；

（3）、 制定计划：调用/write-plan，生成商品自动审核系统详细实施计划，明确每一步原子子任务；

（4）、 开发执行：调用/execute-plan，按计划推进商品自动审核各模块开发，遇到功能开发（如违禁词检测、图片审核）调用/tdd；

（5）、 测试验证：全程遵循 TDD，确保商品自动审核系统所有功能都有测试覆盖；

（6）、 Bug 修复：遇到商品自动审核相关问题（如价格异常检测逻辑错误、AI API调用失败）调用/debug，系统化排查修复；

（7）、 分支收尾：调用/finish-branch，清理分支、验证商品自动审核功能，准备合并主分支。

其他常用技能（按需调用）

AI 编程标准流程 Superpowers 的 14 个 Skills 分类与总结

协作类（9 个）：brainstorming、writing-plans、executing-plans、subagent-driven-development、dispatching-parallel-agents、requesting-code-review、receiving-code-review、using-git-worktrees、finishing-a-development-branch

测试类（1 个）：test-driven-development

调试类（2 个）：systematic-debugging、verification-before-completion

元类（2 个）：writing-skills、using-superpowers

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AI 编程 实战心得与建议

阅读并实践了完整的Superpowers指南，最大的感受是：它解决的并非“AI不会写代码”，而是“人如何高效、可靠地管理AI写代码”这一更高维度的问题。这不仅是工具的使用，更是一种思维和工作流的革新。

以下是一些核心心得与实用建议：

（1）、 核心理念：从追求“快”到追求“稳”，用流程换质量

（2）、核心价值：固化工程最佳实践，让AI成为“严谨的搭档”

（3）、 技能组合：按需取用，而非全盘照搬

（4）、 角色转变：你从“码农”升级为“架构师与指挥官”

使用Superpowers后，你的核心工作从“逐行写代码”转变为定义问题、拆解任务、审查设计和验收结果。brainstorming阶段，你是产品经理和架构师；

writing-plans阶段，你是技术主管；code-review阶段，你是资深审查者。AI则成为了高效、听话的执行者。

建议：拥抱这种角色转变，将你的创造力集中在更高价值的决策和设计上，而将重复、规范的实现工作委托给被严格流程约束的AI。

（5）、 上手建议：从“最小可行流程”开始

（6）、 最后的判断：何时该用Superpowers？

• 强烈推荐：当你开发的是业务核心模块、需要长期维护的功能、或与团队协作的项目时。
• 可以不用：当你只是写一个一次性的、孤立的脚本，或进行一些简单的探索性实验时。

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AI 编程标准流程 Superpowers Skills 核心认知 大总结

Superpowers Skills 不是新工具，而是一套可执行的 AI 开发方法论，适配主流 AI 编程助手（优先推荐 Cursor、Claude Code），核心是 “用流程约束 AI，用技能提升质量”，把开发流程标准化、可复用。

核心原则（记住这 4 点，不踩坑）

• 🔧 TDD 优先：先写测试，再写生产代码，从根源保证代码可靠性；
• 📋 流程至上：所有开发任务按固定流程推进，拒绝 “凭感觉” 开发；
• ✅ 简单性：降低代码复杂度，优先选择简洁、可维护的实现方案；
• 📊 证据驱动：所有功能、修复都需验证，确认成功后再推进下一步。

说在最后：有问题找45岁老架构取经‍

尼恩提示： 要拿到 高薪offer， 或者 要进大厂，必须来点高大上、体系化、深度化的答案， 整点技术狠活儿。

只要按照上面的 尼恩团队梳理的 方案去作答， 你的答案不是 100分，而是 120分。 面试官一定是 心满意足， 五体投地。

按照尼恩的梳理，进行 深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。

尼恩提示：原文1w字以上， 超过平台限制， 此处省略 1000字，具体请参考 完整pdf。