如果从 0 到 1 完成大需求的话,感觉可以单独用 superpowers 的 writing-plans 写详细计划,然后用 他的 subagent-driven-development 单独指定低成本模型来写。(禁用 superpowers 的全局自动调用)
具体博客: https://blog.1874.cool/codex-superpowers
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superpowers 虽然是烧 token 大户,但更多原因是因为他的自动调用和调用流程很长,我现在基本只会手动调用 他的一部分 skill ,在
AGENTS.md 禁用了全局自动调用
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原理:
superpowers 的 writing-plans 详细计划非常详细(包含代码),很多都是目标明确的机械任务,这部分任务可以分给低成本模型使用子 agent 来实现,理论上是可以进一步节省 token
不过目前存在问题:目前 GPT 5.6 的子代理调用只能指定 Sol 和 Terra ( v2 版本), 还无法指派 luna 模型( v1 版本),需等待官方解决后再使用。