jukanntenn

你的理解是对的，但是可以取一个更好地名字简洁概括且显得更加高级：Context Engineering 。

@jukanntenn #11 插件有问题，又误触了，继续：
superpowers：探索上下文 -> 生成 plan -> plan 几乎包含了所有要素，AI 实现时只需要照猫画虎。
trellis：可以理解为在上面这些工作流嵌入了一套记忆系统，记忆项目的主要特性，工作过程中 AI 按需加载相关上下文（理想情况是这样，但因为模型差异，不一定能 100%保证按预期地准确加载所需上下文），核心通过 /start 命令注入初始上下文，工作过程中 AI 自动按需加载其他上下文，编码完成后 /finish-work 让 AI 执行项目规范检查，如果一切 ok 的话 /record-session 记录当前项目进度和可能的新 pattern ，以供后续 AI 按需加载。

@jukanntenn #10 不好意思，按错了，没写完就发布了。继续：

顺便分享一下我个人的体验，对比其他 AI 工作流的区别：
OpenSpec：探索上下文 -> 生成 spec -> AI 实现

👍我已经所有项目全部迁移到 trellis 了，总体效果还是很不错的。

随心

不用确保，100% 注水，但是如果你感觉不出来，就当没注水，因为现在国产模型比如 GLM5 和 Claude 差距也不大了，大部分情况下你感知不出来。

@PTLin 是的，别被开源项目带偏了，开源项目出问题，开发者是不用负责的。公司线上出了问题，老板是要你负责的，万一因为 AI 少了几万块年终奖就得不偿失，在公司搞开发，AI 提效都是很虚幻的东西。

可以先试下 claude opus 4.6 ，如果也做不出来，说明是使用上的问题。