Superpowers

«Jesse Vincent» et l'équipe de «Prime Radiant» publient «Superpowers» sous licence MIT ; GitHub affiche plus de 130,000 étoiles.

L'ordre des opérations est l'essentiel. Avant d'écrire du code, l'agent mène une phase de brainstorming sur le besoin réel, présente la spécification en fragments suffisamment courts pour qu'un humain puisse réellement les lire et les valider, puis rédige un plan d'implémentation. Les skills sont des fichiers markdown SKILL.md répartis sur cinq domaines : les tests (TDD rouge/vert strict, tests asynchrones, anti-patterns), le débogage, la collaboration, le développement (git worktrees, répartition vers des subagents) et les meta-skills pour la rédaction de nouveaux skills. Le noyau injecte moins de 2,000 tokens au démarrage, et un script shell trouve et lit le reste à la demande. Cette frugalité évite que le contexte de l'agent ne soit consommé d'emblée.

Une «mémoire conversationnelle SQLite» copie les transcripts de Claude hors du répertoire .claude pour échapper à leur suppression automatique après un mois, les indexe par recherche vectorielle, et génère des résumés via Claude Haiku. «Claude Code» installe le projet via son système natif de plugins ; «Cursor», Codex et OpenCode nécessitent une installation manuelle.

Dorra Bartaguiz montre pourquoi la question revient sans cesse. Du code généré à partir d'un seul prompt avait été annoncé comme couvert à 100% : elle a mesuré une couverture globale de 33% et un score de mutation de 13.82%. Son terme pour désigner tout ce qui entoure le modèle est le harness, et un agent est un modèle plus un harness. Les skills sont la manière de faire travailler ce harness, «Superpowers» et le Skraft d'AXA reposant tous deux sur des pratiques artisanales.

Les pistes que Vincent lui-même laisse en suspens : soumettre les skills à des scénarios extrêmes pour les éprouver, extraire des skills à partir d'ouvrages techniques, appliquer des principes de persuasion aux prompts.