一、先说结论
Superpowers 这个 AI 编程框架,我真实使用了一段时间——在 SDD(规格驱动开发:先把需求和计划写清楚、再动手写码)的萌芽时期,它着实表现得很出色,也顺理成章地成了我工作流当中的好队友。这个月,我花 32 美元、跑了 48 次对照实验,给这位老队友做了次体检。报告出来,两项指标严重超标:
- 同一个模型、同一个任务,装上这个框架之后:干活时间变成 5.5 倍,消耗变成 5 倍,账单变成 7.7 倍。 产出的代码,两边都能通过全部测试。
- 模型越新,这笔”框架税”越重。 上一代模型交 2 到 3 倍的税,最新一代交 3 到 8 倍。
说到被 AI 坑,大家最先想到的多半是编造事实、代码上线就崩这类看得见的坑。这次我掉的坑更隐蔽——没有报错、没有翻车,产出一直是对的,只是账单在悄悄变厚:坑我的不是 AI,是我装上它之后,就再也没有重新判断过。
二、实验是怎么来的
2.1 先把四个名词讲清楚
怕有同学没接触过,先把四个名词讲掉,后面就顺了。
Superpowers:一个国外老牌开源开发者写的 AI 编程框架,可以理解成给 AI 助手请了个严厉的项目经理——强制 AI 先访谈需求、再写计划、先写测试再写代码、每步都要自查。今年上半年它在圈内很火,我也用了一段时间。
GPT-5.6-sol:OpenAI 在 7 月 9 日刚发布的旗舰模型(sol 是它的最大杯),也是这次实验的主角。它的宣传重点之一,恰好就是”自己会规划、自己会检查,每一分算力都花在刀刃上”。
Token:AI 的计量单位,你可以粗暴理解成”AI 说的每个字都要花钱”。干同一件事消耗的 token 越多,就意味着越慢、越贵。
Claude Fable 5:Anthropic 刚发布的旗舰模型,公认的另一位顶尖选手。它在这次实验里不下场比赛,只当裁判——48 份代码全部由它盲评打分。选一个不在参赛名单里的模型当裁判,就是为了避免既当运动员又当裁判。
冲突就藏在前两个名词之间:Superpowers 教 AI 守流程,而新模型出厂时已经被训练过流程了。 一个已经会自觉预习、自觉复习的学生,你再给他配一个逼他预习复习的家教,会发生什么?这就是实验想回答的问题。
2.2 哪里不对劲:从额度告警到”左右脑互搏”
事情的起点不是什么宏大的技术判断,是一张额度告警。
7 月初,我把 Codex 的默认模型切到了刚发布的 GPT-5.6-sol。按理说模型更强,活应该干得更快,但体感恰恰相反:同样量级的任务明显变慢了,订阅的五小时 token 额度以肉眼可见的速度见底——以前一个下午都用不完,现在两三个任务就告急。
第一反应是”新模型嘛,贵点认了”。但慢得不对劲:不是它响应慢,是回合多——它在我看不见的地方来来回回干了很多事。于是我翻开运行记录里的思考过程,看到了大量 Superpowers 的 skill 调用:任务还没动工,它先加载头脑风暴技能、再加载写计划技能,一步一停,像开工前先开了三场会。
那一刻我脑子里冒出一个词:左右脑互搏。左脑是模型本体——出厂时就被训练过”先规划、再动手、后验证”;右脑是我此前装上的框架——用另一套话术规定着同样的事。两套流程叠在一起,谁听谁的?我付的钱里,会不会有一大半花在这两半脑子互相商量上?

体感和怀疑都不能当证据。于是:别猜了,测一下。 事后看,这个决定就是这次”重新做人”的开始——体感可以骗人,数据不会。
2.3 实验设计(一页纸讲完)
设计很朴素:同一个模型,同一个任务,唯一的区别是装不装 Superpowers,各跑三遍,看数据。
- 两个任务:一个是”从零写个小工具”(一个 Markdown 目录生成器,带 10 条验收规格);一个是”修别人的烂摊子”(一段埋了 2 个真实 bug 的限流代码,要求最小化修复再加个小功能)。一个考从零搭建,一个考读码排障,都是日常开发的缩影。
- 四个模型:GPT-5.6-sol 和它的上一代 GPT-5.5(走 Codex 命令行),再加 DeepSeek 和 GLM 两个模型(走另一套命令行工具)做参照。
- 公平性:每次运行都在全新的隔离环境里,任务书逐字相同;打分由前面介绍的裁判 Fable 5 盲评——它看不到每份代码出自哪个模型、装没装框架,只按 10 条固定标准逐条打勾。
- 规模:一共 48 次运行,全程零人工干预,总花费 32 美元。

有四句丑话必须先说,这也是数据的边界:每种组合只跑了 3 次,结论是方向性的,不是定律;两个任务都偏小,四个模型裸奔都能做对,所以这次实验比不出”谁质量更高”,只能比出”谁花的代价大”;Superpowers 在不同命令行上的版本略有差异,跨模型的对比只看相对倍率;其中 Codex 侧官方市场分发的还是较老的版本(5.1.3,早于作者 6 月中的一轮性能优化),所以文中的税率对框架来说是偏严的测法。
三、数据怎么说
两个任务、48 次运行,最后都指向两个论点。
3.1 论点一:在最新的顶级模型上,Superpowers 成了一张纯税单
从修 bug 这个任务说起。GPT-5.6-sol,装与不装 Superpowers 各跑三遍取平均:
| 指标 | 不装 Superpowers | 装 Superpowers | 倍率 |
|---|---|---|---|
| 耗时 | 53 秒 | 291 秒 | 5.5 倍 |
| token 消耗 | 14,490 | 71,846 | 5.0 倍 |
| 对话回合数 | 6 | 27 | 4.6 倍 |
| 费用 | 0.15 美元 | 1.19 美元 | 7.7 倍 |
| 测试是否全过 | ✅ | ✅ | 持平 |

“从零写工具”任务上,同样的故事:耗时 158 秒 → 468 秒,token 33,397 → 113,290,费用 0.41 美元 → 1.91 美元。
一分钟能干完、一毛五能结账的活,装上 Superpowers 变成五分钟、一块二。多花的四分钟和七倍的钱买到了什么?在我们这两个任务上:买到了更长的计划文档、更多轮的自我审查记录,以及一份和裸奔版同样通过全部测试的代码。
单独看这一组,你可以说”贵有贵的道理,流程严谨嘛”。真正让我坐不住的是下面这张对照——同样的 Superpowers,放在上一代模型 GPT-5.5 上,税率完全是另一个量级:
| 框架税(装 Superpowers 后的增幅) | GPT-5.5(上一代) | GPT-5.6-sol(最新) |
|---|---|---|
| 修 bug:token 增幅 | +98% | +396% |
| 修 bug:耗时增幅 | +144% | +447% |
| 写工具:token 增幅 | +108% | +239% |
| 写工具:耗时增幅 | +134% | +197% |
| 费用倍率(两任务) | 2.9 倍 / 2.7 倍 | 7.7 倍 / 4.7 倍 |
于是有了这次实验里我认为最靠谱的第一个结论:
结论一:这套流程框架的开销不是常数,而是随模型换代上涨的。模型越新越强,装同一个框架付出的相对代价越大——在我们的任务上,从上一代到最新一代,税率大约翻了一倍到两倍。
换句话说,“Superpowers 变得又慢又贵”不是错觉,也不全是它的错——是它和新模型的组合出了问题。
3.2 论点二:模型已经会的课,框架还在收学费
税为什么越来越重?光看账单猜不出来,得看过程。我们给全部 48 份运行记录做了行为标注:动手前有没有先给计划、有没有先跑测试、交卷前有没有自己验证。
先看不装框架时,四个模型各自在干什么(每个模型 6 次裸奔运行的行为统计):
| 裸奔时的自觉行为 | GPT-5.6-sol | GPT-5.5 | DeepSeek | GLM |
|---|---|---|---|---|
| 动手前先列计划 | 5/6 | 5/6 | 4/6 | 0/6 |
| 先写测试再写代码 | 2/6 | 3/6 | 3/6 | 3/6 |
| 自己跑测试验证 | 6/6 | 6/6 | 6/6 | 6/6 |
| 交卷前自查一遍 | 6/6 | 6/6 | 1/6 | 1/6 |
两代 GPT 裸奔时,列计划、自测、自查已经接近满勾;两个国产模型会自测,但很少自查。有一次修 bug,5.6-sol 的开场白就是”先定位、再最小修复、补上针对性测试、最后跑全量验证”——这套动作没有任何人教它,53 秒干完,满分交卷。
这正是要害:Superpowers 教的那几门课,越强的模型出厂时学会的越多(表里唯一普遍没养成的习惯是”先写测试”——记住它,下文会再出现)。给已经会的学生塞课本,会发生两件事:
第一件事,重复上课。它会认真配合框架把已经会的流程再走一遍——于是回合数从 6 涨到 27。
第二件事,师生打架。我们统计了运行记录里”框架要求和现实条件顶牛”的冲突事件:不装时发生率 12.5%,装上之后涨到 45.8%。 两个真实例子,翻译成人话:
- Superpowers 规定”必须访谈用户、拿到批准才能动工”,但任务说明里写着”无人值守,自己决策”。模型在记录里无奈地写道:批准环节和”不要等用户”冲突了,我只好自行推进。——它花了 token,就为了给自己写一份”为什么不遵守流程”的说明。
- 它要求把活分派给”子代理”(AI 的分身),但环境没给分身授权。模型又写:本任务未授权子代理,跳过分派。——这次运行跑了 34 个回合、9 万 token,是同任务裸奔版的 6 倍。
顺带一个有意思的发现:参照组里的 DeepSeek,装了 Superpowers 之后 6 次里有 4 次没有触发它,按自己的节奏把活干完了,税自然也没交多少。这提醒我们:“装了框架”和“框架在起作用”是两回事——前者是配置项,后者要看模型买不买账。
所以第二个结论是:
结论二:流程框架的价值建立在”模型自己不会守流程”这个前提上。这个前提正在失效——对已经内置了流程习惯的新模型,框架的规则和模型的本能互相踩脚,多付的 token 有相当一部分花在了”协商该听谁的”上,而不是解决问题上。
也要把话说全:这份税单是在两个小任务上测出来的,而 Superpowers 的价值本来就不在”一分钟能干完的活”上。在那种横跨几十个文件、需要拆解分工、一步走错就全盘返工的大任务上,先访谈、先计划、层层审查的纪律恰恰是防翻车的保险——这类场景本次实验没有覆盖,税率不能照搬。数据里它也确实有实打实的收获:把”先写测试再写代码”的执行率从 46% 提到了 92%(就是前面让你记住的那个短板)。如果你的任务够大、对过程合规有硬要求,或者你用的模型流程习惯还没养成,这笔税仍然值得交。
而且这些问题,作者比我们更清楚。他在 6 月中旬的发布日志里直言”用户最大的抱怨就是又贵又慢”,随后连着三个版本都在对症下药:6.0 重写了最烧钱的审查环节(自评快了约一倍)、6.1.0 专门压缩每次会话都要付费的引导文本;社区也在推着改——就在本文成稿前一天,还有用户提交了”一个任务跑 4 小时烧掉 1.2 亿 token、缺熔断机制”的问题报告。也就是说,这不是一个装死的项目,而是一个在追赶模型进化速度的项目——只是从我们的账单看,这场赛跑目前是模型跑在了前面。
所以问题不是”框架好不好”,而是”你的模型还需不需要它”。
3.3 一些小Tips
把两个论点落到操作上:
- 顶尖模型,先裸跑再说。 像 GPT-5.6-sol、Claude Fable 5(给本次实验当盲评裁判的那位)这类旗舰模型,出厂就自带”计划—执行—自查”的习惯(见 3.2 的行为表)。建议默认不加载 Superpowers 这类重流程框架:先裸跑看效果,不满意再按”缺什么补什么”加轻量规则,重框架永远是最后的选项,而不是第一个。我自己的做法是:在一个工具里卸载重流程插件,只在确实需要流程约束的环境里保留轻量版本。
- 流程习惯弱的模型和大任务,框架照用。 如果模型还没养成流程习惯(行为表里很少自查的那一类),或者任务大到一步走错就整体返工,Superpowers 的纪律仍然是划算的保险——不能拿小任务的税单把它一棍子打死。
- 装了不等于生效,生效不等于永远划算。 隔一阵翻一眼运行记录(框架有没有真被触发)和账单(税率有没有异常上涨);模型每次大版本升级,重测一次——本文的实验方法就是现成的模板,两天、32 美元。

四、「坑后感」
这次坑给我的教训,不在 AI 身上,似乎随着模型的越来越强,AI带给我的坑从之前的小而蠢,变成了现在不仔细观察甚至都发觉不了。这再一次回归到了之前讨论的一个话题,人与AI协作的长期磨合阶段,人的参与感我认为还是很关键的,我们应该花时间精修AI的种种行为,无论是Harness还是Loop工程。
但是我们也要警惕我们曾经认为好用的Harness 是否过度设计,是否依然好用,小到 Vibe Coding、大到自定义工作流,在切换模型这件事上还是要谨慎,及时发现不对劲的地方,并加以纠正。
结合 TASTED 六力清点了一遍,我在这个坑里意识到的是这三样:判断力、标准感、结构力。
第一,判断力不是”判断一次”,是”定期重新判断”。 当初装上它没有错——在当时的模型上,它是划算的。错的是装上之后,我把“当时划算”默认成了“永远划算”。AI 圈现在三个月换一个时代,任何”最佳实践”都自带保质期。现在我给自己立了条规矩:大模型每次大版本发布,就给自己的工具箱做一次体检。
第二,标准感是”知道什么时候该拆”。 我们习惯给 AI 加规矩、加流程、加框架——加的时候都有道理。但很少有人给这些规矩记折旧。这次实验后我回头审视自己团队的 AI 工作流,把每条规则分成两类:教 AI “怎么干活”的,随模型换代要重估甚至删掉;告诉 AI “我们这里有什么、什么不能碰”的,才是不折旧的资产。
第三,结构力是”把怀疑变成可复跑的实验”。 这次实验从设计到出数据只用了两天、32 美元,比我在群里跟人吵一周便宜多了。方法完全可以照抄:同一个任务、唯一变量、各跑三遍、找个局外人盲评。下次你怀疑某个 AI 工具”好像不对劲”的时候,别辩论,测一下——账单和秒表不会站队。
而在这六力里哪一项最容易被 AI 掩盖?我的答案是判断力——AI 用得越顺手,你越感觉不到自己已经很久没有重新判断过了。流程在跑、计划在刷屏、自查报告一份不少,一切都有”很靠谱”的手感,直到你翻开账单。这次的 32 美元,就是我补交的判断力学费;比起被那种“很靠谱”的手感掩盖过去的这段日子,这学费不算贵。
附:数据与方法
- 本文来自一次内部可复跑对照实验;为避免暴露内部路径、仓库地址和原始运行记录,公开版只保留汇总指标和结论。
- 文中所有倍率均为同一模型、同一任务、装/不装框架各三次运行的均值之比;费用为 API 牌价折算。
- 关于作者侧的优化动态:见 Superpowers 项目 的 v6.0.0 / v6.1.0 发布说明与作者博客;“4 小时烧掉 1.2 亿 token”的社区反馈见该项目 2026-07-14 的公开 issue。
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