Superpowers

brainstorming est une compétence de pré-implémentation qui explore le contexte, pose des questions de clarification une par une et impose une validation du design avant tout code. Elle inclut un compagnon visuel optionnel et une prise en charge solide de la planification des exigences.

using-superpowers est une skill de démarrage de session du dépôt obra/superpowers qui impose une recherche de skills avant toute réponse, afin d’aider les agents à repérer et activer d’abord le bon workflow.

Installez et utilisez la skill test-driven-development pour appliquer un TDD strict : rédigez d’abord un test en échec, vérifiez l’échec, implémentez le minimum de code, puis refactorisez en toute sécurité.

systematic-debugging est une skill de débogage centrée d’abord sur la cause racine, conçue pour les bugs, les tests instables, les échecs de build et les comportements inattendus. Découvrez son workflow en quatre phases, ses fichiers d’accompagnement et les cas où l’utiliser avant de proposer des correctifs.

requesting-code-review propose un workflow léger pour déléguer le sous-agent `superpowers:code-reviewer` avec un diff git propre, des exigences et un résumé des changements, afin de lancer les revues au bon moment et d’obtenir avant le merge des retours actionnables, classés par sévérité.

receiving-code-review vous aide à valider les retours de PR avant de modifier le code. Utilisez-la pour reformuler les commentaires de review, les confronter à la codebase, demander des précisions quand certains points sont ambigus et contester une suggestion lorsqu’elle ne convient pas.

executing-plans aide les agents à suivre un plan d’implémentation écrit : le relire d’abord, exécuter les tâches dans l’ordre, lancer les vérifications prévues, s’arrêter en cas de blocage et passer la main à un workflow de finalisation. Idéal pour la gestion de projet et les livraisons pilotées par un plan.

dispatching-parallel-agents est une skill d’orchestration d’agents conçue pour répartir des tâches réellement indépendantes entre plusieurs agents, avec contexte isolé et résultats coordonnés.