Agentic Coding 工具總結：GSD、Superpowers、Agent Teams 怎麼選？

經過這個系列的拆解，可以很清楚看到：GSD、Superpowers、Agent Teams 各自解決的是 AI Coding 中完全不同的痛點。

三套工具，三種痛點

Superpowers — 解決 AI 偷工減料的問題

AI 最愛幹的事就是跳過驗證直接交差。Superpowers 用文字規則硬性強制 TDD 流程：沒有先寫 failing test 就不准寫 production code。它是一套紀律框架，適合需要穩紮穩打交付功能的場景。

GSD — 解決 Context Rot（上下文腐爛）的問題

當 AI 的上下文窗口填滿約 60% 時，產出品質會出現斷崖式下跌。GSD 的策略是：把大任務拆成一堆小任務，用 Subagent 逐一執行，確保每個任務都不會撐爆上下文窗口。再搭配 Verifier 機制做驗收，防止品質滑坡。

Agent Teams — 解決 Agent 之間無法持續溝通的問題

傳統 Subagent 做完任務就結束了，無法進行多輪對話。Agent Teams 讓多個 Agent 能持續互相傳訊息、挑戰彼此的發現，適合需要長時間運行且需要互動調查的任務（例如 Debug 競爭假說、搭配 Evaluator 持續優化前端設計）。

不是三選一，是隨時搭配

這三套工具不互斥，實務上你會根據當下的任務性質來混搭：

• 寫功能、交付 Feature => 用 Superpowers 的 Brainstorm -> Plan -> TDD 流程最穩
• 大範圍重構或多檔案修改 => 學 GSD 的 Subagent 分配策略，把任務切小，搭配 Verifier 驗證
• Debug 沒有頭緒的問題 => 開 Agent Teams，讓多個 Agent 各自用不同假說去查
• 前端 UI 品質優化 => Agent Teams 搭配裝備 Playwright 的 Evaluator Agent 跑多輪迭代

即使你選擇用 GSD 來管理任務分配，一樣可以參考 Superpowers 的 Brainstorm 步驟先討論 TDD 策略。工具是手段，不是信仰。

Agent Teams 要先準備好才有意義

最後要特別提醒：Agent Teams 不是開了就會變強。如果你沒有事先設計好 Evaluator Agent 的評分標準，或是沒有明確的協作目標，多個 Agent 同時跑並不會比標準的 Plan Mode -> 討論 -> TDD 流程來得穩健。

Agent Teams 的威力來自於你事前投入的設計——包括定義清楚的評分框架、Anti-pattern 扣分清單、以及校正過的 Evaluator Prompt。沒有這些準備，它就只是一群各說各話的 AI，跟你自己一個人慢慢寫沒什麼差別。