GitHub 9万スターの『superpowers』入門 — AIコーディングエージェントに『スキル』を与えて自律開発を実現する

AIエージェントにコードを書かせていると、こんな経験ありませんか。

「勝手に進められて、あとで見返したら全然違うものができている」

正直なところ、私も何度も経験しました。Claude Codeに「この機能を実装して」とお願いして、戻ってみたら想定と全然違う方向に進んでいる。テストは書かれていない。エラーハンドリングも雑。でも、全部自分で書くのは時間がかかるし...

そこで気づいたことがあります。

「エージェントに『やり方』を教える仕組みが必要なんじゃないか」

それが、今回紹介する superpowers です。GitHubで 92,100スター を獲得した、AIコーディングエージェント向けのスキルフレームワーク。Shellベースで軽量、Claude CodeやCursor、Codexなど複数のプラットフォームで動きます。

この記事では、superpowersの基本的な使い方から、TDDを強制する仕組み、サブエージェントによる自律開発、さらにはカスタムスキルの作り方まで解説します。

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1. superpowersとは — 92,100スターの衝撃

まず、数字から見ていきましょう。

指標	数値
スター数	92,100
フォーク数	7,300
GitHubトレンド	2026年3月18日時点で#1
ライセンス	MIT

これだけの数字が出るということは、何かが刺さっているということ。

superpowersは、Jesse Vincent氏が中心となって開発している、AIコーディングエージェント向けのスキルフレームワークです。特徴は3つあります。

Shellベースの軽量さ

Pythonでエージェントの振る舞いを制御しようとすると、どうしてもボイラープレートが増えます。仮想環境の管理、依存関係の解決、デプロイの手間...

superpowersはShellベースです。設定ファイルを置くだけで動きます。「インストール」といっても、プラグインマーケットプレイスからワンクリックで追加するだけのものが多い。

Pythonの requirements.txt や pyproject.toml を気にする必要はありません。

クロスプラットフォーム対応

Claude Code、Cursor、Codex、OpenCode、Gemini CLI。主要なAIコーディングエージェントのほとんどに対応しています。

プラットフォーム	インストール方法	難易度
Claude Code	プラグインマーケットプレイス	かんたん
Cursor	プラグインマーケットプレイス	かんたん
Codex	手動設定（INSTALL.mdを指定）	ふつう
OpenCode	手動設定（INSTALL.mdを指定）	ふつう
Gemini CLI	拡張機能コマンド	かんたん

プラットフォームを乗り換えても、スキルはそのまま使える。これが意外と大きいです。ツールの移行コストって、設定の移行が大変なんですよね。superpowersなら、スキルは共通なので、ツールを変えても振る舞いは変わらない。

「スキル」という単位で振る舞いを定義

「TDDで開発してほしい」「体系的にデバッグしてほしい」「設計を深掘りしてほしい」。こうした振る舞いを、 SKILL.md というMarkdown形式で定義します。

エージェントがタスクを始める前に、自動的に該当するスキルを読み込んで実行する。明示的に「TDDでやって」と言わなくても、test-driven-developmentスキルが有効なら、自然とTDDで進むようになる。

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2. 対応プラットフォームとインストール

まず、お使いの環境を確認しましょう。

Claude Codeの場合

Claude Codeには公式のプラグインマーケットプレイスがあります。そこからインストールします。

# まずマーケットプレイスを登録
/plugin marketplace add obra/superpowers-marketplace

# 次にプラグインをインストール
/plugin install superpowers@superpowers-marketplace

これだけで完了。マーケットプレイスを追加して、プラグインをインストールするだけです。

Cursorの場合

Cursorも同様に、プラグインマーケットプレイスからインストールできます。

/add-plugin superpowers

または、プラグインマーケットプレイスで「superpowers」を検索してインストール。Claude Codeと同じく、数クリックで完了です。

Codex / OpenCodeの場合

少し手間がかかります。インストール用のMarkdownファイルを指定して、そこから指示に従う必要があります。

Codex:

Codexに次のように伝えます：

Fetch and follow instructions from 
https://raw.githubusercontent.com/obra/superpowers/main/.codex/INSTALL.md

OpenCode:

OpenCodeも同様です：

Fetch and follow instructions from 
https://raw.githubusercontent.com/obra/superpowers/main/.opencode/INSTALL.md

Gemini CLIの場合

Gemini CLIは拡張機能としてインストールします：

gemini extensions install https://github.com/obra/superpowers

更新する場合は：

gemini extensions update superpowers

動作確認

インストールが終わったら、新しいセッションを開始して「この機能の設計を手伝って」と頼んでみましょう。

「brainstorming」スキルが自動的にトリガーされ、深掘りの質問が始まれば成功です。例えば：

• 「この機能のゴールは何ですか？」
• 「どのようなユーザーを想定していますか？」
• 「既存の実装とどう違いますか？」

こうした質問が返ってくれば、superpowersは正しく動いています。

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3. スキルの全体像 — 何ができるのか

superpowersには、現時点で以下のスキルが用意されています。

開発フロー系

スキル名	説明
brainstorming	設計の深掘り。Socraticな質問でアイデアを磨く
writing-plans	タスクを2〜5分単位に分解
executing-plans	計画をバッチ実行（チェックポイント付き）
using-git-worktrees	隔離環境（worktree）で作業
finishing-a-development-branch	ブランチの完了処理（マージ/PR/破棄）

品質管理系

スキル名	説明
test-driven-development	TDD（RED-GREEN-REFACTOR）の強制
requesting-code-review	タスク完了時の自動レビュー
receiving-code-review	レビューフィードバックへの対応

デバッグ系

スキル名	説明
systematic-debugging	4フェーズの根本原因分析
verification-before-completion	完了前の動作検証

協調系

スキル名	説明
subagent-driven-development	サブエージェントによる自律開発
dispatching-parallel-agents	並列エージェント実行

メタ系

スキル名	説明
writing-skills	新しいスキルの作り方ガイド

自動トリガーの仕組み

スキルは自動的にトリガーされます。明示的に呼び出す必要はありません。

例えば「この機能を実装して」と言えば、次のような流れになります：

1. brainstorming が起動 → 設計を深掘り
2. 設計が承認されると writing-plans が起動 → タスクを分解
3. subagent-driven-development が起動 → 各タスクをサブエージェントで実行
4. 各完了時に requesting-code-review が起動 → レビュー
5. 全タスク完了後に finishing-a-development-branch が起動 → マージ判断

この「自動連鎖」が、superpowersの最大の特徴です。

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4. TDDを強制する — test-driven-developmentスキル詳解

ここからは、特に重要なスキルを詳しく見ていきましょう。

まずは test-driven-development。名前の通り、TDD（テスト駆動開発）を強制するスキルです。

鉄則：テストなしにプロダクションコードは書かない

このスキルには、以下の「鉄則」が定義されています：

NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST

テスト前に書かれたコードは、どうなるか。

削除されます。

「参考として残す」もダメ。「テストを書きながら調整する」もダメ。見ることすらダメ。

本当に削除して、テストから書き直す。これがこのスキルの「鉄則」です。

RED-GREEN-REFACTORサイクル

TDDの基本サイクルは、次の3ステップです。

RED — 最初にテストを書く。テストは失敗する（まだ実装がないから）

GREEN — 最小限のコードを書いて、テストを通す

REFACTOR — コードを整理する

このサイクルを人間が守るのは、意外と大変です。「あとでテスト書けばいいや」と思って実装を進めてしまう。あるあるです。

superpowersのtest-driven-developmentスキルは、これを強制します。

テストの質を保証するガイドライン

このスキルには、テストの品質基準も含まれています：

品質	良い例	悪い例
最小性	1つのことをテスト。「and」が入るなら分割	test('validates email and domain and whitespace')
明確性	名前が振る舞いを説明	test('test1')
意図表示	期待するAPIを示す	何をテストしているか不明

なぜ「テスト後」ではダメなのか

このスキルのドキュメントには、よくある言い訳への反論が書かれています。

「後でテスト書けばいいでしょ」

テスト後に書かれたテストは、すぐに通ってしまいます。すぐに通るということは、何も証明していないということです。

• 間違ったものをテストしているかもしれない
• 実装の詳細をテストしているかもしれない
• エッジケースを忘れているかもしれない
• テストがバグを検知したところを見ていない

「手動でテストしたから大丈夫」

手動テストは場当たり的です。何をテストしたか記録に残らない。コードが変わったとき再実行できない。プレッシャーのかかった状況では忘れがち。

自動テストは体系的です。毎回同じように実行されます。

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5. サブエージェントで数時間の自律開発

次に、 subagent-driven-development。これが個人的に一番ワクワクした機能です。

仕組み

エージェントがタスク計画を実行する際、各タスクごとに「新しくサブエージェント」を起動します。

サブエージェントは、そのタスクだけに集中して実行。完了したら、メインエージェントがレビューして、次のタスクに進む。

この 2段階レビュー が重要です。

1. 仕様準拠チェック — 計画通りに実装されているか
2. コード品質チェック — 命名、構造、テストなど

何が嬉しいのか

• 数時間、エージェントを放置できる
• 途中で人が介入しなくても、品質が保たれる
• 大きな機能開発も、小さなタスクに分解して進められる

実践例：ユーザー認証機能を追加する

例えば、「ユーザー認証機能を追加して」とお願いしたとします。

そうすると、次のような流れで進みます：

1. brainstormingで設計を深掘り

エージェント: この機能のゴールは何ですか？
あなた: 既存のアプリにJWT認証を追加したいです
エージェント: パスワードリセットは必要ですか？
あなた: はい、メールでリセットリンクを送りたいです
エージェント: ソーシャルログイン（Google等）の要否は？
あなた: 今回は不要です
...

2. writing-plansでタスクを分解

タスク1: Userモデルの作成（3分）
タスク2: パスワードハッシュ化（2分）
タスク3: ログインエンドポイント（5分）
タスク4: JWT生成（3分）
タスク5: 認証ミドルウェア（4分）
タスク6: パスワードリセットメール（5分）
...
（合計20タスク）

3. subagent-driven-developmentが各タスクを実行

各タスクでサブエージェントが起動：

• テストを書く
• 実装する
• テストを通す
• 完了報告

メインエージェントがレビュー：

• 仕様通りか確認
• コード品質確認
• 問題なければ次へ

4. 全タスク完了後に統合テスト

この流れが、人の介入なしで進みます。

コストについて

サブエージェントを使うと、APIコストは積み上がります。試算してみましょう。

前提条件:

• タスク数: 20個
• 1タスクあたりのトークン: 入力10,000 / 出力5,000
• モデル: Claude Sonnet 4.6（入力$3/1M、出力$15/1M）

計算:

• 入力: 20 × 10,000 = 200,000 tokens → $0.6
• 出力: 20 × 5,000 = 100,000 tokens → $1.5
• 合計: $2.1

1回の機能開発で$2程度。これを高いと見るか、安いと見るか。自分で全部書く時間を考えると、コストは妥当かもしれません。

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6. カスタムスキルの作り方

superpowersの面白さは、自分でスキルを作れることです。

SKILL.mdの構造

スキルは、 SKILL.md というMarkdownファイルで定義します。実際の構造を見てみましょう。

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name: my-custom-skill
description: "スキルの説明。トリガー条件を含める"
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# スキルのタイトル

## 概要

エージェントに読み込ませる指示をここに書きます。

## プロセス

1. 最初にやること
2. 次にやること
3. 最後にやること

## チェックリスト

- [ ] 項目1
- [ ] 項目2

## 注意点

- 注意すべきこと1
- 注意すべきこと2

YAMLフロントマターに name と description を書き、本文に指示を書きます。

強制ルールの定義

<HARD-GATE> タグを使うと、絶対に守るべきルールを定義できます。

<HARD-GATE>
このスキルが有効な間、絶対にXXしてはいけない。
</HARD-GATE>

brainstormingスキルでは、このように使われています：

<HARD-GATE>
Do NOT invoke any implementation skill, write any code, 
scaffold any project, or take any implementation action 
until you have presented a design and the user has approved it.
</HARD-GATE>

作成手順

カスタムスキルを作る手順は、次の通りです：

1. skills/ ディレクトリに新しいフォルダを作る

   skills/
   └── my-custom-skill/
       └── SKILL.md
   

2. SKILL.mdを記述する

   • スキル名と説明
   • トリガー条件（descriptionに含める）
   • エージェントへの指示

3. writing-skillsスキルを参照する

   • superpowersには、スキルの書き方を教える「writing-skills」というスキルがあります
   • これを参照すると、ベストプラクティスに従ったスキルが作れます

4. テストして調整する

   • 実際にエージェントに使わせてみる
   • 振る舞いが期待通りでない場合は調整する

コミュニティへの共有

作ったスキルは、GitHubでフォークしてPRを送ることで共有できます。

superpowersのスキールは、すべてリポジトリ内の skills/ ディレクトリに存在しています。コントリビュートのハードルが低いのも特徴です。

「自分のプロジェクトで便利なスキルを作った」 → 「共有する」 → 「他の人も使える」 という循環が生まれやすい構造です。

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7. コスト・セキュリティ・ベストプラクティス

最後に、注意点を整理しておきましょう。

APIコスト

subagent-driven-developmentを使うと、複数のサブエージェントが同時に動きます。APIコストは積み上がります。

事前に見積もりを立てておくのが賢明です。確認すべきポイント：

• 1時間の自律開発で、どのくらいのトークン消費になるか
• 使用するモデルのコスト単価
• 1日の予算上限

目安として、中規模の機能開発で$2〜5程度かかることが多いです。

セキュリティ

エージェントがコードを書き換えるため、意図しない変更が入るリスクがあります。

対策として：

• git worktreesで隔離環境を使う — using-git-worktreesスキルが自動でやってくれます
• 変更は必ずレビューする — requesting-code-reviewスキルで強制できます
• 本番環境への直接アクセスを避ける — エージェントには開発環境のみ見せる

チーム導入のベストプラクティス

チームで使う場合は、以下を検討しましょう：

• スキルのバージョン管理 — どのバージョンのスキルを使うか統一する
• カスタムスキルの共有方法 — プロジェクト固有のスキルをどう配布するか
• コーディング規約との整合性 — スキルの指示が規約と矛盾しないか
• レビュー体制 — エージェントが書いたコードを誰がレビューするか

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まとめ — 明日から始める「スーパーパワー」ライフ

この記事では、GitHubで92,100スターを獲得したsuperpowersについて解説しました。

要点を振り返ると：

• superpowersは、AIコーディングエージェントに「スキル」を与えるフレームワーク
• Shellベースで軽量、複数のプラットフォームに対応
• TDDを強制したり、サブエージェントで自律開発したりできる
• カスタムスキルを作って共有することも可能

まずは、お使いのエージェントにインストールして、「この機能の設計を手伝って」と頼んでみるところから始めてみてください。brainstormingスキルが自動的に起動して、深掘りの質問が始まります。

そこから、あなたのエージェントが少しずつ「スーパーパワー」を身につけていくはずです。

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参考リンク

• GitHub: obra/superpowers — 公式リポジトリ
• Discord コミュニティ — 質問・情報共有
• Jesse Vincent's Blog — 作者による解説記事