最近使用 OpenCode + Superpowers Skills + GPT 5.2 开发了一个中等复杂度的需求，相比之前使用 Cursor 依赖 Sonnet 4.5 Thinking 模型硬聊硬写，效率和代码质量明显提升！

记录下需求开发流程：

1. 先使用 Cursor 协助构想需求的目标，心中对需求的实现有个预期；
2. 整理需求的描述（关注重点信息，而非实现的细枝末节）；
3. 使用 OpenCode Plan 模式设计实现方案；
4. 切换 OpenCode Build 模式按照 Plan 计划严格实施；
5. 最终人工初审 Review 代码 + Cursor Review 代码；
6. 提测 & 联调；

第一、二步应该多花些时间，自己要清楚需求的目标和边界，第二步描述的信息应准确，但无需关注过多细节（表字段、接口字段等），需求清晰则字段必然是清晰的；Plan 模式不会修改本地文件，这个模式下借助 Superpowers 的规划能力，交互式确认问题，答复几轮后，Plan 会主动 “完结” 事项，提供详实的设计文档，使用者最终确认没问题后，即可切换 Build 模式开始实现

Do not redesign.
Do not change the plan.
Only implement according to the plan above.

输入以上描述，告知模型严格按照 Plan 实现代码，代码质量相当高，之前使用 Cursor 开发需求，总是需要反复对话纠正它的错误逻辑和代码风格，特消耗精力！

同需求重复实现的一些对照测试（依据最终产出代码的主观评分）：

1. 使用 Cursor 依赖模型 Thinking 模式（旧有使用方式）：70 分
2. 使用 Cursor Cli 搭配 Superpowers + GPT 5.2：85 分
3. 使用 OpenCode 搭配 Superpowers + GPT 5.2：92 分
4. 使用 OpenCode 搭配 Superpowers + GLM-4.7：58 分

我的结论

Cursor 搭配 Skills 有较大提升，但 OpenCode 能最大程度发挥 Superpowers 的能力，买了智谱的套餐，只能说 GLM-4.7 还得 “再炼”，实际开发依然推荐 Sonnet 4.5 / Opus 4.5 / GPT-5.2。

同样的需求描述，OpenCode + Superpowers Skills + 优质模型可以产出更好的方案和代码，三者相辅相成。

我理解，并非 Cursor 和 Antigravity 本身能力不足，而是它们对于 Skills 的使用侧重于参考和协助，而 OpenCode 对 Skills 的约束更强，更容易形成稳定、高质量的输出。

补充：我没有条件测试 Claude Code，所以无法做比较，另外同事测试了 Antigravity 搭配 Superpowers，产出的效果跟 Cursor 搭配 Superpowers 效果相似。