我花了一天时间把我个人最常用的技能变成了一种叫做Waza的新东西。在日语中，Waza的意思是技（わざ）,常用于武术中的招式。这可能是我发布的第一个完全没有代码的开源产品，只有Markdown。在人工智能出现之前，这对程序员来说是相当可耻的。https://（github）/tw93/waza 当Superpowers第一次出现时，我安装了一次，然后把它卸下。它感觉太重了，不适合我。很多人一直在向我推荐它，比如“你知道Superpowers吗？如果你不使用它，你就跟不上了。它太棒了。”后来我找到了gstack，它更好了，但仍然太多了，我仍然无法习惯。我想要的是简单实用的东西，同时也清楚它在做什么。 所以我根据自己的习惯做了Waza。对我来说，安装这套就足够了。我不需要继续摆弄更多的技能。它的数量恰到好处，不是更多，也不是更少。当新的迭代稍后到来时，我可以随着时间的推移不断改进它。这8项技能对应于我认为一个好的工程师在人工智能时代应该具备的8项能力： 1.思考。AI写代码非常快，但如果方向错了，它写得越快，就越远。一个好的工程师在开始之前会质疑问题本身，对计划进行压力测试，并在让人工智能执行之前在脑海中弄清楚架构。思考会把这种习惯变成固定的东西。 2.设计。构建产品不仅仅是让功能发挥作用。人工智能生成的东西很容易看起来都一样。一个好的工程师应该对交付的东西有品味和标准，输出应该有一个明确的设计方向。这就是设计的目的。 3.故障排除。当人工智能修复错误时，它很容易陷入“改变一些东西然后再试一次”的循环。一个好的工程师会系统地处理问题，首先找到根本原因，然后一次性正确修复。我把那个习惯变成了打猎。 4.检查。人工智能生成的代码更需要人工审查。在合并之前，先审查差异，自动修复可以修复的部分，将需要判断的部分组合在一起，并用证据进行验证，而不是依赖直觉。这就是/检查。 5.阅读。优秀的工程师习惯于阅读原始资料，而不是二手摘要。将URL或PDF转换为干净的Markdown，并将其直接带入工作流程。这就是/阅读所做的。 6.写作。无论你的技术技能有多强，如果你不能清楚地解释事情，其他人都不会接受。一个好的工程师可以清楚地向合适的受众传达他们所学到的知识和想要表达的内容。/write可以帮助你做到这一点。 7.学习。在人工智能时代，技术发展更快。进入一个不熟悉的领域不仅仅是阅读几篇文章。它是关于收集、消化、概述、起草、润色和出版，利用输出来推动学习。/学习就是整个过程。 8.维护。一个好的工程师不仅关注业务代码。工具链本身也需要定期检查。当CLAUDE.md、规则、钩子或MCP配置开始出现问题时，运行/health可以帮助您快速发现问题所在。