GPT-5.6 Sol + Superpowers：我建议先卸载，再重新体验一次 Codex#

昨天，我终于知道为什么最近 Codex 越来越慢了。

一个很简单的任务——帮我写一个 Skill。

原本我以为十几分钟就能完成。

结果它整整跑了将近 3 个小时。

最后看了一眼统计，Token 消耗接近 120 美元。

第一反应是：

GPT-5.6 Sol 怎么突然变笨了？

后来花了很长时间排查，真正的问题并不是 GPT-5.6 Sol，而是我一直保留着的 Superpowers。

卸载之后，再跑同类型任务，整个体验完全不一样。

于是我去翻了最近 X、Reddit 和 Codex 社区的讨论，发现不少人也开始有类似的感受。

所以，这篇文章并不是说 Superpowers 不好。

恰恰相反。

它曾经是我最推荐安装的 Codex Skills。

只是到了 GPT-5.6 Sol 时代，我越来越觉得：

它完成了自己的历史使命。

Superpowers 到底是什么？#

很多人把它理解成一个插件。

其实更准确一点，它是一整套 Skills + Workflow + Rules。

它并不是单纯增加几个命令。

而是告诉 Codex：

遇到任务以后，应该如何思考。

例如：

• 是否先 Planning
• 是否先 Brainstorm
• 是否生成 Spec
• 是否拆分 Subtasks
• 是否调用 Subagent
• 是否先 Review 再修改

换句话说。

Superpowers 给模型提供的是一套成熟的软件开发流程（SOP）。

在 GPT-4、Claude 3.x 那个时代，这套方法论非常有价值。

因为模型本身还没有那么强的自主规划能力。

很多时候，它需要别人告诉它：

下一步应该做什么。

但 GPT-5.6 Sol 已经变了#

这是我觉得最关键的一点。

GPT-5.6 Sol 最大的变化，不只是能力提升。

而是它越来越 Agentic。

它已经能够自己完成很多以前需要 Skills 才能做到的事情。

例如：

• 自动规划任务
• 自动拆解步骤
• 判断什么时候需要深入思考
• 判断什么时候需要 Review
• 自己维护长期上下文
• 根据任务动态调整执行策略

以前：

Superpowers 是在”补模型能力”。

现在：

很多能力已经成为模型的原生能力。

两个”项目经理”开始互相指挥#

我觉得这是问题的根源。

GPT-5.6 Sol 自己已经有一套推理流程。

而 Superpowers 又提供了另一套流程。

于是任务开始以后，模型往往要面对两套规则。

模型想：

我准备这样解决。

Superpowers 又告诉它：

先 Planning。

先 Brainstorm。

再 Spec。

再 Review。

于是模型不得不不断判断：

• 我要不要遵循 Skill？
• 有没有其它 Workflow 更适合？
• 什么时候进入下一阶段？
• 是否应该调用其它 Skill？

对于简单任务来说，这些判断本身就是额外开销。

最后出现一种很奇怪的现象。

真正开始干活之前，已经花了大量时间在决定”怎么干”。

为什么 Token 会越来越高？#

这是我这次感受最深的一点。

很多人以为 Token 都花在代码生成上。

实际上并不是。

每次自动调用 Skill，都意味着模型需要处理更多上下文。

例如：

• Skill Instructions
• Workflow Rules
• Planning 要求
• Review 要求
• Tool 使用规范

这些内容都会进入上下文。

对于 GPT-5.6 Sol 来说，它还要先理解这些规则，再决定是否采用。

如果任务很长，这种成本会不断累积。

最后就是：

• 思考时间越来越长
• Context 越来越大
• Token 消耗越来越高

我昨天那个本来很简单的 Skill，最终竟然跑了接近 120 美元 的 Token。

这也是我开始认真排查原因的导火索。

最明显的问题：几乎每次都会介入#

Superpowers 的设计理念，本来就是尽可能主动。

很多 Skills 会鼓励模型在新任务开始时优先采用对应的工作流。

在以前，这是优势。

因为模型不知道什么时候应该 Planning。

现在，这反而容易导致：

即使只是一个简单需求，

模型也可能先进入：

Planning → Review → Workflow 判断 → Skill 决策

然后才开始真正执行。

很多时候，我真正想要的只是：

帮我改一下这里。

结果它却先准备开一个完整的软件工程流程。

Plan Mode 已经足够好了#

这是我卸载以后最大的感受。

以前我觉得：

Skills 越多越强。

现在我的想法正好相反。

对于 GPT-5.6 Sol 而言，

保持上下文简单、规则干净，反而更容易发挥模型本身的能力。

需要规划的时候，直接使用 Plan Mode。

需要执行的时候，让 Sol 自己决定。

很多以前依赖 Superpowers 完成的事情，现在模型已经可以自然完成。

我不是说 Superpowers 没用了#

我并不认为它已经过时。

如果你：

• 使用的是能力较弱的模型；
• 团队希望所有人遵循统一的软件开发流程；
• 希望每次任务都严格按照固定 SOP 执行；

那么 Superpowers 依然有价值。

它提供的是一致性，而不仅仅是能力。

但是，如果你主要使用的是 GPT-5.6 Sol，尤其是日常开发、快速迭代、探索式编程，我建议做一个很简单的实验：

把 Superpowers 暂时卸载（或停用），连续使用几天，只依赖 GPT-5.6 Sol 和 Plan Mode。

然后观察：

• 响应速度有没有变化？
• Token 消耗有没有下降？
• 模型是不是更少陷入过度规划？
• 整体工作流是否更加顺畅？

至少对我来说，答案都是肯定的。