核心机制
Superpowers Verification 是一套强制执行验证工作流的纪律性技能，核心在于"未验证即声称 = 说谎"的铁律。它系统性地阻断 AI 常见的"幻觉式完成"行为，通过强制性的四步验证循环（识别→运行→读取→验证）确保每个成功声明都有命令输出作为证据支撑。
显著优点
根本性错误预防：针对 AI 最常见的"声称测试通过但实际未运行""代码应该能工作"等幻觉行为，从源头消除虚假完成。
信任修复机制：明确承认历史上"24 个失败记忆"造成的信任崩塌，通过结构化验证流程重建人机协作可信度。
红绿循环强制：特别要求回归测试必须经过"通过→回滚→失败→恢复→通过"的完整验证，防止伪测试。
语言级约束：通过禁用"应该""大概""看起来"等词汇，以及"完成了！""完美！"等前置满意表达，在语言层面阻断未经验证的积极声明。
潜在局限
执行开销：每次声称前必须运行完整命令，在简单场景下可能显得冗余，但这是信任重建的必要成本。
命令依赖：若验证命令本身设计不当（如测试覆盖不足），仍可能产生"验证通过但实际有缺陷"的漏报。
无法自证：该技能本身无法被验证——AI 可能声称"已遵循验证流程"而未实际执行，需结合其他机制（如 VCS diff 审查）交叉确认。
适用场景
- 任何代码变更后的状态声称（测试通过、构建成功、Bug 修复）
- 多 Agent 协作中的任务交接
- 需要向人类报告工作完成的场景
- 回归测试编写与验证
风险提示
⚠️ 关键漏洞：技能文档明确警告"Agent 报告'成功'"是不可信的，但该技能本身由 Agent 执行——存在递归信任问题。实际安全依赖外部审计（VCS diff、人工抽查）而非纯自律。
⚠️ 覆盖盲区：对"验证命令应该是什么"的判断仍依赖 AI 推理，若 AI 选择错误的验证方式（如用 unit test 覆盖 integration 场景），流程合规但结果无效。