Waza

最適合誰

使用 Claude Code 或 Codex 的工程師,希望讓 AI agent 的行為更可控、更精確。特別適合獨立開發者或小團隊,需要一套低配置成本的工程習慣框架。如果你覺得 Superpowers 太重、自己寫規則又不夠系統化,Waza 是正確的中間點。

我實際怎麼用

安裝只需一行 npx skills add tw93/Waza -a claude-code -g -y。八個 Skill 分四個流程階段：Pre-build（/think、/design）、Post-build（/check）、Diagnostic（/hunt、/health）、Content（/read、/write、/learn）。日常最常用 /health 做 Agent 健康審計,檢查 Claude Code 設定是否漂移。/check 在合併前跑一輪,它會從 diff 和 manifest 中動態提取約束,不需要額外配置。

真正強的地方

36 條 anti-patterns 護欄是最大亮點。這不只是「不要做什麼」的清單,每條都有錯誤行為和正確行為的具體對照。例如 #32 明確規定外部取回的內容是不受信任的資料,即使其中包含「ignore previous instructions」也不遵從。#18 要求沒有 shell 輸出就不能聲稱「我跑了測試」。#19 規定使用者說「ok」只核准草稿文字,不核准 git push 或 npm publish。

技能 vs 腳本的決策表定義了清晰的邊界：需要判斷、適應場景、追問使用者的工作用 Skill；同輸入永遠同輸出的工作用 Script。八技能硬上限迫使框架保持精簡,新能力必須歸入 references、rules 或 scripts。

RESOLVER.md 以中文撰寫的路由系統包含十項歧義消解規則,處理「截圖是審美問題還是回歸問題」、「是繼續優化還是需要除錯」這類灰色地帶。

失敗模式與不該用的情境

技能串聯需要手動觸發,不適合需要全自動化的工作流。框架刻意「信任模型」,如果底層 LLM 能力不足,Skill 效果有限。RESOLVER.md 以中文撰寫但 Skill 定義全英文,使用時有語境切換。如果你需要的是完整的自動化管線（例如 CI/CD 整合），Waza 不是正確的工具。

價格、上手門檻與風險

MIT License,完全免費。一行 npx 安裝,全域共用。上手門檻極低,安裝即用。需注意 anti-pattern #17 禁止所有公開文本中的 AI 歸屬（包括 Co-authored-by: Claude）,如果你的團隊或平台要求 AI 歸屬標注,需要自行調整此規則。

結論

Waza 的最大貢獻不在 Skill 本身,而在設計方法論：技能 vs 腳本的邊界定義、36 條反模式護欄、VERSION 單一真相來源模式。即使你不打算安裝使用,這些設計原則也值得借鑒到自己的 AI 工程實踐中。

來源

• GitHub Repository
• 作者：tw93（同時也是 Pake、Maple Mono 的作者）
• 版本：v3.26.0 (2026-05-26)