配置过和没配置过，不是一个量级

github.com/SuperClaude-Or… 同一个 Claude Code，装没装 SuperClaude，产出真不是一个量级。 它给的东西是数字级的：三十个斜杠命令，二十个专业 agent，再配七种行为模式。GitHub 上二十三点九千星，两千个 fork，去年六月建仓迭代到现在，最新 4.3.0。 做法正对着一个真实的痛点。用惯了 Claude Code 的人都懂，耗掉时间的多半不是编码本身。开工前那套寒暄才是：先列计划再动手、按既定规范走、别碰需求之外的文件，回回都得重说。这个框架把上述规矩写死进配置，遇到不同类型的任务，它自己换合适的路数。 4.2 版新增的深度研究模式，是这半年里我最想试的那块。它会自己排计划，最多连跳五轮搜索往下钻，还会给查到的东西打分，跨会话把往期案例吃进去；研究深度从 Quick 到 Exhaustive 分四档，急着要结论就拿浅的那档。这跟前面 SkillOpt 那篇是同一个方向，好做法从每次口头交代，变成能存能复用的资产。 两点声明它自己先摆上桌：本项目与 Anthropic 既无关联也未获背书，纯社区配置；开销靠赞助，养着每月一百来美元量级的 Claude Max 测试账号。插件系统排在 5.0，日期没给。 我留的疑问在收益的验证方式。"不是一个量级"是体感，不是数；真要比，得同一份需求在两个环境各跑一遍，看改动次数和返工率才作数。 仓库挂在上面，先只装它那三十个命令里最常用的三个，习惯几天再谈全套。