求力推AI工作流最佳，欢迎讨论

随着人工智能技术的飞速发展，个人和企业的AI工作流也在不断更新迭代。如何在众多工具和框架中找到最适合自己的工作流，成为了许多从业者关注的焦点。理想的工作流应当具备高效、准确、稳定的特点，同时能够以最少的交互和成本实现最大化的输出效果。

在探索AI工作流的实践中，开发者们尝试了多种方案，包括但不限于agent.md、skill编写、OpenSpec、Superpowers、GStack和Trellis等。每种方案都有其独特的优势，但同时也存在一些不足。例如，Trellis在处理brainstorm环节时可能不如其他方案高效，而TDD方法在实际应用中也可能遇到瓶颈。

一些开发者选择在Trellis的基础上开发专属的skill，以提高工作效率。然而，这也引发了一些疑问：是自己开发的技能影响了框架的性能，还是框架本身存在一些问题？

针对这些问题，我们希望听到各位经验丰富的开发者和从业者的看法。你们目前主要采用哪种AI工作流？在实践中有哪些心得和体会？欢迎分享你们的经验和建议，共同探讨如何构建更高效、更稳定的AI工作流。