核心问题：告别“感觉式编程” (Vibe-coding)
随着AI编码代理日益强大，一种普遍的模式是：你描述目标，AI返回代码块，但这些代码“看起来对”，却常常无法正常工作。 这种“感觉式编程”方法，对于快速原型制作尚可，但在构建严肃的、任务关键型应用程序时则不够可靠。 问题不在于AI的编码能力，而在于我们的方法——我们像对待搜索引擎一样对待AI，而实际上应将它们视为需要明确、无歧义指令的“字面化结对程序员”。
解决方案：规范驱动开发 (Spec-driven Development)
规范驱动开发的核心理念是，将规范 (Spec) 从静态文档转变为与项目共同进化的、可执行的、动态的工件。 规范成为共享的“真理之源” (Source of Truth)，指导AI代理生成、测试和验证代码。 这种方法不是先编码后写文档，而是从一份明确的代码行为契约开始，从而减少猜测、意外，并产出更高质量的代码。
核心事实
Spec Kit 是一个新发布的开源工具包，它为规范驱动开发提供了一个结构化的流程。 该工具包可与 GitHub Copilot、Claude Code 和 Gemini CLI 等主流编码代理配合使用。 其核心是通过一系列简单的命令（如 /specify, /plan, /tasks）来引导AI完成工作。
软件工程方法论：Spec Kit 的四阶段流程
Spec Kit 将规范置于工程流程的中心，整个过程分为四个有明确检查点的阶段。关键在于，每个阶段都有特定的任务，只有在当前任务完全通过验证后，才能进入下一阶段。 开发者的角色是引导、验证和修正，而AI则负责大部分的编写工作。
第一阶段：指定 (Specify) - 定义“是什么”与“为什么”
- 提供项目的高层次描述，聚焦于用户旅程、体验和成功标准。
- 回答关键问题：为谁解决什么问题？他们将如何交互？
- 不关心技术栈或应用设计。
- 根据开发者的描述，生成一份详细的、可读的规范文档。
- 将模糊的想法具体化，形成一份动态的、可随项目演进的工件。
第二阶段：规划 (Plan) - 确定“如何做”
- 提供技术方向，包括期望的技术栈、架构模式和具体约束。
- 明确公司的技术标准、合规性要求、性能目标或与遗留系统的集成需求。
- 可以要求AI生成多种方案以进行比较和权衡。
- 生成一份全面的技术计划，确保方案符合所有技术约束。
- 如果能够访问内部文档，AI可以将组织内的架构模式和标准直接整合到计划中。
第三阶段：任务 (Tasks) - 分解工作
- 审查AI生成的任务列表，确保分解的粒度合理。
- 验证每个任务是否都是小型的、可独立实现和测试的单元。
- 将规范和技术计划分解为一系列具体的、可执行的工作项。
- 任务描述清晰，例如将“构建认证系统”分解为“创建一个验证电子邮件格式的用户注册端点”。
第四阶段：实现 (Implement) - 编码与审查
- 审查者与验证者：审查由AI完成的、聚焦于解决特定问题的代码变更，而不是上千行的代码转储。
- 在每个阶段进行反思和优化，识别AI可能遗漏的边缘情况或空白。
- 根据任务列表逐一（或在可能时并行）完成编码工作。
- 由于有明确的规范、计划和任务，AI能够准确地知道要构建什么、如何构建以及具体的工作内容。
为何这种方法有效？
语言模型擅长模式补全，而非读心术。 模糊的提示（如“为我的应用添加照片分享功能”）迫使模型猜测大量未言明的需求，从而导致错误。 规范驱动开发通过提供清晰的意图、技术规划和专注的任务，极大地提升了AI的效能。 此外，它还解决了大型组织中的一个关键问题：将安全策略、合规规则、设计系统约束等要求集中化，并使其可被AI直接使用和执行。
三大理想应用场景
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绿地项目 (Greenfield)
在启动一个全新项目时，预先投入少量精力创建规范和计划，能确保AI构建出你真正想要的东西，而不是基于通用模式的普通解决方案。
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现有系统中的功能开发 (N-to-N+1)
这是规范驱动开发最强大的应用场景。 为复杂系统添加新功能时，创建规范能强制我们理清它与现有系统的交互方式，确保新代码与项目原生集成，而非一个“补丁”。
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遗留系统现代化 (Legacy Modernization)
在重建遗留系统时，其原始意图往往已失传。通过此流程，可以将核心业务逻辑捕获到现代规范中，设计一个全新的架构，然后让AI在不继承技术债务的情况下完成重建工作。
核心观点与未来展望
我们正在从“代码即真理”转向“意图即真理”。 随着AI的发展，规范本身变得可执行，它直接决定了最终构建出的产品。 Spec Kit 是将这一转变付诸实践的实验。 其真正的创新在于流程本身，未来将探索更多与上下文工程的结合，以及提供更好的 VS Code 集成。
快速上手
通过以下命令安装命令行工具并初始化你的项目：
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME>初始化后，即可在你的AI编码工具中使用 /specify, /plan, 和 /tasks 命令来引导开发流程。
专业词汇解析
- 规范驱动开发 (Spec-driven Development)
- 一种软件开发方法，强调在编码前先创建详细、可执行的规范，并以此规范作为整个工程过程的中心驱动力。
- 感觉式编程 (Vibe-coding)
- 指一种依赖直觉和模糊提示与AI进行交互的编码方式，通常产出的代码看似正确但缺乏可靠性。
- 编码代理 (Coding Agents)
- 指如 GitHub Copilot、Claude Code 等能够理解自然语言指令并生成、修改或审查代码的AI工具。
- 真理之源 (Source of Truth)
- 在软件工程中，指一个权威的、所有团队成员和工具都应参考和依赖的信息来源。在此流程中，规范文档即是“真理之源”。