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AI 编程 Spec Coding 标准化工作流详解
介绍 Spec Coding（规格驱动编码）方法论，强调先定规格再生成代码的闭环流程。核心包含需求拆解、编写结构化 Spec、AI 生成、人工评审、自动化测试及归档优化六个阶段。对比 Vibe Coding，Spec Coding 在可控性、可用率及团队协作方面优势显著。文中还介绍了 SpecKit 与 OpenSpec 两款开源工具，分别适用于轻量级编写与企业级管理，旨在解决 AI 编程中的幻觉与返工问题，实现高质量交付。
奶糖兔8 浏览 前言
Spec Coding（规格驱动编码）是一套闭环、可工程化、团队适配的 AI 编程完整方法论，核心是「先定规格、再生成代码、全程校验闭环」，彻底解决 Vibe Coding（氛围编程）的「需求模糊→AI 幻觉→代码失控→返工率高」的核心痛点，也是 2025 下半年从个人开发者走向企业级 AI 编程的主流范式。
前置背景：Spec Coding 没有绝对唯一的发明者，是 2025.8~2025.12 期间，由亚马逊云科技（Claire Liguori）、微软 GitHub Copilot 团队、腾讯云智服、谷歌 DeepMind Codey 团队，结合工业界的「契约式编程/接口先行」思想+AI 生成代码的落地痛点，共同提炼的标准化工作流，所有大厂的落地实践高度趋同，也是目前工业界公认的「AI 提效 + 代码可控」最优解。
一、核心前提：什么是「Spec（规格）」？Spec 的核心要求
Spec 是 Specification 的缩写，翻译为「规格/规约/规范」，是 Spec Coding 的唯一核心输入，也是和 Vibe Coding 最本质的区别。
✅ Spec 的定义
写给 AI 看的、结构化、无歧义、颗粒度精准、带约束 + 验收标准的「完整需求文档」，不是口语化的'我要一个登录接口'，而是把「需求、规则、边界、异常、标准」全部写死的文本，是 AI 生成代码的唯一依据。
✅ Spec 的核心要求（重中之重，决定代码质量）
- 无歧义：拒绝模糊描述（如'优化一下性能'→改为'接口响应时间≤200ms，支持 100QPS 并发'）；
- 结构化：有固定格式、分模块，AI 能快速解析核心逻辑（不是大段无排版的文字）；
- 完整性：包含「功能需求 + 接口定义 + 数据约束 + 异常处理 + 验收标准 + 技术栈要求」，缺一不可；
- 可校验：写的所有规则，都能通过「人工评审 + 自动化测试」验证是否达标；
- 最小粒度：拆分到'单一职责'的最小模块，比如'用户登录接口'是一个 spec，'用户密码加密逻辑'是一个独立 spec，而非'整站后端逻辑'一个大 spec。
✅ Spec 的常见载体（按优先级排序，工业界高频使用）
- 结构化 Markdown（90% 企业首选，通用无门槛）：最灵活，适配所有 AI 工具（GPT/Claude/Gemini/GitHub Copilot），是「万能 Spec 格式」；
- 标准化契约文件：后端接口优先用「OpenAPI 3.0/ Swagger」，前端组件优先用「JSON Schema」，微服务优先用「Protobuf IDL」，这类是机器可直接解析的强约束 Spec，AI 生成代码的准确率≈99%，几乎无幻觉；
- 伪代码/流程图：适合复杂业务逻辑（如支付对账、订单状态流转），用伪代码写核心逻辑 + 分支，AI 基于伪代码补全工程化代码；
- 注释式 Spec：在代码文件中直接写「// Spec: xxx」，适合存量项目的迭代，属于轻量版 Spec Coding。
二、Spec Coding 标准完整工作流（6 个核心阶段）
✅ 核心原则
Spec 先行，代码后出；先定规则，再做实现；校验闭环，迭代优化
所有阶段的核心优先级：Spec 的质量 > AI 生成的代码质量 > 人工补全的效率，90% 的代码问题，根源都是 Spec 写的不精准、不完整，而非 AI 能力不足。
补充：这个工作流是通用版，适配「前端/后端/算法/测试/运维脚本」所有开发场景，个人开发者可简化，团队协作必须严格遵守，步骤越少，返工率越高；步骤越完整，AI 生成的代码可用率越高（工业界实测：完整执行 6 步，AI 生成代码的直接可用率≥85%，返工率≤15%；跳过任意步骤，可用率骤降到 30% 以下）。
阶段 1：需求拆解 & 范围界定（前置准备，耗时占比：10%）
▸ 核心目标：把模糊的业务需求，拆成「可落地、可拆分、单一职责」的最小开发单元，拒绝'大需求一锅烩'。
- 接收原始需求（如：产品经理的'实现用户注册 + 登录功能'）；
- 做「需求拆解」：拆分为 独立的最小模块 → 注册接口、登录接口、密码加密逻辑、手机号验证码校验、用户信息入库逻辑、token 生成与校验，共 6 个独立模块；
- 做「范围界定」：明确每个模块的 开发边界，比如'登录接口'只做「账号密码校验+token 返回」，不做'用户信息修改'，避免功能耦合；
- 输出：一份「模块拆分清单」，每个模块对应一个独立的 Spec，一个 Spec 只对应一个功能模块。
阶段 2：编写精准的结构化 Spec（核心核心，耗时占比：30%，最关键）
▸ 核心目标：为每个拆分后的「最小模块」，编写一份 高质量、无歧义、完整的 Spec 文档，这是 Spec Coding 的灵魂步骤，也是和 Vibe Coding 的「随口说需求」最本质的区别。
▸ 核心原则：写给 AI 的 Spec，就是写给未来的自己和团队成员的文档，一份好的 Spec，即使没有代码，团队也能看懂需求；AI 能直接基于 Spec 生成无幻觉的代码。
▸ ✅ 工业界标准的结构化 Spec 模板（万能版，直接复用）【所有字段必填，缺一不可】
# Spec：【模块名称】- 单一职责，精准命名
## 1. 开发目标
- 核心功能：xxx（一句话说清这个模块要做什么，无模糊描述）
- 技术栈约束：xxx（如：Python3.10 + FastAPI + MySQL8.0，前端：Vue3 + Vite + Element Plus）
- 运行环境约束：xxx（如：Linux CentOS7，Node18，内存≥2G）
## 2. 核心接口/函数定义
- 接口地址/函数名：xxx
- 请求参数：字段名 + 数据类型 + 是否必传 + 取值范围 + 备注（如：user_phone: string, 必填，11 位纯数字，中国大陆手机号）
- 返回参数：字段名 + 数据类型 + 取值范围 + 异常返回码（如：code: int, 200=成功，400=参数错误，500=服务器异常）
- 入参/出参示例：xxx
## 3. 业务规则与数据约束
- 核心业务逻辑：按步骤写清，如：1.校验手机号格式 → 2.校验验证码有效性 → 3.查询用户是否存在 → 4.生成 JWT Token → 5.返回结果
- 数据约束：如：密码长度≥8 位，包含大小写 + 数字 + 特殊字符；用户名不能包含特殊符号；订单金额≥0
- 权限约束：如：只有管理员角色能调用该接口；未登录用户禁止访问
- 性能约束：如：接口响应时间≤200ms；批量查询最多支持 100 条数据
## 4. 异常处理规则
- 必列全所有可能的异常场景：参数为空、参数格式错误、数据不存在、权限不足、业务逻辑冲突（如：重复注册）、数据库连接失败
- 每个异常的「返回结果 + 错误提示」：如：手机号格式错误 → code:400, msg:"手机号格式错误，请输入 11 位纯数字"
## 5. 验收标准（可量化、可验证）
- 功能验收：xxx（如：输入正确账号密码，返回 token；输入错误密码，返回 401 错误）
- 异常验收：xxx（如：手机号为空，返回 400 错误；验证码过期，返回 403 错误）
- 性能验收：xxx（如：单接口并发 100 次，响应时间均≤200ms）
▸ 关键提醒：写 Spec 不要偷懒，这个步骤看似耗时，但会让后续的「AI 生成代码 + 校验 + 迭代」的效率提升 10 倍以上，是「磨刀不误砍柴工」。
阶段 3：AI 代码生成（核心提效环节，耗时占比：5%）
▸ 核心目标：将编写好的完整 Spec，作为唯一 Prompt 输入给 AI，让 AI 生成符合规格的代码，这一步是 Spec Coding 的「提效核心」，也是 AI 的核心价值所在。
- 纯 Spec 投喂：输入给 AI 的内容，只包含完整的 Spec 文档，不额外加任何口语化的补充，避免干扰 AI 的判断，AI 会严格按照 Spec 的规则生成代码；
- 指定输出格式：在 Spec 末尾加一句「按上述规格，生成完整可运行的代码，包含注释、异常处理、输入输出示例，代码风格遵循 xxx 规范（如 PEP8、ESLint）」；
- 工具选择：个人开发者用「GPT-4o/Claude 3 Opus/Gemini Advanced」，团队开发者用「GitHub Copilot Enterprise/阿里云通义灵码/腾讯 CodeBuddy」，这类工具对结构化 Spec 的解析能力更强，代码生成准确率更高；
- 生成范围：AI 不仅能生成业务代码，还能基于 Spec 生成「单元测试代码、接口文档、注释、甚至部署脚本」，这是 Spec Coding 的一大优势——一份 Spec，生成全链路资产。
▸ 输出物：完整的、带注释、带异常处理、符合技术栈要求的初始代码版本。
阶段 4：人工评审 + 静态校验（第一道质检，耗时占比：15%，过滤 80% 的问题）
▸ 核心目标：对 AI 生成的初始代码做「合规性校验」，确认代码是否严格符合 Spec 的所有规则，是否存在「漏写逻辑、错写约束、代码风格不规范、语法错误」等问题，这一步是人工主导，工具辅助，也是 Spec Coding 的「可控性核心」。
核心逻辑：AI 生成的代码，永远只做「参考实现」，不做「最终版本」，人工评审是不可跳过的环节，这也是和 Vibe Coding「生成即用」的核心区别——Spec Coding 从不相信 AI 的'直觉'，只相信「Spec 规则 + 人工校验」。
- 规则符合性：核心！代码是否 100% 实现了 Spec 中的「业务逻辑、数据约束、异常处理」？比如 Spec 要求密码加密用 SHA256，AI 是否写成了 MD5？Spec 要求手机号校验 11 位，AI 是否漏了校验？
- 语法与风格：代码是否有语法错误？是否符合团队的代码规范（如命名规则、注释规则）？用工具做静态检查（如 Python 的 pylint、Java 的 SonarLint、前端的 ESLint）；
- 可读性与可维护性：代码是否有清晰的注释？逻辑是否清晰？是否有冗余代码？是否符合「单一职责」原则？
- 技术栈适配：代码是否符合指定的技术栈要求？比如 Spec 要求用 FastAPI，AI 是否写成了 Flask？
▸ 核心动作：对发现的问题，直接修改代码，并同步更新 Spec 文档（如果发现 Spec 有漏洞/歧义，比如漏写了某个异常场景，立刻补全 Spec）。
▸ 输出物：第一轮优化后的代码版本，无语法错误、无规则偏差、符合规范。
阶段 5：自动化测试 + 业务联调（第二道质检，闭环校验，耗时占比：25%，过滤剩余 20% 的问题）
▸ 核心目标：对优化后的代码做「功能性校验」，通过「自动化测试 + 真实业务场景联调」，验证代码是否能在真实环境中正确运行，是否满足 Spec 中的「验收标准」，是否存在「边界值异常、性能不达标、兼容性问题」等，这一步是工具主导，人工辅助，也是 Spec Coding 的「闭环核心」——所有规则，最终都要通过测试验证。
- 自动化测试执行：基于 Spec 中的「验收标准」，运行 AI 生成的「单元测试代码」，或自己编写的测试用例，覆盖「正常场景 + 异常场景 + 边界场景」，比如：输入正确的账号密码、输入空的手机号、输入超长的密码、并发请求等；
- 业务联调：将代码接入真实的项目环境，和上下游模块（如数据库、缓存、前端页面）做联调，验证接口是否能正常通信、数据是否能正确读写、业务流程是否能闭环；
- 性能校验：如果 Spec 中有性能约束（如响应时间、并发量），用工具做性能测试（如 JMeter、Locust），验证是否达标；
- 问题闭环：发现任何问题（如性能不达标、边界值处理异常），先修改代码，再回溯 Spec——如果是代码实现问题，直接改代码；如果是 Spec 漏写了性能约束，立刻补全 Spec，形成「Spec→代码→测试→Spec 优化」的闭环。
▸ 核心原则：测试不通过，绝不进入下一个环节，所有问题都要在这个阶段解决。
▸ 输出物：最终可上线的生产级代码版本，满足「功能完整、无 Bug、符合约束、性能达标」的所有要求。
阶段 6：归档沉淀 + 迭代优化（收尾 + 复利，耗时占比：10%，最容易被忽略的核心环节）
▸ 核心目标：把本次开发的「Spec 文档 + 最终代码 + 测试用例 + 问题记录」全部归档沉淀，形成团队的「知识库资产」，同时基于本次开发的经验，优化 Spec 的编写规范和工作流，让后续的开发效率越来越高，这是 Spec Coding 的复利核心 ——一次编写，多次复用；一次优化，终身受益。
- 资产归档：将 Spec 文档、最终代码、测试用例、问题记录，按项目/模块分类归档到团队知识库（如 Confluence、GitLab、Notion），Spec 是第一优先级的归档内容，因为 Spec 是「需求的唯一真相」，代码可以重构，但 Spec 永远是核心依据；
- Spec 复用：如果后续开发相似的模块（如'用户修改密码接口'），可以直接复用之前的「用户登录接口」的 Spec 模板，只需要修改核心业务逻辑，大幅节省 Spec 编写时间；
- 迭代优化：总结本次开发的问题，比如「某个 Spec 的字段写的不清晰，导致 AI 生成的代码出错」「某个测试用例覆盖不全，导致上线后发现 Bug」，然后优化「Spec 编写规范」「测试用例模板」「工作流步骤」；
- 团队同步：如果是团队协作，把本次的 Spec 和代码同步给团队成员，形成统一的开发规范，让所有成员都遵循「Spec 先行」的原则。
三、Spec Coding 工作流的「2 个衍生版本」（按需选择，灵活适配）
上面的 6 步是企业级完整版，严格适配团队协作、复杂项目、生产级代码开发，也是最规范的版本。根据开发者类型和项目复杂度，Spec Coding 有两个轻量化衍生版本，核心逻辑不变，只是步骤简化，提效不丢可控性，也是工业界的主流落地方式：
✅ 版本 A：个人开发者轻量版（5 步，适配小工具/独立项目/快速原型）
需求拆解 → 简化版 Spec 编写（去掉部分性能约束，保留核心功能 + 接口 + 异常） → AI 生成代码 → 人工评审 + 简单测试 → 归档复用
核心：保留 Spec 先行，保留人工校验，只是 Spec 的颗粒度降低，测试环节简化，适合个人开发，提效的同时，避免 Vibe Coding 的失控问题。
✅ 版本 B：敏捷迭代版（6 步闭环，适配快速迭代的业务项目）
核心调整：把「Spec 编写」和「需求拆解」合并为「增量 Spec 编写」，比如迭代一个功能时，只写「新增的业务规则 + 约束」，复用之前的 Spec 模板，大幅节省时间；同时，自动化测试环节用「轻量测试用例」，快速验证核心功能，适合互联网公司的敏捷开发模式。
四、Spec Coding 工作流的核心优势（对比 Vibe Coding，一目了然）
这也是为什么 Spec Coding 能在 2025 下半年快速取代 Vibe Coding，成为企业级 AI 编程的主流范式的核心原因，所有优势都来自「Spec 先行 + 闭环校验」的核心逻辑：
| 对比维度 | Spec Coding（规格驱动编码） | Vibe Coding（氛围编程） |
|---|
| 核心输入 | 结构化、无歧义的完整 Spec | 口语化、模糊的'氛围描述' |
| 代码可控性 | ✅ 极高，严格按 Spec 生成，人工校验闭环，几乎无幻觉 | ❌ 极低，依赖 AI 直觉，代码易失控，幻觉率高 |
| 代码可用率 | ✅ 85%+（生产级），少量修改即可上线 | ❌ 30% 左右（原型级），大量返工才能用 |
| 团队协作适配 | ✅ 完美适配，Spec 是团队的「需求契约」，所有人按同一规则开发 | ❌ 几乎不适合，每个人的'氛围'不同，代码风格混乱，需求对齐难 |
| 复用性 | ✅ 极高，Spec 可复用，代码可重构，形成知识库资产 | ❌ 极低，代码是'一次性的'，无法复用，也无法溯源需求 |
| 返工率 | ✅ 极低（≤15%），问题都在前期校验环节解决 | ❌ 极高（≥60%），问题都在上线后发现，返工成本高 |
| 适用场景 | 企业级复杂项目、团队协作、生产级代码、长期维护的项目 | 个人小工具、快速原型、一次性脚本、无维护需求的项目 |
五、Spec Coding 落地的 3 个避坑指南（新手必看，少走 90% 的弯路）
- 不要把 Spec 写成'长篇大论的需求文档'：Spec 是「写给 AI 看的精准规约」，不是「写给产品经理看的需求说明」，越简洁、越结构化、越精准，效果越好，比如用表格写参数，用分点写规则，不要大段无排版的文字；
- 不要跳过「人工评审」环节：AI 永远不是'完美的程序员'，它能生成符合规则的代码，但不能判断规则是否合理，也不能发现 Spec 的漏洞，人工评审是「最后一道防线」，跳过必踩坑；
- 不要追求'一步到位的完美 Spec'：Spec 是「迭代优化的」，不是「一次性写死的」，第一次写的 Spec 可能有漏洞，没关系，在测试环节发现问题后，补全 Spec 即可，Spec 的质量，会随着你的开发经验越来越高。
六、补充：Spec Coding 与相关编程范式的关系（帮你理清认知）
很多人会把 Spec Coding 和其他编程范式混淆，这里做精准的区分，也是工业界的共识：
- Spec Coding vs Vibe Coding：互补而非对立，是「不同场景的不同选择」，不是'谁取代谁'。Vibe Coding 适合「快」，Spec Coding 适合「稳」；个人开发用 Vibe，团队开发用 Spec；原型用 Vibe，生产用 Spec。
- Spec Coding vs 契约式编程（Design by Contract）：继承 + 延伸，契约式编程是「代码层面的接口契约」，Spec Coding 是「AI 时代的需求契约」，把契约从'代码层'提前到'需求层'，用 AI 连接需求和代码。
- Spec Coding vs 接口先行/API First：包含关系，接口先行是 Spec Coding 的「子集」，Spec Coding 不仅包含接口定义，还包含业务逻辑、约束、异常、验收标准，是更完整的规约。
- Spec Coding vs TDD（测试驱动开发）：协同增效，TDD 是「先写测试，再写代码」，Spec Coding 是「先写 Spec，再生成代码 + 测试」，两者结合，代码的质量会达到极致，也是大厂的高阶落地方式。
SpecKit 与 OpenSpec 详细介绍（开源 Spec Coding 专属工具）
SpecKit 和 OpenSpec 均是专为 Spec Coding 打造的开源工具，聚焦于「结构化 Spec 编写、解析与落地」，而非通用 Markdown 编辑，完美适配 AI 驱动编码的需求，以下是两者的核心详情（无其他无关工具干扰）：
一、SpecKit
1. 核心基础信息
- 开源协议：Apache 2.0 协议（商业友好，可自由修改、二次开发、企业内部部署无合规风险）
- 核心定位：轻量级、模块化的 Spec 工具包（SDK + 编辑器），核心目标是「让 Spec 编写标准化、解析自动化、与 AI 工具无缝衔接」，专为开发者和小型团队打造的 Spec Coding 基础设施。
- 开源仓库：主流代码托管平台（GitHub/GitLab）均有官方仓库，支持二次开发，配套完整的中文/英文文档和快速入门示例。
2. 核心功能优势
- 标准化 Spec 模板内置：自带 Spec Coding 工业级模板（完全匹配「开发目标 + 接口定义 + 业务约束 + 异常处理 + 验收标准」的万能结构），无需手动搭建格式，新建 Spec 直接复用，确保 Spec 无歧义、结构化。
- 轻量级 Spec 编辑器：提供极简的桌面端（跨平台：Windows/Mac/Linux）和 Web 端编辑器，聚焦 Spec 编写场景，剔除通用编辑器的冗余功能，支持表格快速编辑、规则自动校验、语法高亮（针对 Spec 专属字段），大幅提升编写效率。
- AI 友好的 Spec 导出/解析：支持将编写好的 Spec 导出为「AI 易解析格式」（结构化 Markdown、JSON、YAML），可直接复制投喂给 GPT-4o、Claude 3、GitHub Copilot 等工具，无需额外格式化；同时提供 SDK，可自定义集成到自研 AI 编码平台，实现 Spec 自动解析与代码生成联动。
- 模块化集成能力：核心以 SDK 形式提供，支持嵌入到现有 IDE（如 VS Code、PyCharm）、项目管理工具中，无需替换现有开发流程，只需新增 Spec 编写环节，轻量化落地 Spec Coding。
- 本地存储 + 版本控制：支持 Spec 本地文件存储，可直接关联 Git 仓库，实现 Spec 版本回溯、多人协作修改（冲突提示），确保 Spec 资产的可追溯性。
3. 适用场景
- 个人开发者或小型技术团队，快速落地 Spec Coding，无需复杂部署；
- 需要将 Spec 能力集成到自研工具（如内部 AI 编码平台、IDE 插件）的场景；
- 对 Spec 标准化有要求，但无需大型企业级工具的冗余功能，追求轻量高效的场景。
二、OpenSpec
1. 核心基础信息
- 开源协议：MIT 协议（极致自由，个人/商业使用无限制，修改后可闭源分发）
- 核心定位：企业级、可扩展的开源 Spec 管理平台，聚焦于「团队协作式 Spec 编写、标准化契约管理、全生命周期管控」，是大型项目和跨团队协作的 Spec Coding 核心支撑工具。
- 核心特性：相比 SpecKit 的轻量级，OpenSpec 更偏向「平台化」，提供完整的 Spec 从编写、评审、解析、关联代码到归档的全流程能力。
2. 核心功能优势
- 多类型 Spec 全面支持：不仅支持通用结构化 Markdown Spec，还原生支持标准化契约文件（OpenAPI 3.0/Swagger、Protobuf IDL、JSON Schema），提供可视化编辑界面，无需手动编写复杂的契约语法，拖拽式操作即可生成机器可解析的强约束 Spec，AI 生成代码准确率接近 100%。
- 团队协作全流程支持：
- 支持 Spec 权限管控（按项目/模块分配编辑/只读权限）；
- 提供 Spec 评审流程（提交评审→多人批注→修改确认→正式归档），可关联 Jira/GitLab 任务；
- 支持 Spec 变更通知，修改后自动同步给相关团队成员，确保所有人基于最新 Spec 开发。
- Spec 与代码/测试联动：可自动关联 Git 仓库中的代码文件，实现「Spec 变更→代码变更提示→测试用例更新」的闭环；支持基于 Spec 自动生成单元测试用例（JUnit/Pytest 等），直接对接自动化测试平台，落地 Spec Coding 的校验闭环。
- 私有化部署 + 可扩展：支持 Docker 一键部署，满足企业内部数据合规、内网使用的需求；提供丰富的插件市场（开源插件 + 自定义开发接口），可扩展集成 CI/CD 工具、AI 编码平台、知识库系统等。
- Spec 资产可视化管理：提供仪表盘和检索功能，可按项目、模块、类型快速检索 Spec，支持 Spec 依赖关系可视化（如'订单创建接口 Spec'关联'用户信息查询 Spec'），方便复杂项目的 Spec 梳理。
3. 适用场景
- 中大型企业、跨团队协作的复杂项目，需要管控 Spec 全生命周期；
- 大量使用 OpenAPI/Protobuf 等标准化契约，需要可视化编辑和管理的场景；
- 有私有化部署需求，追求 Spec 与现有研发流程（CI/CD、项目管理、自动化测试）深度集成的场景。
三、SpecKit 与 OpenSpec 核心差异对比
| 对比维度 | SpecKit | OpenSpec |
|---|
| 工具定位 | 轻量级 Spec 工具包（编辑器 + SDK） | 企业级 Spec 全流程管理平台 |
| 开源协议 | Apache 2.0（商业友好） | MIT（极致自由） |
| 核心优势 | 轻量化、易集成、快速上手 | 全流程管控、团队协作、标准化契约支持 |
| 部署方式 | 桌面端本地使用 / Web 端轻量部署 | Docker 私有化部署 / 云端部署 |
| 适用规模 | 个人开发者、小型团队 | 中大型企业、跨团队复杂项目 |
| 核心场景 | Spec 标准化编写、自研工具集成 | Spec 协作评审、契约管理、研发流程联动 |
最后总结
Spec Coding 不是一个「花里胡哨的新概念」，而是 AI 时代对传统软件工程的回归与升级：它重新捡起了软件工程的「规格先行、契约优先、校验闭环」的核心思想，用 AI 解决了「重复编码、效率低下」的痛点，最终实现了「可控的提效，高质量的生成，可复用的资产」。
Vibe Coding 让我们看到了 AI 编程的「天花板效率」，而 Spec Coding 让我们找到了 AI 编程的「落地底线」——效率很重要，但可控更重要，这也是为什么 Spec Coding 能成为 2025 下半年最火的 AI 编程范式，因为它真正解决了「AI 能写代码，但写不好生产级代码」的核心痛点。
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