Spec-Kit+Copilot打造AI规格驱动开发

Spec-Kit+Copilot打造AI规格驱动开发

作者:算力魔方创始人/英特尔创新大使 刘力

一,什么是Spec-Kit?

在传统的软件开发中,通常先有需求→ 写规格 → 再写代码;规格多数是“指导性文档”,而真正的业务逻辑和边界由程序员“翻译”出来。Spec-Driven Development(规格驱动开发)的理念是,将规格(spec)从“仅供参考”提升为可执行、可驱动的核心工件,直接引导后续设计、计划、任务拆解、实现等流程。spec-kit 是 GitHub 提供的一个工具集 / CLI / 模板库,用来在项目中落地这种流程!

Github: https://github.com/github/spec-kit

二,搭建运行环境

本节将指导您从零开发搭建Spec-Kit的运行环境。

第一步:在Ubuntu24.04上安装uv:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

第二步:请首先按装Spec-Kit:

uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

第三步:新建项目文件夹,例如“cube4060”;在cube4060文件夹路径,执行:

specify init my-website

然后,选择您所用的AI assistant,并键入“Enter”。笔者选用Github Copilot。

三,在VS Code中使用SpecKit

在VS Code中,打开my-website文件夹,然后在Github Copilot的Chat对话框中,依此输入命令:

  • 用 /speckit.constitution 定义团队或项目的原则和治理(code style、测试标准、性能要求等)
  • 用 /speckit.specify 写规格,专注于 “要做什么 / 为什么做” 而非技术细节
  • 用 /speckit.plan 在选定技术栈下做技术规划
  • /speckit.tasks:创建可操作的任务列表
  • /speckit.implement:执行所有任务并根据计划构建您的应用程序
详情参见:https://github.com/github/spec-kit

按照2-6步,输入命令后,可以获得开发好的网站,如下图所示:

四,总结

使用spec-kit 的价值在于:提升规格驱动的贯穿力、减少误解、标准化流程、让AI 融入软件开发流程。对那些希望把“写好规格 / 早期明确边界”作为核心竞争力的团队/项目,spec-kit 提供了一条可实践的路径。

如果你有更好的文章,欢迎投稿!

稿件接收邮箱:[email protected]

更多精彩内容请关注“算力魔方®

Read more

源码交付!全域感知、一网统飞:无人机智能AI巡检平台,一键起飞、航线规划、三维点云建模、YOLO视频AI算法

文末联系小编,获取项目源码 无人机智能AI巡检平台是在距地面300米以下低空空域,融合无人机技术、AI 算法、5G通信、GIS地理信息系统和IoT物联网技术的一体化解决方案,通过 "空天地一体化" 协同作业,实现对低空目标的无人化、自动化、智能化巡检管理平台,为市政交通、河道治理、森林安防、输电巡查、管道巡检等场景提供高效、安全、精准的巡检服务。 随着我国万亿级低空经济市场的飞速发展和逐步成熟,在国家-省-市三级低空飞行综合监管服务平台体系中,县域低空飞行服务平台作为“末梢神经”和“落地执行单元”,具有不可替代的实践价值,其核心定位是:本地低空基础资源和上级低空监管平台的承上启下。 * 一网统飞深度融合:平台将全面接入国家低空管理系统,实现空域资源智能分配与协同管理,打破区域限制,构建全国一体化低空巡检网络。 * AI 大模型赋能:融合 DeepSeek 等大语言模型,实现自然语言交互、智能报告生成与预测性维护,提升决策智能化水平。 * 轻量化与模块化:智能机场小型化、车载化,支持快速部署与移动作业,适配应急场景需求。

By Ne0inhk
源码交付!AI 无人机智慧巡检平台,20+AI场景智能识别,赋能低空一网通飞新引擎!

源码交付!AI 无人机智慧巡检平台,20+AI场景智能识别,赋能低空一网通飞新引擎!

01 项目简介      平台以 “无人机全场景智能系统服务体系” 为核心,构建了 “三大服务平台 + 两层支撑体系” 的完整架构。通过无人机统管、GIS 地理信息、AI 算法三大核心服务平台,连接终端层硬件设备(无人机、机场、负载)与应用层行业场景,形成覆盖 “任务调度 - 飞行作业 - 数据采集 - 智能分析 - 报告输出” 全流程的一体化解决方案。       平台打破传统巡检的信息孤岛,整合智能调度、指挥大屏、AI 识别、三维建模、设备上云、多端协同等核心功能模块,实现从单设备管理到多场景协同、从人工操作到自主作业、从经验判断到智能分析的全面升级,适配低空经济下多行业、多场景的巡检需求,为用户提供 “看得见、管得住、用得好” 的智能巡检服务。 02 核心功能

By Ne0inhk
Wi-Fi 7 走向轻量化应用:智能家居与物联网迎来真正的“可落地时代”

Wi-Fi 7 走向轻量化应用:智能家居与物联网迎来真正的“可落地时代”

长期以来,Wi-Fi 技术的演进往往围绕高吞吐、高带宽展开,服务对象主要集中在手机、PC、路由器等高性能终端。然而,随着智能家居与物联网设备数量持续增长,这一路径正逐渐暴露出局限性——大量低功耗、小体积设备,并不需要极致速率,却对稳定性、功耗与可靠连接提出了更高要求。 在这一背景下,Wi-Fi 7 正在迎来一次关键性的“应用重心转移”。 从 CES 2026 看 Wi-Fi 7 的重要转向 在 CES 2026 上,Wi-Fi 联盟正式推出新的 Wi-Fi Certified 7 认证计划,允许仅支持 20MHz 信道 的设备加入 Wi-Fi 7 生态,并使用其核心技术能力。这一调整看似细微,却标志着 Wi-Fi 7 正从“

By Ne0inhk
Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423)

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423)

Java 大视界 -- Java 大数据在智能家居环境监测与智能调节中的应用拓展(423) * 引言: * 快速上手指南:3 步跑通智能家居 Demo(新手友好) * Step 1:环境准备(必装软件清单) * Step 2:代码运行(按顺序执行) * Step 3:效果验证(用 Postman 模拟数据) * 正文: * 一、智能家居环境监测与调节的核心痛点 * 1.1 设备数据的 “异构化” 困境 * 1.1.1 多源数据的 “协议壁垒” * 1.1.2 数据规模的 “爆发式增长” * 1.2 实时调节的 “滞后性” 痛点 * 1.

By Ne0inhk