AI辅助编码正在重塑软件开发的工作流，开发者的核心职责正从逐行编码向更高层次的设计与指导转移。SPEC驱动开发，作为将人类设计意图精准传递给AI的关键方法，其落地实践却充满挑战。本文将聚焦五个典型的失败场景，从思维模式到流程执行层面剖析关键问题，并提供相应的应对策略，旨在帮助开发者真正驾驭与AI协作的新范式，使其成为提升工程质量和效率的可靠伙伴。
失败点一：背景缺失——缺少项目级指导原则
失败场景
项目启动时，常见的错误是直接编写具体功能的SPEC。例如，仅给AI一个如/speckit.specify Help me refactor the project...的简单指令，便期望AI能像资深顾问一样自动理解全部项目背景并产出优秀设计。这混淆了AI“检索信息”与“理解知识”的能力边界。SPEC工具可以通过codebase_search告知“代码里有什么”，却无法揭示“当初为何如此设计”。基于不完整信息编写的SPEC，只会被AI忠实地转化为同样存在问题的代码。
更重要的是，大量隐性知识——如业务目标、历史技术选型原因、关键设计决策（例如采用软删除的考量）、团队内部的开发规范（如日志格式）——无法直接从代码库中推断。缺乏这些上下文，AI的工作将变得低效且不可靠，最终可能导致开发者得出“SPEC模式无用”的错误结论。
正确策略
正确的做法是确立规则在先。在为任何功能编写SPEC之前，应首先建立项目的“指导原则”(spec-guide)。这份文档，类似于Spekit中的constitution.md，应成为团队共识，用于记录代码无法直接表达的元信息，至少应包含：
- 产品与业务背景：项目的核心目标与主要功能。
- 技术设计原则：采用的技术栈、架构风格以及过往的重要技术决策。
- 结构与开发规范：代码目录结构、命名约定、API风格、测试要求等。
编写这份文档本身就是一个系统性的梳理过程。你可以让AI扮演提问和补充的角色，协助完善这份指导原则。只有当这份基础文档足够清晰，为AI提供了稳定的上下文锚点后，才能开始高效、可靠地编写功能SPEC。
AI工具实践范例
失败点二：评审缺位——对AI生成的SPEC缺乏严格审查
失败场景
当开发者对业务或技术细节不熟悉时，容易错位自身角色：将自己视为单纯的需求提出者，而将AI视为能解决一切问题的架构师。此时，AI可能生成一份看似详尽但充满逻辑漏洞的SPEC。由于缺乏严格审查，这个有缺陷的方案被直接采纳，AI则会精确地将错误方案实现为错误代码，最终导致“SPEC不可靠”的印象。
正确策略
正确的做法恰好相反：开发者必须承担起“架构师”的核心责任，将AI视为高效的辅助工具。这意味着，AI生成的初版SPEC仅仅是讨论的起点，而非最终指令。
整个过程应遵循“审阅-挑战-修正”的循环：
- 仔细审阅：将AI生成的SPEC草案视为需要严格检验的设计稿。
- 主动发现问题：识别其中的描述模糊点、逻辑矛盾以及自身的技术盲区。
- 交互式学习与修正：
- 针对模糊点，通过追问明确具体需求。
- 针对逻辑漏洞，与AI探讨替代方案，评估其可靠性。
- 针对技术盲区，将其视为学习机会，弥补知识短板。
通过此循环，将一份粗糙的草案迭代为逻辑严谨、细节明确的SPEC。SPEC的真正价值在于提供了一个结构化框架，促使你通过反复沟通，系统化地思考问题，深化理解，最终交付高质量成果。
AI工具实践范例
- 首选
speckit.clarify工具进行澄清。可直接运行该命令，或指定关注点，例如：
/speckit.clarify 哪些具体模块需要解耦？目标测试覆盖率是多少？如何处理tRPC服务的模拟？如何在重构过程中确保审计日志的完整性？
- 使用反问Prompt挖掘隐性上下文与潜在风险：
基于<需求文件>，生成一份问题清单，以帮助我思考其中未明确说明的方面。清单应重点关注：
1. 业务目标与动机：此功能或设计背后的根本原因是什么？它为谁解决什么问题？
2. 未声明的约束：是否存在任何潜在的技术、预算或时间限制？
3. 范围边界：哪些是明确不在此次范围内的相关功能？
4. 风险与依赖：此方案可能引入哪些风险？它依赖于哪些外部系统或数据？
失败点三：过度设计——在SPEC阶段陷入“分析瘫痪”
失败场景
团队在SPEC阶段常陷入矛盾：宏观上担忧未来变化，试图设计一个能应对所有情况的“完美”架构，导致设计阶段无限拖延；微观上，在具体规范中又充斥“优化性能”、“返回必要信息”等模糊描述。这些描述人类可意会，但对需要精确指令的AI而言则无法执行，导致生成代码充满不确定性，也使SPEC丧失了作为验收标准的作用。
正确策略
有效策略是通过拆分需求和追求确定性来解决。
- 拆分SPEC，化整为零：将大型项目或需求不断拆解，直至每个子需求的SPEC满足两个条件：目标单一明确；可在短时间内（如半天到一天）完成。这能避免宏观过度设计，让团队始终聚焦于小而可交付的功能点。
- 追求确定性，消除模糊：为AI编写的SPEC必须是可执行、可验证的。可通过简单的“角色扮演测试”来检验其质量：
- 需求文档：一个测试工程师仅凭此文档，能否写出完整的测试用例（含边界和异常情况）？文档必须包含可量化的标准。
- 设计文档：一个下游开发者（如前端）仅凭此文档，能否开始对接工作而无需再问？API约定、数据结构和交互协议必须精确。
- 任务文档：一个不了解背景的程序员，仅凭此文档能否在几分钟内开始编码？每个任务应是独立、具体的操作指令。
如此，SPEC便从模糊的设计图转化为一系列具体、可执行、可验证的指令，确保AI能够高效、准确地工作。
错误的“大而全”SPEC范例：
基于拆解的可落地SPEC流程：
AI工具实践范例
失败点四：规约与实现解耦——在“意外”产生时绕过SPEC直接修改代码
失败场景
这是SPEC实践中最易溃堤的环节。当出现需求变更、设计遗漏或严重BUG时，团队为了求“快”，常绕过规范直接修改代码。“先改代码，后补文档”的念头，是导致整个模式崩坏的直接原因。一旦首个补丁绕过SPEC，代码便与文档不一致。随着此类改动累积，SPEC迅速沦为无人维护的过时文档，SPEC驱动开发的基础不复存在，前期所有投入付诸东流。
正确策略
正确做法是：将变更本身也视为一个需要通过SPEC管理的需求。遇到任何“意外”，都应优先调整SPEC，而非直接改动代码。
- 评估变更影响：首先判断当前SPEC执行进度。若正在执行任务，应立即暂停，避免基于旧规约产生更多无效代码。
- 选择变更路径：
- 继承式修改：若变更仅是局部调整或修复，应在原SPEC基础上修改扩展。保留历史版本，清晰标注改动点，形成可追溯的变更记录。
- 开启新SPEC：若变更导致核心目标完全改变，应果断开启全新SPEC进行重新设计，并明确废弃旧SPEC。
- 同步更新顶层设计：若变更引入了新的设计原则或技术组件（如新增消息队列），必须同步更新项目的“指导原则”，确保顶层设计同步演进。
管理变更的核心思想是保护和复用已在规约上投入的智力成果。通过建立规范的变更流程，将所有改动纳入SPEC管理之下，才能确保SPEC始终是项目的“活文档”，持续驱动AI高效、准确地工作。
AI工具实践范例
- 使用
/speckit.analyse 自动检测生成的文档中的冲突与模糊点（会生成一致性报告），并根据分析结果修正文档。
- 当需求或设计变更，需要终止执行中的任务时，可使用以下Prompt范例处理
tasks.md：
结合新的需求变更描述，请对 Tasks.md 文档执行终止操作，并生成更新后的完整内容。操作规则如下：
1. 添加终止声明：在文档顶部插入“终止声明”区块，说明原因和时间。
2. 修改任务状态：将所有未完成任务（如`[ ]`, `[In Progress]`, `[TODO]`）的状态标记为`[Obsolete]`。已完成任务状态保持不变。
3. 生成影响评估：在文档末尾添加“影响评估”部分，列出已完成的任务列表和被标记为`[Obsolete]`的任务列表。
(相关场景：软件测试)
失败点五：流程形式化——为赶进度而牺牲SPEC流程
失败场景
当项目面临交付压力时，规范的流程最易被牺牲。团队常陷入严重误区：将编写与评审SPEC视为多余的流程负担，转而寻求“捷径”——绕过规范，直接让AI“快速实现”。这种因恐慌而放弃规则的做法，短期看似提速，但由于大量未经充分设计与评审的AI代码被引入，很快会在集成阶段集中爆发问题，导致更长的调试与返工时间，最终欲速则不达。
正确策略
面对紧急需求，正确思路是将SPEC视为高压下的决策与增效工具，而非累赘。在紧要关头，开发者的价值在于“决策更准”，而非“编码更快”。
一份清晰的SPEC此时能帮助团队明确目标、守住底线：
- 用SPEC量化影响，替代模糊承诺：当新需求涌入，结构化的SPEC能帮助你快速评估其对现有设计的影响和具体工作量。这使你能够基于事实沟通，而非模糊感觉。
- 用SPEC指导范围管理，而非全盘接受：若时间确实紧张，最有效的方法是在需求层面与产品负责人协作，有策略地削减或推迟低优先级功能。这好过在代码层面硬扛所有需求导致质量失控。
- 用SPEC拆解任务，实现高效并行：一份拆分得当、任务独立的
tasks.md能使并行开发成为可能。你可以将这些定义清晰、依赖明确的任务分发给不同成员或多个AI Agent同时开工，从而提升整体效率。
核心原则：不要自己盲目加速，而是驱动AI高效工作；不要打破规则，而是在规则框架内寻找最优路径。
| 错误逻辑（执行者思维） |
正确逻辑（指挥者思维） |
| “没时间写文档，直接改代码” |
“用30分钟规划，节省2天返工时间” |
| “AI生成什么就用什么” |
“用精准提示驱动AI生成最优方案” |
| “先实现功能，规范以后再说” |
“用Urgency Mode在规范内快速实现” |
| “测试太慢，上线后再补” |
“Test-First确保一次成功” |
AI工具实践范例
小结
- SPEC是保证AI编码质量的“规矩”：它并非简单的任务清单，而是一套保障代码质量的流程与标准。通过前期确立原则、中期严格评审、后期规范变更，能确保AI生成代码的可靠性与一致性。
- SPEC非银弹，需认识其局限：SPEC流程本身存在挑战，如编写详细文档消耗Token、缺乏成熟的管理工具、易导致过度设计或流程形式化。
- 实践出真知，需持续迭代：SPEC方法论需在实际项目中反复应用与总结方能掌握。该领域及相关工具（如Spekit）仍在快速演进，紧跟节奏、边用边学是关键。
- SPEC与Vibe Coding互补而非对立：坚持SPEC不代表放弃Vibe Coding。在探索新技术、新业务或快速验证想法时，Vibe Coding的自由探索依然宝贵。关键在于有意识地沉淀Vibe过程中的经验与教训，将其转化为具体规范（Rules），进而指导生成更可靠的SPEC，实现从自由探索到规范开发的良性循环。
SPEC相关工具参考
发表于 昨天 03:09
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