AI时代的软件开发，规格文档不再是纸上谈兵，而是可以直接执行的蓝图。
大家好，我是子昕。
前段时间亚马逊推出的Kiro，想必大家现在都不陌生了，其核心卖点是Spec-Driven Development（规格驱动开发）。
这种开发方式迅速在开发者圈引起关注——它不是简单的提示词→代码，而是规格→计划→任务→代码的系统化流程。
你可能会问：Spec（规格文档）不是一直都存在吗？PRD、技术方案、API文档……这些不都是规格吗？
是的，但AI编程时代，Spec的意义彻底变了。
在传统开发中，Spec是指导性文件——写完就束之高阁，真正的工作还是靠人工编码。
但在AI编程时代，Spec变成了“可执行的源代码” ——AI直接根据Spec生成完整的实现。
用GitHub官方博客的话说：规格不再为代码服务——代码为规格服务。规格不是指导实现的文档，而是生成实现的源头。
Spec有啥用？看个对比你就懂了
没用Spec的时候：
你："帮我做个任务管理系统"
AI："好嘞！"（哗啦啦写了300行）
你："诶？我要Kanban看板，你咋做成列表了？"
AI："哦哦，我重写"（又200行）
你："等等，我还要多人协作……"
AI："……"（继续返工）
用了Spec之后：
你："/specify 任务管理系统，要Kanban看板、多人协作、实时同步……"
AI："明白，我先整份需求文档"（生成Spec）
你：（看了看文档，补充几句）"对，就这样"
你："/plan 用Next.js + PostgreSQL"
AI："收到，技术方案来了"（生成实施计划）
你："/implement"
AI："开工！"（严格按规矩来）
看出来了吧？没Spec是在跟AI猜谜，有Spec是在正经干活。
说白了，Spec就是让你在写代码前，先把这几个问题说清楚：
- 要做啥：别让AI瞎猜你的意图
- 为啥做：让AI知道目标，别加些奇怪的功能
- 咋实现：技术栈、架构你说了算
好处很明显：
- AI不会“自作聪明”给你加乱七八糟的功能
- 生成的代码有据可查，出了问题知道从哪改
- 需求变了？改Spec重新生成就完事
- 团队都能看懂，不用猜“这代码到底想干啥”
GitHub开源了！所有AI工具都能用
Kiro的Spec玩法是挺好，但人家是亚马逊的商业产品。要是你习惯用Claude Code、GitHub Copilot或者Gemini，咋整？
GitHub听到咱们的呼声了。
8月底，GitHub直接把Spec工作流开源了，项目叫Spec-Kit。一个多月时间，GitHub上就2.8万+的star了，可见大家多渴望这玩意儿。
最关键的是，它支持一大堆AI工具：
- Claude Code
- GitHub Copilot
- Gemini CLI
- Cursor
- Windsurf
- 还有Qwen、opencode、Roo Code等等
换句话说，你不用切到Kiro，用自己顺手的工具就能玩Spec开发了。
实战：从零开始玩一遍
好了，理论讲完，咱们直接上手。我用Claude Code演示一遍完整流程。
安装Spec-Kit
安装有两种方式。
第一种：装到系统里
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git
装完之后随时随地都能用specify命令。
第二种：用完就扔
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init personal-blog
这里我采用第二种方式演示。
初始化项目的时候，会让你选AI助手。我选的Claude Code：
然后选脚本类型，看你用的系统。我Mac，就选“sh”：
接着它会自动下载模板，初始化项目：
搞定之后，按提示进项目文件夹，启动AI助手就行：
Spec-Kit到底干了啥？
开工前先看看它给咱们准备了什么。
打开项目文件夹，会看到三个关键目录：
在.claude/commands文件夹里，有几个核心文件：
这些就是等会要用的命令。
用过Claude Code的朋友应该看得出来，这就是它的自定义命令功能。
打开Claude Code，输个斜杠/，就能看到这些命令了：
最关键的是这四个：
/specify- 写需求文档/plan- 做技术方案/tasks- 列任务清单/implement- 开始干活
在.specify目录下，有这些命令用到的模板：
打开命令文件看看，就知道它怎么工作的了：
拿/specify来说：执行这命令时，Claude Code会跑.specify/scripts/bash/create-new-feature.sh这个脚本，生成的文档用的是.specify/templates/spec-template.md这个模板。
实际跑起来就是这样：
其他命令也是这路子。搞明白这个，基本就懂Spec-Kit的门道了。感兴趣可以自己翻翻文件，对照着生成的东西看看。
实战演示：四步搞定一个项目
好了，理论说完，咱们直接上手。我用Claude Code演示一遍完整流程。
第一步：写需求文档
在Claude Code里执行/specify，后面跟上你的需求。
比如：
/specify 做个人简历博客，我叫子昕，搞AI编程公众号的，10年后端经验，会Java、Python...
Claude Code就开始干活了，给你生成Spec文档：
生成好了可以直接打开看看。
第二步：定技术方案
执行/plan，告诉它用啥技术栈。
比如：
/plan 用Next.js+Tailwind CSS搞
第三步：列任务清单
执行/tasks就完事了。
第四步：开始实现
任务列好了，执行/implement，Claude Code就按照前面的需求、方案、任务开始写代码了。
实现的时候，会同步更新任务状态：
生成的文件：
最后等它干完活，看看效果就行了。
除了这四个核心命令，官方还提供了几个辅助命令，想深入了解的可以看官方文档：github.com/github/spec…
写在最后
用了一段时间Spec-Kit，最大的感受就是：从“指挥糊涂助手”变成了“跟靠谱工程师协作”。
以前用AI编程，就像在猜谜——你说一句它做一句，经常做错还得返工。现在有了Spec，你是设计师，AI是施工队，图纸画清楚了，房子就能建得稳。
AI编程这一年飞速发展，Cursor、Windsurf、Claude Code……工具越来越多，速度也越来越快。但真正能用到生产环境的，还得是结构清晰、能追溯、好维护的代码。
从瞎写代码到照着设计干，这不只是工具升级，更是思维方式的转变。
如果你还在用“一句话换一堆代码”的方式搞AI编程，真该试试Spec-Kit了。
试过之后你就会发现：一旦体验过先画图再施工，就真的回不去了。
📦 项目地址：github.com/github/spec…
