当所有人都在讨论 AI 如何写代码时，我们更关心 AI 写对代码。
从 Vibe Coding 到规范崩溃：AI 编程的"成长烦恼"
2023 年，ChatGPT 让我们第一次体验到 AI 写代码的魔力。一段自然语言描述，几秒钟后，可运行的代码就呈现在眼前。开发者社区为之沸腾。
2024 年，Cursor、Claude Code 等工具将这种体验推向极致。"Vibe Coding"成为流行词——凭感觉写 prompt，AI 立即生成整个功能模块，甚至整个项目。这种"所想即所得"的开发体验，让独立开发者和创业团队惊呼：开发效率提升了 10 倍！
但好景不长。
当你用 Vibe Coding 快速搭建出第一个原型后，问题接踵而至：
- 上下文丢失：AI 不记得你上次的需求，每次对话都像"失忆"
- 代码不一致：今天生成的组件和昨天的风格完全不同
- 无法维护：一周后你自己都看不懂 AI 生成的代码逻辑
- 团队协作困难：你的 AI 助手和同事的 AI 助手"各说各话"
- 需求变更灾难：改一个核心需求，整个代码库需要手动重构
这不是工具的问题，而是方法论的缺失。
Vibe Coding 本质上是"即兴式编程"——适合快速原型和探索性开发，但在工程化项目中，它就像在没有图纸的情况下建造摩天大楼。你可能盖得很快，但随时可能倒塌。
规范驱动开发（SDD）：AI 编程的工程化范式
软件工程有一个古老的智慧：在动手写代码之前，先想清楚要做什么。
传统开发中，我们写需求文档、设计文档、API 规范，然后才开始编码。但这些文档常常沦为"形式主义"——写完就被扔进抽屉，代码和文档各自演进，最终背道而驰。
规范驱动开发（Specification-Driven Development, SDD） 颠覆了这种关系：
规范不再服务于代码，而是代码服务于规范。
在 SDD 工作流中：
- 规范是单一事实来源：所有开发活动围绕规范展开
- 规范是可执行的：精确、完整、无歧义，可以直接生成代码
- 代码是规范的表达：需求变更时，更新规范，代码自动重生成
- 规范是活的文档：它不会过时，因为它驱动着代码的演进
SDD 在 AI 时代尤为重要，因为：
- AI 需要明确的上下文：模糊的 prompt 会产生随机结果，精确的规范会产生确定性输出
- 规范可以版本化和复用：团队可以共享统一的规范，确保 AI 输出一致
- 规范消除意图与实现的鸿沟：从"你想要什么"到"AI 生成什么"，零信息损失
但这里有个致命问题：谁来写这些规范？
写一份完整的软件设计规范，可能需要产品经理、架构师、开发工程师协作数周。这在快节奏的开发环境中，往往是不可接受的成本。
这正是 Crevo 要解决的问题。
Crevo：规范驱动开发的 AI 加速器
Crevo 是一个基于 MCP 协议的 AI 驱动软件设计文档生成服务。它的核心使命很简单：
让规范生成像对话一样自然，让规范驱动开发成为可能。
核心能力：30 分钟生成企业级软件设计规范
使用 Crevo，你只需要：
- 描述你的产品想法（200-500 字的自然语言描述）
- Crevo 自动生成 7 类专业设计文档：
-
- 用户故事文档（User Story）
- 产品需求文档（PRD）
- 系统架构设计（Architecture）
- 业务流程设计（Business Flow）
- API 设计文档（API Design）
- 数据库设计（Database Design）
- 开发计划（Development Plan）
为什么是 7 类文档？
这不是为了满足"流程要求"，而是为了给 AI 提供全方位的理解维度：
| 文档类型 | AI 获得的认知 | 代码生成指导 |
|---|---|---|
| 用户故事 | 用户是谁？需要什么？ | 生成以用户为中心的功能逻辑 |
| PRD | 功能边界、优先级、验收标准 | 确定开发范围和质量标准 |
| 架构设计 | 技术栈、分层结构、部署方案 | 选择合适的框架和模式 |
| 业务流程 | 状态转换、异常处理 | 生成状态机和错误处理逻辑 |
| API 设计 | 接口规范、数据格式 | 直接生成 RESTful/gRPC 代码 |
| 数据库设计 | 数据模型、关系、索引 | 生成 Schema 和 ORM 代码 |
| 开发计划 | 任务分解、依赖关系 | 指导开发顺序和里程碑 |
每一层规范都为 AI 提供不同维度的约束和指导，确保生成的代码符合你的真实意图。
技术创新：不只是"拼接 Prompt"
Crevo 的技术实现远超简单的"调用 GPT 生成文档"：
1. 上下文感知生成：让 7 类文档保持完美一致性
Crevo 基于会话机制（Session） 管理整个文档生成流程。当你生成"系统架构设计"时，Crevo 会自动携带之前生成的"用户故事"和"PRD"的上下文，确保技术选型和业务需求完全对齐。
技术实现：
- 完整的 Chat History 保存
- 跨文档步骤的上下文传递
- AI 模型自动理解前序文档的约束
2. 多模型协同：为不同文档类型配置最优 AI 模型
不是所有文档都适合同一个 AI 模型：
- PRD 生成：适合 Claude 3 Opus（更强的逻辑推理能力）
- 架构设计：适合 GPT-4 Turbo（更深的技术知识）
- API 设计：适合 Gemini Pro（更好的结构化输出）
Crevo 支持为每个文档步骤独立配置 AI 模型，确保每类文档都由最擅长的"专家"生成。
3. MCP 协议集成：在 Claude Desktop 中无缝生成规范
Crevo 基于 Model Context Protocol (MCP) 实现，这意味着你可以在 Claude Desktop 中直接调用 Crevo：
- 在 Claude Desktop 配置 Crevo MCP Server
- 对话中直接描述产品需求
- Claude 自动调用 Crevo 工具生成文档
- 文档生成后，Claude 可以基于这些规范继续生成代码
这是真正的"对话式规范驱动开发"——规范生成和代码生成在同一个工作流中完成。
为什么 Crevo 是 SDD 的"最佳起点"
对比市面上的方案：
| 方案 | 生成内容 | 问题 |
|---|---|---|
| 手写文档 | 完整但耗时 | 周期长（数周），成本高 |
| ChatGPT 生成 | 单个文档 | 无上下文，文档间不一致 |
| Claude Code 直接编码 | 代码 | 缺乏规范层，无法长期维护 |
| Crevo | 完整规范体系 | ✅ 快速、一致、可维护 |
Crevo 的独特价值：
- 速度：30 分钟 vs. 传统的 2-4 周
- 质量：企业级文档模板 + AI 专业知识
- 一致性：7 类文档基于同一上下文生成
- 可迭代：支持文档更新和断点续传
- 工程化：原生支持 MCP 协议，无缝集成 AI 工作流
更进一步：Crevo + CLAUDE.md = 完整的 AI 开发基础设施
在 SDD 社区，有一个流行实践：在项目根目录创建 .ai/CLAUDE.md 文件，定义 AI 助手的行为准则：
# CLAUDE.md
## 开发准则
- 使用 TDD 开发
- 遵循 DDD 架构模式
- 错误处理必须完整
- 代码必须包含注释
## 技术栈
- 后端：Go + Kratos
- 数据库：PostgreSQL
- 缓存：Redis
CLAUDE.md 的作用：告诉 AI "如何做"（编码风格、架构模式）
Crevo 生成的文档：告诉 AI "做什么"（功能需求、接口规范）
完整配置：
项目根目录/
├── .ai/
│ ├── CLAUDE.md ← AI 的"性格和能力"
│ ├── PRD.md ← Crevo 生成（做什么）
│ ├── ARCHITECTURE.md ← Crevo 生成（怎么架构）
│ ├── API_DESIGN.md ← Crevo 生成（接口规范）
│ └── DB_DESIGN.md ← Crevo 生成（数据模型）
├── src/
└── tests/
工作流：
- 用 Crevo 生成完整规范文档
- 配置 CLAUDE.md 定义开发准则
- 在 Claude/Cursor 中提示：
请阅读 .ai/ 目录下的所有规范文档，
然后生成项目的初始代码框架。
- AI 基于规范 + 准则生成高质量代码
- 需求变更时，更新 Crevo 生成的规范，代码自动重构
从 Vibe Coding 到 Spec-Driven：这是 AI 编程的必经之路
2023 年，我们惊叹于 AI 能写代码。
2024 年，我们学会用 Vibe Coding 快速原型。
2025 年，我们需要规范驱动开发，让 AI 编程进入工程化时代。
Crevo 不是要取代你的 AI 编程工具，而是为它们提供"大脑"——那些精确、完整、可执行的规范。
- 当 Cursor 问你"想要什么功能"时，你有 Crevo 生成的 PRD
- 当 Claude 需要理解架构时，你有 Crevo 生成的架构设计
- 当你需要重构代码时，你只需更新规范，AI 自动重生成
这才是 AI 编程的终极形态：人类专注于意图表达和创造性决策，AI 负责将规范转化为代码。
规范先行，代码后置。
让我们一起进入 AI 编程的工程化时代。
资源链接
🔗 官网：crevo.aurakl.ai/zh
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原文首发微信公众号：遨睿动态 ： 规范先行，代码后置：让 AI 编程进入工程化时代
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