写在前面：最近被同事问了一个问题——"你用Cursor/Copilot写代码的时候，是不是经常觉得AI理解不了你的意图？"
说实话，这问题直接戳到我痛点了。我相信很多用AI写代码的朋友都有同感：提示词改了八百遍，生成的代码还是差点意思；好不容易调通了，过几天再看，完全想不起来当时为啥这么改...
今天就来聊聊一个可能改变你AI编程体验的工具——Spec Kit。
一、先说说我们踩过的那些坑
在聊Spec Kit之前，我想先问问大家，下面这些场景是不是很熟悉：
**场景一：提示词调参狂人
你花了半小时写了一个看似完美的prompt，让AI帮你写一个用户登录模块。结果生成的代码，要么少了校验逻辑，要么加密方式不对，要么...根本跑不起来。
于是你开始了漫长的"调参之旅"：
第1版：请帮我写一个用户登录功能
第2版：请帮我写一个用户登录功能，要有密码加密
第3版：请帮我写一个用户登录功能，用bcrypt加密，支持邮箱和手机号登录
第4版：请帮我写一个用户登录功能，用bcrypt加密，支持邮箱和手机号登录，还要有登录失败次数限制
第5版：...
每次修改，AI都要重新理解你的需求，代码结构也跟着变来变去。最后勉强能用了，但你已经筋疲力尽。
**场景二：改着改着就忘了
项目做到一半，产品经理说需求要调整。你打开三天前写的代码，看着那一堆AI生成的逻辑，完全想不起来当时的设计思路是什么。
"这个函数为什么要这么写？" "这个判断条件是为了处理什么边界情况？" "当时是怎么跟AI沟通的？"
都忘了。只能硬着头皮改，改完发现又引入了新bug。
**场景三：规范？什么规范？
团队里每个人用AI的方式都不一样。你用Cursor，同事用Copilot，另一个同事用Claude。每个人的编码规范也不一样，生成的代码风格五花八门。
代码审查的时候，经常出现这样的对话：
"你这个变量命名为什么用驼峰？我们不是说好用下划线吗？" "啊，AI生成的，我忘了改了..."
二、什么是Spec Kit？一句话解释
Spec Kit 是GitHub团队开源的一套工具包，核心思想用一句话概括就是：
先把"做什么"和"为什么"写清楚，再让AI动手写代码。
听起来很简单对吧？但这个简单的思路转变，能解决上面提到的大部分问题。
📊 传统AI编程 vs Spec Kit 方式
来看一张对比图，一目了然：
打个更形象的比方：
三、Spec Kit的核心理念：规范驱动开发
Spec Kit背后的方法论叫规范驱动开发（Spec-Driven Development，简称SDD）。别被这个名字吓到，其实就是三个核心原则：
原则一：规范是唯一的真相来源
什么意思？就是说，不管是需求变更、设计讨论，还是代码实现，所有人都以同一份"规范文档"为准。
想象一下团队开会的场景：
之前："我记得这个功能不是这样的啊..." 之后："文档第3节第2条写的很清楚，登录失败超过5次锁定账号，锁定时间30分钟"
有了这个唯一的"真相来源"，就不会再出现"你以为我以为"的沟通问题了。
原则二：明确检查点
开发过程中，每完成一个阶段，就停下来对照规范检查一下。发现问题早解决，不要等到最后才发现走偏了。
这就像造房子，不是等房子盖完了才发现地基歪了，而是每砌一层墙都要用水平仪量一量。
原则三：AI是"字面化"的搭档
这是最重要的一点。
我们经常高估AI的"理解能力"。其实AI不会像人类同事那样"领悟"你的意图，它只能按照你给的指令来执行。你说的越具体、越明确，它完成的就越好。
Spec Kit的做法就是：把所有可能模糊的地方都写清楚，让AI没有"发挥"的空间。听起来限制了AI？恰恰相反，这样AI反而能发挥出最大的效率。
四、Spec Kit怎么用？四个阶段手把手教你
好，理念讲完了，来看看具体怎么用。Spec Kit把AI编程分成了四个阶段：
工作流程总览
阶段一：Specify（规范）—— 先想清楚要做什么
这是最重要的一步。在动手写代码之前，先把软件的功能、行为、用户体验、数据模型等等，全部写清楚。
举个例子，假设你要做一个"待办事项"应用，规范文档可能长这样：
项目名称：Taskify - 团队待办管理平台
功能概述：
- 用户可以创建项目
- 用户可以在项目中添加任务
- 任务支持看板视图（待办/进行中/已完成）
- 用户可以给任务添加评论
- 支持拖拽移动任务
用户体验要求：
- 首页加载时间 < 2秒
- 拖拽操作要有流畅的动画效果
- 移动端需要适配
数据模型：
- User（用户）：id, name, email, avatar
- Project（项目）：id, name, description, owner_id, created_at
- Task（任务）：id, title, description, status, project_id, assignee_id
- Comment（评论）：id, content, task_id, user_id, created_at
你可能会想：这不就是写需求文档吗？确实差不多，但Spec Kit会帮你用AI来辅助完成这个文档，而且格式更加标准化，方便后续AI处理。
阶段二：Plan（计划）—— 想清楚怎么做
有了功能规范，接下来要制定技术方案。这一步也是和AI协作完成的。
比如你告诉AI：
"我们用Next.js做前端，PostgreSQL存数据，用Prisma做ORM，拖拽功能用dnd-kit实现"
AI会根据你的技术选型，结合前面的功能规范，生成一份详细的技术计划。
技术计划会包括：
- 项目目录结构
- 数据库表设计
- API接口设计
- 前端组件拆分
- 第三方库选型
这一步的好处是：在写代码之前，就把技术方案定下来。后面实现的时候，就不用边写边想"这里该用什么方案"了。
阶段三：Tasks（任务拆分）—— 把大象装进冰箱
我们都知道，面对一个复杂的项目，最好的办法是拆成小块，一块一块完成。
Spec Kit会根据前面的规范和计划，自动把项目拆成一个个小任务。每个任务都是：
- 相对独立的
- 可以测试的
- 有明确的完成标准
比如上面的待办应用，可能会拆成这些任务：
任务1：初始化Next.js项目，配置Prisma
任务2：实现User数据模型和认证API
任务3：实现Project数据模型和CRUD API
任务4：实现Task数据模型和CRUD API
任务5：实现看板组件的基础UI
任务6：实现拖拽功能
任务7：实现评论功能
任务8：添加加载动画和性能优化
...
每个任务都足够小，AI一次就能完成得很好。
阶段四：Implement（实施）—— 终于可以写代码了
有了前面的铺垫，这一步反而是最简单的。
你只需要告诉AI："按照任务1的要求开始实现"，AI就会根据规范和计划，生成相应的代码。
而且因为每个任务都有明确的完成标准，你可以很容易地验证代码是否符合预期。不符合？让AI根据反馈修改就行。
五、实操指南：从零开始用Spec Kit
说了这么多，来点实际的。下面是使用Spec Kit的完整流程：
📝 快速上手流程图
第一步：环境准备
首先确保你的开发环境满足以下要求：
- Python 3.11+（Spec Kit是用Python写的）
- Git（版本控制必备）
- 一个支持的AI编程工具（比如GitHub Copilot、Claude、Cursor等）
然后安装Spec Kit的命令行工具：
pip install uv
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git
第二步：初始化项目
创建一个新项目并初始化：
mkdir my-awesome-app && cd my-awesome-app
specify init my-awesome-app --ai copilot
这会在项目根目录创建一个 .specify 文件夹，里面存放所有的规范文档。
第三步：制定项目"宪法"
在你的AI编程工具里，输入：
/speckit.constitution
然后告诉AI你的项目基本原则，比如：
"这个项目注重代码质量和测试覆盖率，所有功能都需要单元测试。用户体验要简洁直观，性能要求首屏加载不超过3秒。"
AI会在 .specify/memory/constitution.md 文件中生成一份开发准则。以后AI生成的所有代码，都会参考这份准则。
第四步：开始Specify → Plan → Tasks → Implement流程
接下来就是按照前面说的四个阶段来了。
1. 定义规范
/speckit.specify
> 我要做一个个人博客系统，支持Markdown写作，有标签分类功能，支持搜索，有评论系统
2. 制定计划
/speckit.plan
> 前端用Vue3 + Vite，后端用Python FastAPI，数据库用SQLite，部署到Vercel
3. 拆分任务
/speckit.tasks
（AI会自动分析计划，生成任务列表）
4. 开始实现
/speckit.implement
（AI会按照任务列表，一个一个完成）
六、Spec Kit的优缺点，实话实说
用了一段时间，我来说说真实感受：
优缺点对比
优点：
1. 代码质量确实更稳定了 ⭐⭐⭐⭐⭐
因为有了清晰的规范，AI不会"自由发挥"。生成的代码结构一致，风格统一，也更容易维护。
2. 设计决策有据可查 ⭐⭐⭐⭐⭐
每次为什么这么设计，规范文档里都写得清清楚楚。三个月后回来改代码，也能快速理解当时的思路。
3. 团队协作更顺畅 ⭐⭐⭐⭐
大家都按照同一份规范来，代码审查效率提升很多。新人入职，看一遍规范就能上手。
4. AI能力利用得更充分 ⭐⭐⭐⭐
不是AI不行，是我们以前的用法不对。给AI足够清晰的指令，它真的能完成得很好。
缺点：
1. 前期投入时间多
写规范、做计划，确实要花不少时间。对于特别小的项目，可能有点"杀鸡用牛刀"。
2. 学习曲线存在
需要适应这套新的工作流程。刚开始用的时候，可能比直接让AI写代码还慢。
3. 规范本身也需要维护
项目变化了，规范也要同步更新。如果规范和代码不一致，反而会造成混乱。
💡 什么时候该用Spec Kit？
七、我的一些使用心得
用了Spec Kit一段时间，总结几点心得分享给大家：
1. 规范不用一步到位
不要想着一开始就写出完美的规范。可以先写个大概，在后续开发过程中不断补充和完善。
2. 善用AI来写规范
规范本身也可以让AI帮你写。你只需要提供关键信息，让AI帮你组织成规范的格式。
3. 小项目可以简化
如果项目很小（比如一个小工具），不需要走完整的四个阶段。可以简化成"规范 + 实现"两步。
4. 结合已有的工作流
Spec Kit不是要替代你现有的工作流程，而是作为补充。比如你们公司本来就有需求文档，可以直接把需求文档作为规范的一部分。
5. 定期回顾和改进
每完成一个项目（或者一个大版本），回顾一下这套流程哪里可以改进。比如规范的粒度是不是合适，任务拆分是不是太细了等等。
八、最后说几句
其实Spec Kit代表的不仅仅是一个工具，更是一种思维方式的转变：
这个转变看似简单，但需要我们改变很多习惯。我们太习惯"边想边做"的开发模式了，一开始可能会觉得"写这么多规范好麻烦"。
但用久了你会发现，前期花在规范上的时间，后期会成倍地省回来。更重要的是，你对自己做的东西会有更清晰的认知，代码质量和项目可维护性都会提升。
AI确实很强大，但它需要我们正确地使用。Spec Kit提供了一种经过验证的方法论，值得每个用AI写代码的开发者尝试一下。
相关资源：
- GitHub Spec Kit 项目地址：github.com/github/spec…
- Spec-Driven Development 方法论文档
文末彩蛋：
其实"规范驱动"这个思想不仅适用于软件开发。硬件设计领域早就在用类似的方法了——在动手画电路之前，先写清楚硬件需求规格说明书（HRS）。
软件开发领域反而是后来者。也许是因为软件修改成本低，我们才养成了"先写再改"的习惯。但随着AI的加入，项目越来越复杂，是时候向硬件领域学习，把"规范先行"这个习惯捡回来了。
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