Claude Code SDD 教程专栏先缓一缓：从直觉到规格先行
最近围绕 Claude Code、Rules、Skills、Agent、工作流、自动化、项目规范等内容，连续输出了三十多篇文章。
说实话，有点被榨干了。
这几天上班时间也比较忙，所以专栏会稍微停一下。
不是断更，而是想缓一缓，也沉淀一下。
接下来我想讲的，不只是 Claude Code 的单点技巧，而是一套更完整的工作模式：
SDD，Spec Driven Development，规格先行开发。
为什么想讲 SDD？
用 AI 编程时，很多人会习惯直接把需求交给 AI，然后期待它马上生成代码。
但真实开发不是只看生成速度。
需求是否清晰、边界是否明确、规则是否完整、验收标准是否可判断，这些都会影响最终结果。
如果前面没有想清楚，AI 写得越快，后面返工可能越多。
所以我越来越觉得，AI 编程真正重要的不是“让 AI 赶紧写代码”，而是：
在写代码之前，先把需求变成清晰、可推演、可执行、可验收的规格。
但我觉得，SDD 不只是“先写规格再写代码”。
它更核心的价值，是技术档案留痕。
每一次需求为什么这么拆、方案为什么这么选、边界为什么这么定、最后怎么验收，都应该留下清晰记录。
团队协作需要的是一份透明的技术文档，让产品、前端、后端、测试和 AI 都能基于同一份上下文工作。
个人开发也一样。
哪怕只有一个人写代码，也需要知道自己当时为什么这么设计，后面回头改的时候才不会重新猜一遍。
这就是我理解的 SDD 核心。
从直觉开发到规格先行
以前做开发，很多时候靠经验和直觉推进。
但在 AI 协同开发里，隐含规则越多，AI 越容易理解偏。
所以需要把关键内容显式写出来，并形成可追溯的技术档案：
- 需求目标
- 业务边界
- 规则约束
- 技术方案
- 取舍原因
- 任务拆解
- 验收标准
有了这些，AI 才不是盲目生成代码，而是在规格约束下执行。
这也是我后面想重点展开的方向。
后面准备怎么讲？
后续我会尽量从基础篇开始讲，不会一上来就堆概念。
大概会围绕这些内容展开：
- 什么是 SDD
- 为什么 AI 时代需要规格先行
- 如何澄清需求
- 如何整理规格
- 如何推导方案
- 如何拆解任务
- 如何执行和验证
- 如何把这些流程串成稳定的工作模式
具体案例我还没有完全想好，所以暂时不展开。
等后面沉淀清楚了，再从基础篇慢慢讲到真实实战。
先缓一缓，后面继续
前面三十多篇文章，更多是在铺 Claude Code 的基础能力。
这些内容后面都会成为 SDD 系列的基础。
所以这几天先稍微停一下，整理一下思路。
后面我会继续更新，只是节奏会慢一点，也会尽量把内容讲得更成体系。
AI 编程不是把需求直接甩给 AI，而是学会定义问题、拆解问题、约束 AI、验证结果。
这才是接下来真正值得深入的部分。
