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1、一个人用AI来编程，想怎么搞怎么搞。Agent 全自动模式，最大化放权，用什么技术栈，AI自主决定，新创建的文件放到哪里，怎么命名，AI自主决定，只要最终能运行就行了。

2、Claude喜欢每完成一个任务，就生成一个总结文档，无所吊谓，反正不影响程序运行。删起来还花时间。

3、一个人这么干，大不了就是一坨屎山代码，但对于团队协作，如果每个人都这样来一坨，就很容易堆成巨型屎山。

直到某一天CTO受不了了，痛定思痛：这个项目我们删掉重构吧。

4、Claude Code、Cursor等很多工具都有plan mode，但实际上很少人用，因为没这个习惯，都喜欢让AI少废话，多干活。

5、实际上从软件工程的角度，完成一个项目本身就会产生大量文档：需求文档（如需求规格说明书）、设计文档（如架构设计、数据库设计）、测试文档（如测试计划、测试用例、测试报告）和项目管理文档（如项目计划、进度报告）。此外，还有用户文档（如用户手册）、维护文档（如维护手册）和部署文档（如部署手册）等。

而编码过程产生的代码文件，只是其中的一个小环节。

6、前期工作准备得越充分，AI写代码就越能够一次性到位。

氛围编程(Vibe Coding)适合个人，规范驱动编程（Spec Coding）适合团队。

最近我用Spec Coding，体感上确实有让我直呼“卧槽”。

7、最重视Spec coding概念的AI编程工具是Kiro AI, 它引入 Specs（需求 / 设计 / 任务）+ Hooks + Steering，提出了「用规范约束 AI 编码」的基本范式。

8、当然，不用局限于这种非常小众的IDE 工具，最近几个月就出现了好几个开源的Spec coding项目。

9、Spec Kit， Github官方推出的开源项目： http://github.com/github/spec-kit

这是一个工具包，旨在通过“规范驱动开发”（Spec-Driven Development）加速高质量软件的构建，这种方法将规范转变为可执行代码。用户首先使用 Specify CLI 安装工具并初始化项目，然后通过一系列 AI 助手驱动的斜杠命令（如 /speckit.constitution、/speckit.specify、/speckit.plan 和 /speckit.tasks）来定义原则、创建规范、制定技术计划并生成可执行任务。该流程支持多种 AI 代理，并提供结构化的七个步骤，确保开发过程从意图驱动到最终实现都得到精确指导和验证。

10、OpenSpec, https://github.com/Fission-AI/OpenSpec

OpenSpec 也是一种规范驱动的开发方法，旨在让人类和 AI 编码助手就构建内容达成一致，从而使 AI 生成的代码更具确定性和可审查性。它通过在编写代码前锁定意图（通过“提议”、“审查”、“实施”和“归档”的流程）来解决 AI 助手在需求分散于聊天历史时的不可预测性问题。OpenSpec 适用于您已使用的各种 AI 工具，通过结构化的变更文件夹来明确和审计范围，并能很好地处理现有代码库的修改（1→n）。

11、总结：Spec Kit适合从0到1, OpenSpec适合从1到n。

实际上，大多数时候我们没有那么多从0到1的项目，即使做一个项目，到可能是从一个老项目的框架拿过来直接改。

从这个角度，我倾向于OpenSpec。

12、简单实测教学：

首先，打开终端，执行：npm install -g @fission-ai/openspec@latest 就能安装好openspec工具包。

然后，在你的项目文件夹里的终端，执行：openspec init 用上下方向键选择一个你正在用的AI编程工具。