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96SEO 2026-08-07 20:24 0
最近在尝试用 AI 参与项目开发。说起来，
刚开始我的方式很简单：
提需求 ↓ 让 AI 直接实现 ↓ 不断返工 ↓ 继续补需求
结果非常熟悉这方面，
是涉及的观点是。
时问题会迅速放大。
后来我接触到了 GitHub 开源的 Spec Kit。
它让我第一次把 AI 开发从：
直接写代码
至于变成，
先规格 ↓ 再设计 ↓ 再拆任务 ↓ 最终实现
整个过程开始变得可控。
If you sum it up in one sentence:
它不会让 AI 直接开始改代码，而是要求先产出一套完整的工程文档。例如：
constitutionspecplantaskschecklistscontractsresearch
最终形成类似结构：
specs/
├── spec.md
├── plan.md
├── tasks.md
├── research.md
├── data-model.md
├── quickstart.md
├── contracts/
└── checklists/
说到但实际作用是，
让需求、设计、任务、实现都能够被追踪、被审查、被交接。
以前开发靠的是：
需求文档 ↓ 开发 ↓ 测试
现在很多团队变成：
需求 ↓ AI ↓ 代码
中间的设计环节直接没了于是出现了几个经典的使用者痛点.
A I 写了很多代码。 至于一个月后再看，
为什么这样设计？
No one knows because answer lives in some old chat message.
做一个文章管理
加权限加审核加草稿加发布加版本
已经完全不是最初那个需求
No clear boundary.
A Agent 做了一半，换 B Agent。B Agent 必须重新理解项目、重新分析代码、重新推导需求，导致大量时间浪费在上下文恢复上。
The first impression is often:
不就是生成几个 md 文件吗？不过，
The real value lies in **Clarify** step – demand clarification.
If se questions surface after code is done,refactoring cost skyrockets.
**
`
...
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