SPEC 为什么会失败？

原创于 2025-12-10 08:46:03 发布 · 407 阅读

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👉目录

1 失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC

2 失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查

3 查失败点 3: 过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”

4 失败点 4：规约与实现解耦——在“意外”产生时绕过 SPEC 直接修改代码

5 失败点 5：流程形式化——为赶进度而牺牲 SPEC 流程

6 小结

AI 辅助编码正在改变我们的工作方式，开发者的重心也随之转移——从逐行实现代码，到更高层次的设计与指导。SPEC 驱动开发，正是将我们的设计意图精确传达给 AI 的关键方法。然而，要将这种新范式成功落地并非易事，实践中充满了常见的误区和挑战。本文聚焦于五个典型的失败场景，剖析了从思维到流程上的关键问题，并提供具体的应对策略，旨在帮助开发者真正掌握与 AI 协作的新方法，让它成为提升工程质量与效率的可靠伙伴。

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01

失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC

失败场景

项目刚开始时，一个常见的错误是直接去编写具体功能的 SPEC。团队可能只给 AI 一个简单的指令，比如 "/speckit.specify Help me refactor the project..." ，然后期望 AI 能像人一样，自动理解项目的所有背景并给出好的设计。这种做法把 AI 当成了什么都懂的顾问，而不是一个需要清晰指令的工具。

这样做之所以会失败，是因为混淆了 AI “搜索信息”和“理解知识”这两种能力。SPEC 工具能通过 codebase_search 告诉你“代码里有什么”，但它没法告诉你“当初为什么要这么设计”。如果你给它的 SPEC 是基于不完整信息写的，那它只会忠实地把这个有问题的 SPEC 变成同样有问题的代码。

更重要的是，大量隐性知识——比如业务目标、过去的技术选型原因、重要的设计决策（比如为何用软删除）、团队内部的开发规范（比如日志格式）等——是无法直接从代码里看出来的。缺少这些信息，AI 的工作会变得低效且不可靠，最终让开发者误以为“SPEC 模式没用”。

正确策略

正确的做法是先定好规则，再开始干活。在为任何功能编写 SPEC 之前，应该先建立项目的“指导原则” (spec-guide)。这个文档，类似于 spekit 里的 constitution.md，应该成为团队的共识，用来记录那些代码本身无法表达的信息，至少要包括：

产品与业务背景：项目是做什么的，核心功能是什么。
技术设计原则：用什么技术栈，架构是怎样的，以及过去的关键决策。
结构与开发规范：代码目录怎么组织，文件怎么命名，API 风格，测试要求等。

编写这份文档本身就是一个系统学习的过程。你可以让 AI 扮演提问和补充的角色，帮助你完善这份指导原则。只有当这份基础文档足够清楚，为 AI 提供了稳定的上下文之后，才能真正开始高效、可靠地编写 SPEC。

例如: 在使用 speckit 重构我们某项目时，可以从多个角度，反复优化生成 constitution.md 文件，形成对后续 SPEC 的指导。

AI工具实践范例

利用 speckit.constitution 初始化项目“宪法”，可以直接运行初始化constitution.md 文档。随后，可以重复运行补充所需要的内容。如：

/speckit.constitution 增加测试规范: mock 文件通过 go:generate mockgen 生成，并于与测试代码放在同一个包package文件夹下面

02

失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查

失败场景

当开发者对业务或技术不熟时，容易搞错自己的角色：把自己当成提需求的，把 AI 当成解决所有问题的架构师，希望 AI 能自动补上自己不懂的地方。在这种情况下，AI 可能会生成一份看起来很详细的 SPEC，但里面可能充满逻辑漏洞。由于开发者没有严格审查，这个有问题的方案就被直接采纳了。AI 会精确地把错误的方案变成错误的代码，最终让开发者得出“SPEC 不可靠”的结论。

正确策略

正确的做法正好相反：开发者必须承担“架构师”的责任，把 AI 当作一个高效的辅助工具。这意味着，AI 生成的初版 SPEC 只是讨论的起点，而不是最终的指令。

整个过程应该遵循一个“审阅-挑战-修正”的循环：

仔细审阅：把 AI 生成的初版 SPEC 当作一份需要严格检查的草稿。
发现问题：主动从中找出描述模糊的地方、逻辑上的漏洞和自己不懂的技术点。
交互式学习：

针对模糊点，通过追问来明确需求。
针对逻辑漏洞，和 AI 讨论其他方案，看哪个更可靠。
针对技术盲区，把它当成一次学习机会，补上自己的知识短板。

通过这个循环，把一份粗糙的草案不断迭代，直到它成为一份逻辑清晰、细节明确的 SPEC。SPEC 的真正价值在于，它提供了一个框架，通过与 AI 的反复沟通，让你系统地思考并加深对问题的理解，最终交付高质量的成果。

AI工具实践范例

首推speckit.clarify 工具做澄清。可以直接运行该命令，或如下指定关注点如：

/speckit.clarify 哪些具体模块需要解耦？目标测试覆盖率是多少？如何处理tRPC服务的模拟？如何在重构过程中确保审计日志的完整性

用反问的模式，挖掘隐性上下文与潜在风险，范例 prompt：

<@需求文件> 生成一份问题清单，以帮助我思考其中未明确说明的方面。清单应重点关注：
1.  业务目标与动机：此功能或设计背后的根本原因是什么？它为谁解决什么问题？2.  未声明的约束：是否存在任何潜在的技术、预算或时间限制？3.  范围边界：哪些是明确不在此次范围内的相关功能？4.  风险与依赖：此方案可能引入哪些风险？它依赖于哪些外部系统或数据？

03

失败点 3: 过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”

失败场景

在 SPEC 阶段，团队常常陷入一个矛盾：宏观上想得太多，微观上又定义得太模糊。一方面，担心未来的变化，试图设计一个能应对所有情况的“完美”架构，导致设计阶段拖延很久，无法开始。另一方面，在具体的规范描述里，又充满了像“优化性能”、“返回必要信息”这样模糊的话。这些话人能大概理解，但对于需要精确指令的 AI 来说却无法执行，导致它生成的代码充满不确定性，也让 SPEC 失去了作为验收标准的作用。

正确策略

有效的策略是通过拆分和追求确定性来解决这个问题。

拆分 SPEC，把大事化小：把大的项目或需求不断拆解，直到每个子需求的 SPEC 都满足两个条件：目标单一明确；能在很短时间（比如半天到一天）内完成。这能有效避免在宏观上过度设计，让团队始终专注于小的、可交付的功能点。
追求确定性，消除模糊：为 AI 编写的 SPEC 必须是可执行、可验证的。可以做个简单的“角色扮演测试”来检查其质量：

需求 (requirement.md)：一个测试工程师，只看这个文档能不能写出完整的测试用例（包括边界和异常情况）？文档里必须有可量化的标准，而不是模糊的描述。
设计 (design.md)：一个下游（比如前端）开发者，只看这个文档能不能开始对接工作，而不需要再问问题？API 约定、数据结构和交互协议必须是精确的。
任务 (tasks.md)：一个不了解背景的程序员，只看这个文档能不能在几分钟内开始写代码？每个任务都应该是独立的、具体的操作指令。

通过这种方式，SPEC 不再是模糊的设计图，而是变成了一系列具体、可执行、可验证的指令，从而确保 AI 高效、准确地工作。

例如: 需求要重构业务中的解耦式工作流服务。

错误的“大而全”SPEC 范例：

以下是真正能落地基于需求拆解后的 SPEC 流程，可演进和迭代，且能动态调整。

AI工具实践范例

基于 tapd 需求做初步分解(需 tapd mcp)

请分析tapd需求<tapd url>，并将其拆分为多个独立的子需求。
在拆分时，你必须严格遵循以下原则：1.  单一目标原则：每个子需求必须只解决一个核心问题或实现一个明确的业务目标。2.  短期可交付原则：每个子需求从 SPEC 编写到开发完成的工作量，应控制在 0.5 到 1 个工程日内。3.  垂直切分原则：优先创建端到端的、可独立验证的功能切片（例如，“用户能上传头像”），而不是按技术分层（例如，“完成后端接口”、“完成前端页面”）。4.  独立性原则：尽可能减少子需求之间的依赖关系，以便于并行开发。
请根据以上原则，将下面的需求进行拆分，并按照以下格式输出每一个子需求：
*  子需求标题: [一个清晰、简洁的标题]*  单一目标: [用一句话描述这个子需求要实现的唯一目标]*  关键验收标准: [列出 2-3 个核心的验收条件，以确认目标已达成]*  依赖关系: [指出它依赖于哪个其他的子需求，或写“无”]*  工作量评估理由: [简要说明为什么这个工作量适合在 0.5-1 天内完成]

04

失败点 4：规约与实现解耦——在“意外”产生时绕过 SPEC 直接修改代码

失败场景

这是 SPEC 实践中最容易出问题的地方。当出现需求变更、设计遗漏或严重 BUG 时，团队为了图“快”，往往会绕过规范，直接修改代码。这种“先改代码，有空再补文档”的想法，是导致整个模式失败的直接原因。一旦第一个补丁被直接打上，代码就和 SPEC 不一致了。随着这种改动越来越多，SPEC 文档很快就变成了没人维护的过时文档，SPEC 驱动开发的基础也就不存在了，之前的所有投入都白费了。

正确策略

正确的做法是：把变更本身也当作一个需要通过 SPEC 来管理的需求。遇到任何意外情况，都应该先调整 SPEC，而不是直接去改代码。

评估变更影响：首先判断当前 SPEC 的执行到了哪一步。如果正在执行任务（Tasks），应立即停下来，避免基于旧的规约产生更多无用代码。
选择变更路径：
1. 继承式修改：如果变更只是局部的调整或修复，应在原来的 SPEC 基础上进行修改和扩展。保留历史版本，清楚地标出改了什么，形成一条可追溯的变更记录。
1. 开启新 SPEC：如果变更导致核心目标完全变了，就应该果断地开启一个全新的 SPEC 来重新设计，并明确废弃旧的 SPEC。
同步更新：如果变更引入了新的设计原则或技术（比如加了一个新的消息队列），必须同步更新项目的“指导原则”（Constitution），确保顶层设计也保持最新。

管理变更的核心思想，是保护和复用之前在规约上花费的精力。通过建立一个规范的变更流程，将所有改动都纳入 SPEC 的管理之下，才能确保 SPEC 始终是项目的“活文档”，持续让 AI 高效、准确地工作。

AI工具实践范例

使用 /speckit.analyse 自动检测生成的文档中冲突和模糊点(会生成一个一致性报告)，并根据分析结果修正文档(可着重强调关注点)
在需求或设计变更时，给执行到一半的 tasks.md 做终止声明的 Prompt范例：

结合新的需求变更描述，请对 Tasks.md 文档执行终止操作，并生成更新后的完整内容。
操作规则如下：1.  添加终止声明: 在文档的最顶部，插入一个“终止声明”区块，说明终止的原因和时间。2.  修改任务状态: 遍历所有任务，将所有未完成的任务（如 `[ ]`, `[In Progress]`, `[TODO]` 等状态）的状态标记更改为 `[Obsolete]`。已完成的任务（如 `[x]`, `[Done]`）状态保持不变。3.  生成影响范围评估: 在文档的末尾，添加一个“影响评估”部分，其中应包含两个列表：    * 已完成的任务列表。    * 被标记为 `[Obsolete]` 的未完成任务列表。

05

失败点 5：流程形式化——为赶进度而牺牲 SPEC 流程

失败场景

当项目面临交付时间突然缩短的压力时，规范的流程往往最先被放弃。团队容易陷入一个严重的误区：把写 SPEC 和评审看成是多余的流程负担，转而去走“捷径”——绕过规范，直接让 AI “快速搞定”。这种因为恐慌而放弃规则的做法，短期看好像是快了，但由于大量未经充分设计和评审的 AI 代码被引入，很快就会在集成阶段集中爆发问题，导致更长的调试和返工时间。结果往往是想快也快不起来，反而延误了交付。

正确策略

面对紧急需求，正确的思路是把 SPEC 看作是高压下的决策工具，而不是开发的累赘。在紧要关头，你的价值不在于“写得更快”，而在于“决策更准”。

一份清晰的 SPEC 此刻不是阻碍，它能帮助团队明确目标，守住底线：

用 SPEC 量化影响，不做口头承诺
当有新需求进来，一份结构化的 SPEC 能让你快速评估它对现有设计的影响和具体工作量（tasks）。这让你能拿出事实和数据去沟通，比如：“增加这个功能需要修改 3 个模块，预计增加 2 人天”，而不是凭感觉说“可能来不及”。
用 SPEC 做取舍，而不是全盘接受
如果时间确实不够，最有效的办法是在需求层面和产品负责人一起，有策略地砍掉或推迟优先级低的功能。这是一种主动的范围管理，好过在代码层面硬扛所有需求，最后导致项目质量彻底失控。
用 SPEC 拆解任务，实现高效并行
一份拆分得当、任务独立的 tasks.md 能让并行开发成为可能。你可以放心地把这些任务分给不同的人，甚至多个 AI Agent，因为任务间的依赖和边界已经定义清楚了。这能让团队里的每个人（或 AI）都同时开工，提升开发效率。

核心原则：不要自己加速，而是驱动 AI 加速；不要打破规则，而是在规则内寻找最优路径。

错误逻辑（执行者）	正确逻辑（指挥者）
"没时间写文档，直接改代码"	"用 30 分钟规划，节省 2 天返工时间"
"AI 生成什么就用什么"	"用提示词驱动 AI 生成最优方案"
"先实现功能，规范以后再说"	"用 Urgency Mode 在规范内快速实现"
"测试太慢，上线后再补"	"Test-First 确保一次成功"

AI 工具实践范例

speckit.plan 阶段 - 强制简化实现

/speckit.plan 需求 URGENT。实现上求简求快，忽略非关键问题，除非必要，否则所有配置均使用默认值。

speckit.tasks 阶段 - 最小化任务，最大化并行

/speckit.tasks 最小化任务数量，最大化任务并行度，并为每项任务提供大致的时间估算。

06

小结

SPEC 是保证 AI 编码质量的“规矩”
别把 SPEC 看成简单的任务列表。它其实是一套保证代码质量的流程和标准。通过前期定好规则、中期严格评审、后期管理好变更，就能确保 AI 生成的代码靠谱、不出乱子。
SPEC 不是银弹，它也有自己的问题
SPEC 流程并不完美。例如，写详细的文档很费 Token；现在还没有好用的管理工具，很多事都得靠人自觉；这个流程本身也容易导致想得太多不敢动手，或者一忙起来整个团队可能就是只是形式上遵守标准。
想用好就得在实践中摸索和迭代
SPEC 这套方法论，必须在实际项目中不断应用和总结才能掌握。这个领域和相关工具（像 speckit）都还在快速变化，想真正让 AI 帮你高效、高质量地写代码，就得边用边总结，同时跟上新工具和新方法的节奏。
SPEC 与 Vibe Coding 并非对立，而是互补
坚持用 SPEC 不代表要彻底放弃 Vibe Coding。在探索新技术栈、摸索新业务或快速验证产品想法时，Vibe Coding 的自由探索依然不可或缺。关键在于，我们可以有意识地沉淀 Vibe 过程中的成功经验和踩坑教训。例如，可以先变化为具体的规范（Rules），再用这些 Rules 来指导生成更靠谱的 SPEC 文件，把自由探索的成果，变成未来规范开发的基础。

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