Linus 的名言要改了:Talk is cheap, show me the Spec

大家好,我是Tony Bai。

在 IT 行业,有一句被奉为圭臬的名言,出自 Linux 之父 Linus Torvalds:

"Talk is cheap, show me the code." (废话少说,放码过来。)

在过去的三十年里,这句话是绝对正确的。因为将人类的自然语言逻辑翻译成机器能运行的 C/C++/Go/Java 代码,是一项高难度、高成本的脑力劳动。代码,就是程序员的军功章,是能力的终极证明。

但是,站在 2025 年末的今天,当我们看着 Claude Code 或 Cursor 在几秒钟内生成了数百行逻辑严密、注释清晰的代码时,你是否感觉到了一种微妙的价值观崩塌

如果生产代码变得像呼吸一样简单,那么“Show me the code”还足以证明你的价值吗?

我认为,是时候修正这句话了。在 AI 原生开发时代,新的法则应该是:

"Talk is cheap, show me the Spec." (空谈廉价,请给我看你的规范说明书。)

价值倒置:代码的通货膨胀

为什么说 Code 变得 cheap(廉价)了?这符合基本的经济学规律:供需关系

  • 前 AI 时代: 代码的供给受限于程序员的打字速度和脑力带宽。优质代码是稀缺资源。

  • AI 时代: LLM 使得代码的供给趋近于无限。只要你给指令,AI 可以不知疲倦地生成无限吨位的代码。

当一个东西的供给变得无限时,它的价值就会无限趋近于零。

现在,你随便找个实习生,配上 AI 工具,他也能给你 Show 出一大堆 Code。但这些 Code 是垃圾还是黄金?能不能跑?符不符合业务需求?

这取决于“指令”的质量,而不是“代码”本身。

权力的转移:从“实现” 到 “定义”

在传统的软件工程中,权重最高的是 Implementation(实现)。我们推崇那些能搞定复杂算法、能手写汇编的大神。

但在 SDD (Spec-Driven Development) 兴起的当下,权力中心正在向 Definition(定义) 转移。

什么是 Spec (Specification)?

在 AI 时代,请务必注意:Spec 不再是那个单薄的 requirements.txt 或 README.md,它是广义的“全景蓝图(Blueprint)”。

参考业界前沿的 SDD 规范(如 spec-kit / openspec),一个合格的、能让 AI 准确执行的 Spec,通常包含 “SDD 三件套”

  1. The Context (语境/需求) —— spec.md

  • 定义 "What & Why":业务逻辑是什么?输入输出接口定义(Interface)是什么?

  • 核心要素:用户故事、API 契约、非功能性约束(性能/安全)、领域知识(Domain Context)。

  • The Strategy (策略/架构) —— plan.md

    • 定义 "How":为了实现上述需求,我们需要修改哪些文件?数据流怎么走?

    • 核心要素:技术栈选择、文件变更拓扑图、伪代码(Pseudocode)、架构决策记录(ADR)。

  • The Execution (执行/进度) —— tasks.md

    • 定义 "Steps":将大象装进冰箱分几步?

    • 核心要素:原子化的任务清单(Atomic Checklist)。AI 每做完一步,就勾选一项。这能极大地降低 AI 的“遗忘率”和“幻觉率”。


    Code 只是这套 Spec 的“编译产物”。

    这就好比建筑行业:当砌砖机器人都普及了,“砌砖”这个动作就不值钱了。值钱的是包含效果图(Spec)、结构图(Plan)和施工进度表(Tasks)在内的完整蓝图

    我们可以用一张架构图来展示这个“广义 Spec”的结构:

    当你对 AI 说 "Show me the Spec" 时,你是在要求这三者的完整交付。 只有这样,AI 才能从一个“只会聊天的机器人”变成一个“使命必达的工程师”。

    新的开发范式:Show me your Spec

    让我们对比一下两种开发者的对话模式:

    旧模式(Code-Centric):

    • A: “这个功能怎么做?”

    • B: “你看我这几行代码(Show Code),我用了一个递归……”

    • 痛点: 陷入细节泥潭,难以维护,AI 容易写偏。

    新模式(Spec-Centric):

    • A: “这个功能怎么做?”

    • B: “你看我的 Spec 文档(Show Spec)。我定义了数据结构,约束了异常处理流程,并列出了 5 个测试用例。然后我让 AI 实现了它。”

    • 优势: 逻辑闭环,架构清晰,AI 能够一次做对(One-shot Success)。

    在这个模式下,程序员的核心竞争力,从“How to implement”(怎么写代码),变成了“How to define”(怎么定义问题)。

    你能写出多么严谨、清晰、无歧义的 Spec,AI 就能给你多完美的代码。

    Spec 的精度,决定了系统的质量。

    小结:做架构师,别做打字员

    Linus 说 "Talk is cheap",是因为当年的 Talk 无法直接转化为生产力。

    但现在的 "Spec" 不是 cheap talk,它是可执行的指令(Executable Instructions)

    在 AI 时代,请不要再沉迷于堆砌代码行数。

    把那些繁琐的实现交给 AI。

    你应该去思考架构,去定义边界,去编写 Spec。

    下一次,当有人还在炫耀他手写了多少代码时,请淡定地告诉他:

    "Code is cheap. Talk is cheap. Show me your Spec."


    如何写出让 AI 听话的 Spec?

    道理大家都懂,但真到了实战中,很多人发现自己写的 Spec,AI 根本看不懂,或者生成的代码依然是一坨浆糊。

    Spec 也是一门编程语言,只不过它的编译器是 LLM。

    如果你想掌握这门“面向 AI 的编程语言”,学会如何编写高质量的 Prompt 和 Spec 文档,构建一套基于 Claude Code 的自动化流水线,欢迎关注我的极客时间专栏《AI 原生开发工作流实战》

    在本专栏中,我将:

    • 定义标准: 公开我经过实战验证的 SDD (Spec-Driven Development) 文档模板。

    • 实战演示: 展示如何用一份详实完备的Spec,指挥 AI 完成一个项目模块的开发、测试与部署。

    • 思维升级: 帮你完成从 Coder 到 Architect 的关键跃迁。

    别让你的才华浪费在廉价的代码实现上。扫描下方卡片,掌握定义未来的能力。


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演示了为无线无人机电池充电设计的感应电力传输(IPT)系统 Dynamic Wireless Charging for (UAV) using Inductive Coupling 模拟了为无人机(UAV)量身定制的无线电力传输(WPT)系统。该模型演示了直流电到高频交流电的转换,通过磁共振在气隙中无线传输能量,以及整流回直流电用于电池充电。 系统拓扑包括: 输入级:使用IGBT/二极管开关连接到全桥逆变器的直流电压源(12V)。 开关控制:脉冲发生器以85 kHz(周期:1/85000秒)的开关频率运行,这是SAE J2954无线充电标准的标准频率。 耦合级:使用互感和线性变压器块来模拟具有特定耦合系数的发射(Tx)和接收(Rx)线圈。 补偿:包括串联RLC分支,用于模拟谐振补偿网络(将线圈调谐到谐振频率)。 输出级:桥式整流器(基于二极管),用于将高频交流电转换回直流电,以供负载使用。 仪器:使用示波器块进行全面的电压和电流测量,用于分析输入/输出波形和效率。 模拟详细信息: 求解器:离散Tustin/向后Euler(通过powergui)。 采样时间:50e-6秒。 4.主要特点 高频逆变:模拟85 kHz下IGBT的开关瞬态。 磁耦合:模拟无人机着陆垫和机载接收器之间的松耦合行为。 Power GUI集成:用于专用电力系统离散仿真的设置。 波形分析:预配置的范围,用于查看逆变器输出电压、初级/次级电流和整流直流电压。 5.安装与使用 确保您已安装MATLAB和Simulink。 所需工具箱:必须安装Simscape Electrical(以前称为SimPowerSystems)工具箱才能运行sps_lib块。 打开文件并运行模拟。
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