码道Spec-Driven模式快速开发托业听力英语学习应用

最新案例动态，请查阅码道Spec-Driven模式快速开发托业听力英语学习应用。小伙伴们快来进行实操吧！

一、概述

1.1 案例介绍

华为云码道（CodeArts）代码智能体是基于智能生成、智能问答两大核心能力构建起一套全方位、多层次的智能开发体系。在智能生成方面，它能够依据开发者输入的需求描述，准确且高效地生成高质量代码；智能问答功能则如同开发者身边的专属技术顾问。

谈到Spec-Driven规范驱动开发模式，不少开发者可能有顾虑，难道这是让我回到古法编程，要先写个需求分析和系统设计文档吗？其实大可不必，我们可以套娃AI，让AI自己生成spec，然后再按它自己生成的spec去规范它的代码开发。虽然仍是一句话编程，但多了这个spec规范生成的过程后，我们可以让Vibe Coding的目标更精确可控。如下是一个托业英语应用的spec-driven开发示例。

本案例为快速开发托业英语学习应用的实践过程，核心借助 AI 完成从需求到落地的全流程开发，并集成华为云 MaaS API 实现核心功能。开发者以自然语言输入托业听力、语法练习应用的开发需求，基于两份文档码道自动编写代码，采用 React 18+TypeScript、Ant Design5 等技术栈，实现了题目生成、学习进度管理、错题本、统计报告等全功能模块，同时将学习数据本地存储保障隐私。

1.2 适用对象

• 个人开发者
• 高校学生
• 企业开发者

1.3 案例时间

本案例总时长预计45分钟。

1.4 案例流程

说明：

1. 输入初始需求：开发者以自然语言向码道提交托业英语学习应用开发需求，明确听力 / 语法练习、集成华为云 MaaS API 等核心诉求，要求先生成 spec 文档。
2. 生成并审核 spec 文档：码道自动生成spec.md需求规格文档，拆解出听力、语法练习等核心模块及具体功能细节，开发者审核确认后进入下一阶段。
3. 生成详细设计文档：码道依据 spec 文档生成design.md，明确前后端分离的技术架构、华为云 MaaS API 集成方案、核心模块与函数接口等设计细节。
4. 自动编码实现功能：码道基于两份文档自动编写代码，实现题目生成、进度管理、错题本、统计报告等全功能。
5. 配置 API 并启动应用：开发者提供华为云 MaaS API 参数，码道自动配置到代码中，支持一键安装依赖、启动应用，同时自动检测并修复启动中的代码错误。
6. 优化功能与拓展：针对听力练习的体验问题，以自然语言提交修正请求，码道快速调整代码；还可开发自定义 skill 并集成，实现如代码行统计的个性化功能拓展。

1.5 资源总览

本案例预计花费0或1元。

资源名称	规格	单价（元）
华为云码道（CodeArts）代码智能体	通用体验版	免费
DeepSeek-V3.1/V3.2千万Tokens代金券	DeepSeekV3.2等模型	1.00
ModelArts Studio大模型（DS/K2/Q3等）通用代金券	DeepSeekV3.2等模型	0.00

二、基础环境与资源准备

2.1 领取华为云MaaS平台大模型Tokens福利（任选其一）

方式一： 登录华为开发者空间，参考案例《华为开发者空间 - ModelArts Studio大模型通用代金券领取使用指导》中的“二、 开通MaaS平台大模型”章节内容领取代金券，获取到模型的API地址、模型名称和API Key。

方式二： 登录华为开发者空间，参考案例《华为云MaaS平台大模型Tokens领取使用指导》中的“二、 领取MaaS平台大模型Tokens”章节内容，领取MaaS平台DeepSeek V3系列大模型Tokens代金券，购买ModelArts Studio DeepSeek Tokens套餐包，开通模型服务，最后获取到模型的API地址、模型名称和API Key。

2.2 AI IDE华为云码道安装部署

参考案例《Windows版AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署》完成Windows版AI IDE华为云码道（CodeArts）代码智能体安装部署。

三、托业听力英语学习应用开发

3.1 spec设计文档开发

首先我们在码道里选择规范驱动模式以及智能体开发模式，输入以下Prompt：

我最近在准备托业英语考试，我的听力和语法相对差一些，请开发一个本地能直接运行的学习托业英语的应用，出一些听力题和语法题来让我练习，这些题目内容你可以让大模型生成，我有华为云maas平台的API地址、model参数、APIKey。请帮我先生成一个spec，我审核质量OK后，再启动开发。

待码道回复后可以看到，已经帮我们生成了spec.md，并详细展开了需求。

此时，我们选择**“开始实现方案创建”**，提交后，码道会先生成design.md，这是详细设计文档，包含了技术架构和具体模块和函数接口。

设计文档生成后，码道就开始基于需求文档和设计文档来进行编程了，此时我们点击开始编码任务规划。

我们可以打开design.md文件查看里面的设计文档信息。

码道生成的整体架构如下：

系统采用分层架构设计，包含表示层、业务层、数据层和服务层四个层次。

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                      表示层 (UI Layer)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ 主界面    │  │ 练习界面  │  │ 设置界面  │  │ 统计界面  │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    业务层 (Business Layer)                │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ 听力练习  │  │ 语法练习  │  │ 题目生成  │  │ 统计分析  │ │
│  │ Service  │  │ Service  │  │ Service  │  │ Service  │ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    数据层 (Data Layer)                    │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐ │
│  │ 题目仓库  │  │ 用户仓库  │  │ 进度仓库  │  │ 配置仓库  │ │
│  │ Repository│ │ Repository│ │ Repository│ │ Repository│ │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
                            ↓
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    服务层 (Service Layer)                 │
│  ┌──────────┐  ┌──────────┐  ┌──────────┐              │
│  │ MAAS API │  │ 音频服务  │  │ 缓存服务  │              │
│  │ Client   │  │ Service  │  │ Service  │              │
│  └──────────┘  └──────────┘  └──────────┘              │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘

设计文档生成后，选择开始执行任务。

码道经过设计文档总结，会向我们提出审核确认，我们输入：确认开发。

3.2 码道生成应用

当我们确认过后，码道就开始基于需求文档和设计文档来进行编程了。

生成完毕后我们可以根据快速开始说明文档的指导来启动项目，也可以直接与智能体对话启动项目。

注意：由于应用由AI生成，每次的结果可能不一样，本案例中AI选择的是使用GUI界面来呈现，我们也可以对提示词稍加修改与优化，让码道生成让自己满意的页面格式，如果想体验案例中的应用，可在页尾找到源码下载地址进行体验。

3.3 增加MaaS平台大模型能力

生成完毕后，点击配置按钮，输入我们自己的MaaS平台的模型相关信息并进行保存。

参数说明：

• API地址：替换为步骤"2.1 领取华为云MaaS平台大模型Tokens福利"中获取的API地址。
• 模型参数：替换为步骤"2.1 领取华为云MaaS平台大模型Tokens福利"中获取的模型名称。
• API密钥：替换为步骤"2.1 领取华为云MaaS平台大模型Tokens福利"中获取的API Key。

根据难易程度生成题目

根据题型练习

同时可查看错误解析

同时我们可以通过自然语言和智能体进行对话进行BUG修复，比如我们发现学习统计并没有理解刷新，我们可以这么发送提示词：解决这个问题，学习统计概览没有立即刷新，我需要做完一道题就刷新。

这时码道会帮我们修复问题。

修复完成后可以正常展示了！

3.4 增加语音播报能力

在与码道的对话框内输入以下提示词增加让码道替我们语音播报能力

托业听力题目时，请隐藏选项的英文内容，用语音播报的形式播出题目和选项，待用户作出答案选择后，再显示出所有选项的文本内容，这样才能考察我对听力的掌握情况。

可以看到，已经可以正常播放语音帮助我们学习了！

注意：由于本应用是AIAgent自动生成，每次提问生成的代码及最后的运行结果均存在出入，开发者可根据自己的需求，调教模型生成自己想要的结果。若想体验与案例一样的结果，请下载源码进行体验。

至此，码道Spec-Driven模式快速开发托业听力英语学习应用已全部完成。

五、反馈改进建议

如您在案例实操过程中遇到问题或有改进建议，可以到论坛帖评论区反馈即可，我们会及时响应处理，谢谢！