🔮 什么是Spec驱动开发？
简单来说，SDD的核心思想就是“文档先行”。
在动手写代码之前，我们先用自然语言写一份详尽的“规约”（Specification，简称Spec）。这份Spec就成了人类开发者和AI编程助手之间唯一的、共同的“事实来源”。
💬 GitHub 说：“在新的世界里，维护软件就是迭代规约……开发的通用语提升到了一个更高的层次，代码只是最后一公里的实现。”
💬 Tessl 说：“这是一种开发方法，其中规约——而非代码——是主要产物。规约用结构化、可测试的语言描述意图，然后由AI智能体生成匹配的代码。”
听起来很棒，对吧？但实际上，SDD根据“Spec”在开发流程中扮演角色的不同，可以分为三个层次：
🥇 Spec-first（规约先行）：这是最基础的。先写一份深思熟虑的Spec，然后用它来指导AI完成当下的开发任务。任务完成后，这份Spec可能就被搁置了。
🥈 Spec-anchored（规约锚定）：进阶版。任务完成后，Spec不会被丢弃，而是被保留下来。在后续的功能迭代和维护中，我们继续更新和使用这份Spec。
🥉 Spec-as-source（规约即源码）：终极形态。Spec是唯一需要人来编辑的核心文件。开发者只修改Spec，代码由AI全权负责生成和修改，人类甚至不需要直接接触代码。
这三个层次层层递进，描绘了一幅从“人机协作”到“人导机创”的宏伟蓝图。那么，实现这个蓝图的工具表现如何呢？
⚔️ 三大SDD工具实战对比
为了搞清楚SDD在现实世界中的样子，我们来看看市面上三款主流的SDD工具：Kiro、spec-kit 和 Tessl。
1. Kiro：轻量级的敏捷派 🍃
Kiro是三者中最简单、最轻量级的一个。它的工作流非常清晰，基本上遵循Spec-first的理念。
工作流：需求 (Requirements) → 设计 (Design) → 任务 (Tasks)
每个步骤都对应一个Markdown文档，Kiro会在VS Code里引导你完成这三步。听起来很美好，但实际用起来可能会发现一个问题：杀鸡用牛刀。
比如，当你想用Kiro修复一个小Bug时，它可能会让你把这个小Bug写成4个“用户故事”和16条“验收标准”。这对于一个小任务来说，流程显得过于繁琐和冗长了。
2. Spec-kit：GitHub出品的重量级选手 🥊
Spec-kit是GitHub官方推出的SDD工具，功能更强大，也更复杂。它最核心的概念是“章程（Constitution）”，相当于一个项目的“记忆库”，包含了所有开发任务都必须遵守的顶层原则。
工作流：章程 (Constitution) → 规约 (Specify) → 计划 (Plan) → 任务 (Tasks)
Spec-kit的流程非常严谨，会生成大量的Markdown文件和检查清单，让你在每个环节进行确认和精炼。但这也带来了新的问题：文档评审地狱。
一位尝试过的开发者吐槽说：“Spec-kit为我创建了海量的Markdown文件，它们内容重复，冗长乏味。说实话，我宁愿去审查代码！”
这种体验，相信很多开发者都能感同身受。过多的流程和文档，有时非但不能提升效率，反而会成为一种负担。
3. Tessl Framework：激进的理想主义者 ✨
Tessl是三者中最激进的，它明确追求Spec-anchored，甚至在探索Spec-as-source的终极形态。
它的一个惊人特性是，从Spec生成出来的代码文件顶部，会赫然写着一行注释：
// GENERATED FROM SPEC - DO NOT EDIT // (由Spec生成 - 请勿编辑)
这意味着，开发者应该彻底放弃修改代码，转而只维护Spec文档。Tessl会负责将Spec同步到代码。
这种模式让人想起了十几年前的模型驱动开发（MDD）。MDD也试图通过中间模型来生成代码，但最终因为过于笨重、抽象层次尴尬而未能普及。Tessl虽然借助LLM的强大能力摆脱了MDD的某些束缚，但也引入了LLM的“不确定性”问题。这会不会是新瓶装旧酒，甚至陷入“不灵活”和“不确定”的双重困境呢？
🤔 SDD是银弹还是陷阱？五大灵魂拷问
体验了这些工具后，我们不禁要冷静下来，提出一些关键问题。SDD的未来，或许就藏在这些问题的答案里。
1. 一套流程能打天下吗？
当前的SDD工具似乎都提供了一套固定的、相当“重”的流程。但软件开发任务的规模和类型千差万别，从改一个错字到开发一个全新模块。用同一套重量级流程处理所有问题，显然不现实。一个高效的SDD工具，必须为不同规模的任务提供灵活的工作流。
2. 审文档，还是审代码？
SDD的核心之一是用自然语言的Spec来替代部分代码审查。但当Spec变得像代码一样冗长、复杂、充满技术细节时，审查它真的比审查代码更轻松吗？我们是不是只是把负担从一个地方转移到了另一个地方？
3. 我们真的掌控一切了吗？
尽管有详尽的Spec、模板和检查清单，但AI智能体仍然会“自由发挥”。它们有时会忽略Spec中的关键指令，有时又会过度解读某些规则，导致生成重复或错误的代码。这种“虚假的控制感”可能会让开发者在关键时刻措手不及。
4. 谁是目标用户？
很多SDD工具的演示都包含了定义产品目标、编写用户故事等环节。这究竟是为谁设计的？是希望开发者承担更多产品经理的角色，还是需要产品经理和开发者结对使用？目前，这个界限非常模糊。
5. 我们是否在重蹈覆辙？
正如前面提到的Tessl与MDD的相似之处，Spec-as-source的理念并非全新。我们应该从过去的技术浪潮（如MDD）中吸取教训。LLM解决了代码生成器的问题，但也带来了不确定性。我们必须警惕，不要在追求自动化的道路上，陷入新的困境。
💡 写在最后：未来何去何从？
经过一番深入探索，我们可以得出几个初步结论：
首先，“规约先行（Spec-first）”的原则本身极具价值。在开始一项复杂的AI编程任务前，花时间精心构建一份清晰的Spec，无疑能极大地提升与AI协作的效率和准确性。如何构建有效的“记忆库”，如何为AI编写高质量的设计文档，这些都是当下开发者最关心的问题。
然而，“Spec驱动开发（SDD）”这个术语本身还很模糊，定义尚在演变中。市面上的工具虽然各有特色，但似乎都还在摸索阶段，离成熟好用还有一段距离。
AI编程的未来，需要我们保持开放的心态，更需要批判性的思考。SDD或许指明了一个方向，但通往未来的路，还需要我们一步一个脚印地去探索和验证。
那么，你对Spec驱动开发有什么看法呢？你认为它是未来的趋势，还是一个被过度炒作的概念？欢迎在评论区留下你的真知灼见！👇