关于AI coding工程新范式SDD开发，它通常指：
规范驱动开发（Specification-Driven Development）。这是一种在AI辅助编程兴起背景下，强调以清晰、结构化的规范作为开发过程核心的新范式。
什么是规范驱动开发（SDD）
规范驱动开发的核心思想很明确：在编写具体代码之前，必须优先用清晰、结构化的语言完整定义系统的预期行为、功能需求和各种边界条件。
这旨在将开发重心从传统的“如何实现”后移，转向更前置的“要实现什么”和“为何要实现”，把原本可能模糊的意图，转化为明确的、甚至可被AI直接理解和执行的“技术契约”。
它与另一种流行的AI编程范式“氛围编程”（Vibe Coding）形成鲜明对比，后者更依赖开发者通过自然语言与AI进行即兴、迭代的对话来生成代码。而SDD强调规则优先，主张通过前置的严密设计来减少后续开发的不确定性。
SDD的核心特点
· 意图优先：开发者首先需要清晰地定义“做什么”和“为什么做”，将业务意图转化为精确的技术规范，而“怎么做”则由开发者和AI共同完成。
· 规范即资产：在SDD中，规范不再是沉睡的文档，而是结构化、可版本控制、可执行、可复用的核心资产，是项目“唯一的真相之源”。
· AI作为执行者：当规范足够清晰时，AI编程工具的角色就从“猜测者”转变为“执行者”，它能根据明确的指令生成更符合意图、质量更高的代码，从而减少偏差并提升开发效率。
如何实践SDD
SDD的实践通常遵循一个系统化的流程，并依赖特定的工具。
基本流程可以概括为三个阶段：
1. 定义规范：使用自然语言或结构化格式（如YAML、JSON）详细描述功能需求、成功标准、边界场景和验收条件。
2. 生成与实现：利用SDD工具将规范转化为实际的开发工件，例如代码骨架、API文档、测试用例等。
3. 迭代与演进：将规范纳入版本管理，当需求变化时，优先更新规范，再驱动代码和测试的同步变更，保持所有部分的一致性。
一些代表性的SDD工具
1. Kiro
擅长自然语言解析，能将用户故事式的描述实时转化为TypeScript等语言的代码骨架，适合快速原型构建。
2. spec-kit
强调工程化严谨性，使用YAML/JSON等结构化格式定义规范，支持“一次定义，多技术栈实现”，适合需要高合规性的企业级项目。
3. Tessl
专注于逻辑验证，通过声明式语言和形式化方法，确保实现与规范一致，适用于金融、自动驾驶等高可靠性要求的领域。
SDD的价值与挑战
SDD能为你带来哪些好处？
· 提升效率与质量：有案例表明，采用SDD后，需求误解率可下降近40%，开发周期缩短28%，并且自动生成的代码单元测试覆盖率更高。
· 增强可追溯性：任何代码都可以回溯到其源头规范，使得变更影响分析、系统审计和维护都变得更加容易。
· 促进团队协作：规范成为一种统一的“语言”，帮助产品、技术、运营等不同角色的人员更好地理解对齐，减少沟通成本。
需要注意的挑战：
· 思维转变：习惯于“边写边想”的开发者需要适应“先想清楚再动手”的模式，初期可能会感到被束缚。
· 规范质量决定上限：如果初始的规范本身存在模糊或逻辑漏洞，AI生成的代码反而会放大错误。
· 工具生态仍在发展：目前不同的SDD工具各有侧重，尚未形成统一的标准，跨平台协作可能面临集成挑战。