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Spec-kit：規範驅動開發框架
讓 AI 按照專業流程開發專案
你好，我是程式設計師魚皮。
在前面的文章中，我們學習了如何用 AI 快速生成程式碼。但你可能會發現，AI 有時候會 「想到哪寫到哪」，生成的程式碼可能不符合預期，或者專案做到一半就亂套了。
有沒有辦法讓 AI 按照專業的流程來開發專案呢？
這篇文章，我會介紹 Spec-kit，一個由 GitHub 推出的規範驅動開發框架，讓 AI 像專業程式設計師一樣工作。
讓我們開始吧！
一、什麼是 Spec-kit？
Spec-kit 是 GitHub 推出的規範驅動開發（SDD）框架。
什麼是規範驅動開發呢？
傳統開發流程是：想到什麼寫什麼，邊寫邊改，最後再補文件。這樣容易導致需求不明確、程式碼和文件對不上。
而規範驅動開發的思路正好相反：先把需求寫成規範文件，並且把規範文件當作程式碼的唯一真相來源。你可以把規範文件理解為 "法律條文"，它包含了詳細的需求描述、系統設計和介面定義。AI 必須嚴格遵守這些條文來生成程式碼，確保產出完全符合預期。
二、快速上手 Spec-kit
讓我通過一個實際例子，帶你快速上手 Spec-kit。
1、安裝 Spec-kit
首先打開終端，利用 uvx 命令直接安裝運行 Specify 工具，並初始化一個專案：
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init my-project
選擇你使用的 AI 編程工具，Spec-kit 支援 Claude Code、GitHub Copilot 等幾乎所有主流編程工具。這裡我選 Claude Code：
根據作業系統選擇腳本類型，Windows 選下面的，其他選上面的：
執行完這個命令後，會在當前目錄下創建一個 my-project 資料夾：
資料夾裡面包含了這些核心文件：
.specify/memory/constitution.md：專案的基本準則和約定.specify/scripts/：一些可執行腳本.specify/templates/：模板文件.claude/commands/：定義了一套內建的斜槓命令，讓你在 AI 編程工具中可以直接調用
初始化程式還給了我們一些指引，告訴我們接下來如何運用這些命令來開發專案。
用 Claude Code 打開這個專案資料夾，就可以在對話中使用定義好的命令了。
2、標準化開發流程
接下來就是標準化的開發流程，參考 官方文件，主要分為 7 個步驟：
1）Constitution 制定專案準則
運行 /speckit.constitution 命令，定義專案的基本原則、程式碼規範、效能標準等。這是專案的 "憲法"，後續所有開發都要遵守。
比如：
/speckit.constitution 禁止使用藍紫漸變色風格的 UI
💡 如果你要做中文專案，最好在制定專案準則時就明確告訴 AI 「整個網站使用中文」。
AI 更新了專案準則文件：
建議每一步我們都用 Git 提交一個版本，這樣出了問題後能及時回滾，也便於我們看到每一步改動的文件。
2）Specify 編寫功能規範
運行 /speckit.specify 命令，描述要做什麼功能、為什麼做、用戶需求是什麼。比如：
/speckit.specify 我想做個【自動提醒我喝水的網站】
AI 為這次的需求創建了一個新的 Git 分支，防止污染現有專案。在這個分支下創建了一個需求規格文件（spec.md） + 一個需求檢查文件（requirements.md）。
需求規格文件非常詳細，還包含了邊緣測試用例，針對用戶各種可能的操作進行處理。
需求檢查文件中記錄了 AI 對於需求的理解，打勾表示 AI 理解並確認了：
3）Clarify 釐清不明確的地方（可選）
如果你發現需求檢查文件中有的條目沒有打勾，那你需要通過 Clarify 命令來讓 AI 引導你進一步明確需求，直到所有的條目都打上勾。
運行 /speckit.clarify 命令，AI 會提出結構化的問題，讓你來回答。從而幫你填補需求中的空白，比如邊界情況、錯誤處理等。
4）Plan 制定技術方案
運行 /speckit.plan 命令，讓 AI 決定用什麼技術棧、系統架構、資料模型、API 介面等。
制定技術方案完成，這次生成了一大堆文件，簡單了解一下：
- CLAUDE.md 專案開發指南，記錄技術棧和專案結構，用於指導 Claude Code 接下來如何開發
- quickstart.md 快速入門指南，包含 6 個實施階段和部署方案
- plan.md 實施方案，定義了純客戶端架構、儲存策略、憲法合規性檢查等
- data-model.md 資料模型設計，定義了 4 個核心實體（提醒設定、水量日誌、每日進度、歷史記錄）和儲存結構
- research.md 技術研究文件，記錄了 8 項關鍵技術決策
- contracts/api-contract.md API 介面文件
接下來，我們就可以準備開發實現了。
5）Tasks 拆解任務
運行 /speckit.tasks 命令，把計劃拆解成可執行的任務列表，並標註依賴關係和優先級。
生成了一個任務列表文件，每一步要做什麼都非常清晰：
6）Analyze 分析檢查（可選）
運行 /speckit.analyze 命令，檢查規範、計劃、任務是否完整一致，提前發現設計缺陷。
可以看到，AI 沒有檢查出問題，還讓我自信地進行下一步，真爽死了！
7）Implement 執行實現
最後，運行 /speckit.implement 命令，讓 AI 按照任務列表生成程式碼。
大功告成，看一下效果~
因為我這裡始終沒有提到使用中文輸出，所以網站內容都是英文的，不過我覺得效果還可以。
三、Spec-kit 的優缺點
到這裡，我們已經學會了如何用 Spec-kit 開發完整專案，再複習一下完整流程：
即使不用 Spec-kit，我們開發完整專案時也可以人工遵循這些步驟。
這種模式最大的好處是 對齊。所有人都基於同一份清晰的規範文件工作，大家對需求的理解高度一致，既減少了溝通中的誤解，又能確保程式碼品質。
不過缺點也很明顯，對於小專案，本來直接寫程式碼幾分鐘就能搞定了，上面這套流程走下來差不多要半個小時！
所以這套流程比較適合團隊從 0 開始做完整的新專案，雖然流程比直接寫程式碼慢一些，但能大大降低返工的風險，長遠來看反而更高效。
寫在最後
看到這裡，相信你已經對 Spec-kit 有了基本的了解。
Spec-kit 不是萬能的，但在合適的場景下，它能幫你大幅提升專案品質。
如果你正在做大型專案、需要團隊協作、對程式碼品質要求高，那麼可以試試 Spec-kit。但如果你只是想寫個簡單的腳本或者快速驗證一個想法，直接讓 AI 生成程式碼會更快。
選擇合適的工具，才能事半功倍。
在接下來的文章中，我會繼續介紹其他規範化開發工具，幫你找到最適合自己的開發方式。
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