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AI编程能力边界探索:基于 Claude Code 的 Spec Coding 项目实战|得物技术

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得物技术
发布2026-03-12 11:16:12
发布2026-03-12 11:16:12
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概述
10 天实战、2.5 万行净增代码、36% 研发提效,一场基于 Claude Code 的 Spec Coding 深度实践。通过 “约束 + 示范 + 视觉” 三层规范体系,我们摸清 AI 编程的真实能力边界,拆解结构化工作流如何消除不确定性,重构 AI 时代开发者的核心竞争力。
文章被收录于专栏:得物技术得物技术

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、前言
  • 二、Spec Coding
    • 什么是 Spec Coding 工作流
    • Spec 工作流的实际价值
  • 三、项目是什么
  • 四、数据概览
  • 五、开发时间线:10 天的演进过程
    • 阶段一:设计阶段
    • 阶段二:项目搭建(2个工作日,20 条指令)
    • 阶段三:功能开发(4个工作日,89 条指令)
    • 阶段四:细节打磨与生产部署(4个工作日,108 条指令)
  • 六、典型案例
    • 案例一:AI 驱动产品设计
    • 案例二:SDD 驱动前端功能研发
    • 案例三:SDD 驱动系统重构
    • 案例四:复杂问题排障
  • 七、代码规范落地:CLAUDE.md 和 Rules 的实际效果
    • 规范体系设计思想:三层结构
      • 第一层:约束层(.claude/rules/)
      • 第二层:示范层(.claude/code-design/)
      • 第三层:视觉层(.claude/ui-design/)
    • 规范约束的实际效果
  • 八、MCP 工具:消除信息断层
    • MCP 一:接口文档直连
    • MCP 二:飞书云文档直读
  • 九、AI Spec Coding 经验总结
    • 重新理解「AI 辅助编程」是什么
    • AI 的能力边界在哪里
    • AI 失效的三种模式
    • 开发者角色的重构
    • 值得期待的方向
    • 一句话总结
  • 往期回顾
  • 文 /阳凯
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