

用AI写代码，最怕什么？它自作主张。

你让它加个登录，它给你整出OAuth、短信验证、人脸识别。你让它修个bug，它把整个模块重写了。更气人的是，改完之后你都不知道它动了哪里，Code Review无从下手。

这就是“vibe coding”的真实写照——你给AI一句话，它给你一堆代码，好坏全凭运气。

**OpenSpec解决的就是这个问题：先定规矩，再干活。**

## 原理

OpenSpec的思路很简单：不让AI直接写代码，而是先让它写规范。

规范长这样：

```markdown
# 需求：用户筛选
- 支持按角色筛选（管理员/普通用户）
- 支持按团队筛选（技术/产品/运营）
- 筛选后URL参数同步
```

规范写清楚，你确认了，AI再动手。它敢乱加功能？规范里没有，它就不该写。

**核心文件就两个：**
- `specs/` —— 当前系统的规范（只读，不准改）
- `changes/` —— 要改什么（写在这里，等你审批）

这就好比Git的main分支和feature分支——规范是稳定版，变更是提案。

## 流程

### 1. 写提案
你告诉AI：“给用户列表加按角色筛选”
AI不写代码，先建文件：
```
changes/add-role-filter/
├── proposal.md   # 为什么要加、加在哪
├── tasks.md      # 要干哪几件事
└── specs/user-list/spec.md  # 具体怎么筛
```

### 2. 你审批
打开`proposal.md`看一眼。太复杂？删掉多余功能。太简单？补充细节。
确认无误后，告诉AI：“可以干了”。

### 3. AI执行
AI严格按照`tasks.md`逐条实现。不会多写一行多余代码。
你可以随时看进度——做了几条，还剩几条。

### 4. 归档
代码合入后，执行归档。`changes/`里的内容合并到`specs/`，成为新规范。
下次改代码，AI就知道现状是什么，不会再重复造轮子。

## 实战

**场景**：给后台管理系统加“导出报表”功能。

**传统做法**：
开发者：帮我写个导出按钮
AI：生成200行代码，包含Excel、CSV、PDF三种格式，还自带邮件发送
开发者：我只想要Excel啊...
AI：好的，重新生成...

**OpenSpec做法**：

第一步，写提案：
```markdown
# 导出功能规范
- 格式：仅Excel (.xlsx)
- 触发：点击“导出”按钮
- 数据：当前筛选后的列表数据
- 并发：限制同时1个导出任务
```

第二步，审批通过。

第三步，AI按`tasks.md`逐条实现：
- [x] 添加导出按钮
- [x] 实现Excel生成
- [x] 对接当前筛选器
- [x] 加并发锁

第四步，归档。下次再加CSV导出，你知道要从`specs/`里改，而不是在代码里瞎塞。

## 收益

**可追溯**：每个功能都有对应的规范文件。谁写的？什么时候？为什么？全在Git历史里。

**可审查**：Code Review不再是看几百行diff，而是看规范变化。规范对了，代码大概率对。

**可复用**：新AI加入项目，读一遍`specs/`目录，秒懂系统全貌。不用重新“聊天灌上下文”。

## 限制

- **探索性原型**：你不知道要做什么，规范没法写
- **一次性脚本**：写完就扔，不值得建规范
- **纯算法优化**：规范描述“怎么更快”很难，不如直接看代码

对于正式项目、多人协作、长期维护——OpenSpec是目前AI编程最靠谱的工程化方案。

## 结论

一句话总结：**OpenSpec让AI从“自由发挥”变成“照章办事”**。

你不需要管AI怎么写代码，但你必须管AI写什么功能。规范就是那个“管”的工具。

试试这个命令（如果你的AI支持OpenSpec）：
```
/openspec:proposal 我要加一个功能：...
```

剩下的，交给流程。

你让它加个登录，它给你整出OAuth、短信验证、人脸识别。你让它修个bug，它把整个模块重写了。更气人的是，改完之后你都不知道它动了哪里，Code Review无从下手。

OpenSpec实战

高级软件开发工程师

人工智能

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开发工具

OpenSpec创新AI编程规范，让AI先写规范再写代码，杜绝乱加功能。通过specs/和changes/目录管理，实现提案审批、任务分解、规范归档全流程。解决AI代码不可控问题，提升可追溯性、可审查性和可复用性，是AI编程工程化的最佳实践方案。

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