Spec Kit 终结AI瞎写代码

Spec Kit 终结AI瞎写代码

告别AI胡说八道！GitHub开源神器SpecKit来了！
先去看看这个教程吧：

目录
  • spec-kit是什么？
    • 核心理念（SDD 四个关键词）
    • SpecKit组成与目录结构
    • SpecKit典型适用场景
  • 安装过程
  • 完整工作流程
    • 阶段0：Build（构建）：目标：设置项目环境和初始化Spec-Kit
    • 阶段1：Specify 命令 - 功能规范创建
    • 阶段2：Plan 命令 - 实现计划生成
    • 阶段3：Tasks命令 - 任务列表生成
    • 阶段4：Implement（实现）
  • 具体使用
    • Spec-Driven 工作流（以Claude Code为例）
      • 1. 初始化一个 spec 项目<PROJECT_NAME>（核心功能，依赖 Git 已可用）

spec-kit是什么？

Spec-Kit 是一套微软发布的“规格驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）”工具包，方法论 + 脚手架 + CLI + 模板：把“规格→计划→任务→实现”的流程标准化，并把这些步骤做成可执行的斜杠命令，让 Claude Code / Copilot / Gemini CLI 等代理有章可循，而不是即兴“凭感觉写代码”。核心组件是 Specify CLI（命令：specify），用于初始化模板、生成命令、校验环境等。目标是把“先写清楚规格/意图，再规划，再拆任务，最后由 AI 代理实现”的流程产品化，替代一把梭的大Prompt“vibe coding”。

Spec-Kit有什么用呢：

  • 让“写什么/为什么”（Spec）先于“怎么做”（Plan/Tasks/Impl），减少返工；
  • 给代理提供统一的“宪法”和护栏（安全、质量、SLO、禁行区等）；
  • 产出一套可追溯的工件与目录结构（如 .specify/、任务清单、计划文档等）。

核心理念（SDD 四个关键词）

  • Intent first：明确要做“什么/为什么”，再谈实现细节；
  • Rich specs：用结构化的规格与检查清单约束 AI；
  • Multi-step refinement：多阶段收敛替代一次性大Prompt；
  • Model-agnostic control：与多种代理协同但不绑定技术栈。

SpecKit组成与目录结构

仓库主要包含：src/specify_cli（CLI）、templates/（规格/计划/任务模板）、scripts/（自动化脚本）、memory/（团队“宪法/准则”文档）、docs/ 等。初始化后项目下还会生成 specs// 的规范与计划树。

典型初始化后的目录示例：

your-project/
├── .specify/                   # Spec Kit 配置目录（v0.0.34+）
│   ├── memory/                 # 项目知识库
│   │   ├── constitution.md     # 项目宪法（九大架构原则）
│   │   └── constitution_update_checklist.md
│   ├── scripts/                # 自动化脚本
│   │   └── powershell/         # PowerShell脚本版本
│   │       ├── create-new-feature.ps1
│   │       ├── setup-plan.ps1
│   │       ├── check-task-prerequisites.ps1
│   │       ├── common.ps1
│   │       ├── get-feature-paths.ps1
│   │       └── update-agent-context.ps1
│   └── templates/              # 模板文件
│       ├── spec-template.md    # 规范模板
│       ├── plan-template.md    # 计划模板
│       ├── tasks-template.md   # 任务模板
│       └── agent-file-template.md # AI助手配置模板
├── specs/                      # 功能规范目录（用户创建的规范）
│   └── 001-feature-name/       # 自动编号的功能目录
│       ├── spec.md             # 功能规范
│       ├── plan.md             # 实现计划
│       ├── research.md         # 技术研究
│       ├── data-model.md       # 数据模型
│       ├── contracts/          # API契约
│       ├── quickstart.md       # 快速验证指南
│       └── tasks.md            # 任务列表
└── CLAUDE.md                   # AI助手配置（自动生成）

目录结构更新说明：从 v0.0.34 版本开始，Spec Kit 将配置文件和脚本统一放在 .specify/ 隐藏目录中，以避免与用户项目文件冲突并提供更清晰的项目结构。

SpecKit典型适用场景

新功能开发：完整的四阶段流程，适合复杂功能开发
Bug修复：简化流程，重点关注测试和验证
代码重构：先明确规格，再进行重构
API设计：详细的规格定义和测试用例
团队协作：规格文档作为团队沟通的统一语言
项目交接：完整的规格和文档便于项目移交

它的核心用途集中在三方面：

  • 项目初始化：快速生成带规范目录（如 .specify/ 、 specs/ 、 scripts/ ）和模板的项目骨架，无需手动搭建基础结构。
  • 流程标准化：Specify（规格化） → Plan（规划） → Tasks（任务分解） → Implement（实现）
    提供 /speckit.constitution （定项目原则）、 /speckit.specify （写功能规格）、 /speckit.plan （出技术方案）等一系列斜杠命令，覆盖从需求澄清到任务拆解的全流程。
  • 一致性保障：通过 /speckit.analyze 等命令检查需求文档、技术方案、任务列表之间的矛盾或遗漏，避免开发偏离目标，同时支持并行任务识别，提升开发效率。

安装过程

安装命令：

uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git#如果提示错误：
Command 'uv' not found, but can be installed with:
sudo snap install astral-uv# 安装完成后，验证是否成功（查看 uv 版本）
uv --version
uv 0.8.17 (10960bc13 2025-09-10)#(base) root@Desktop-CLF:~# uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git
/ has 'other' write 40757
# 以 root 身份修复根目录权限（仅保留必要权限，移除其他用户的写入权）​
sudo chmod 755 /
# 修复后验证权限是否正确（应显示 drwxr-xr-x）​
ls -ld /
drwxr-xr-x 25 root root 4096 Oct  8 17:41 /
#若仍显示 40757 或包含 w 权限，重新执行 sudo chmod 755 / 确保生效（部分系统需重启终端刷新权限缓存）

官网地址：https://github.com/github/spec-kit

安装完成后，可以用specify check来检查一下：
image

  1. 优势：基础开发环境已完备（无需额外配置即可用）​
    核心依赖 Git 和常用 IDE VS Code 已安装，后续使用 specify-cli 的基础功能（如创建项目、关联 IDE、版本控制）时无需额外补装工具，可直接上手。​
    Claude Code CLI 已可用，若你需要 AI 辅助编写 spec 文件（如自动生成 spec.yaml 配置），可直接调用该功能，提升效率。​

  2. 可补充点：非核心工具按需安装（不影响基础使用）​
    若后续需要使用某类扩展功能，可针对性安装缺失工具，例如：​
    需用 Google Gemini 辅助开发：安装 Gemini CLI（参考官方文档 gcloud components install gemini-cli）；​
    常用 Cursor IDE：安装 Cursor 后，通过 specify check 会自动识别 Cursor IDE agent，支持 specify open --ide=cursor 直接唤起。

#如何切换AI后端？A: 可以通过配置文件修改：
# .spec-kit/config.yml
ai_backend: claude  # 可选: claude, gemini, copilot
#规范文件存储在哪里？A: 默认存储在项目根目录的.spec-kit/specs/目录下。

完整工作流程

参考上面的视频教程，也可以看这2篇文章：
入门：https://zhuanlan.zhihu.com/p/1959040296479339345
重点阅读：https://blog.csdn.net/thinktodo1998/article/details/151832870

阶段0：Build（构建）：目标：设置项目环境和初始化Spec-Kit

  1. 按照上述安装步骤完成环境配置
  2. 确认所有命令可用
  3. 准备开始规格驱动开发

阶段1：Specify 命令 - 功能规范创建

目标：明确项目需求和规格
核心作用：将自然语言功能描述转化为结构化技术规范

执行机制：
自动扫描现有规范，确定下一个功能编号（如003）
创建语义化分支名（如 003-user-management-system）
基于规范模板生成结构化文档
创建 specs/003-user-management-system/spec.md

自动生成内容：
用户场景和测试：基于描述生成的用户交互流程
功能需求：每个需求都必须可测试和明确
关键实体：如果涉及数据，识别核心数据实体
验收标准：明确的成功标准和完成定义

执行命令，使用/specify命令描述你要构建的内容：

  1. 专注于什么和为什么，而不是技术栈
  2. 描述用户旅程和体验
  3. 定义成功标准

审查和修改，执行/specify命令后，Claude Code会生成详细的规格文档（spec.md）需要审查并修改：
重点关注：

  1. 业务逻辑准确性：是否符合你的业务需求
  2. 功能完整性：是否遗漏重要功能
  3. 边界条件：错误处理、异常情况
  4. 性能要求：响应时间、并发用户数等
  5. 安全要求：认证、授权、数据保护

阶段2：Plan 命令 - 实现计划生成

目标：制定技术实现计划
核心作用：读取功能规范，生成详细的技术实现计划

执行机制：
读取和分析功能规范中的需求、用户故事和验收标准
读取项目宪法确保架构合规性
执行计划模板的9个阶段流程
在specs目录生成多个设计文档

自动生成的文档：
plan.md - 详细实现计划和架构决策
research.md - 技术选型研究和决策依据
data-model.md - 完整的数据模型设计
contracts/ - OpenAPI规范和事件定义
quickstart.md - 关键验证场景和设置指南

执行命令，使用/plan命令提供技术实现规划
审查技术计划，Claude Code会生成详细的技术计划，包括：
架构设计：系统整体架构
技术栈选择：前后端技术栈
数据库设计：数据模型和关系
API端点规划：RESTful API设计
部署策略：部署和运维方案

/plan — 出技术实施方案（How）
指定技术栈、架构、接口契约、数据模型，生成 plan.md / contracts/ / research.md / quickstart.md 等实施细节。

阶段3：Tasks命令 - 任务列表生成

目标：将规格和计划分解为可执行任务
核心作用：分析设计文档，生成按依赖关系排序的可执行任务列表

执行机制：
读取plan.md获取技术栈和库信息
如果存在，读取data-model.md、contracts/、research.md
根据可用文档生成相应任务
创建依赖排序和并行执行指导

任务生成规则：
每个契约文件 → 契约测试任务 [P]（可并行）
每个数据实体 → 模型创建任务 [P]（可并行）
每个API端点 → 实现任务（如果共享文件则串行）
每个用户故事 → 集成测试任务 [P]（可并行）

任务列表管理，生成的任务列表需要你：
优先级排序：调整任务执行顺序
任务细化：对复杂任务进一步分解
依赖关系：确认任务间的依赖关系

/tasks — 拆成可验证的小任务并实施
生成可执行的任务列表与分支命名，驱动代理逐项提交实现与测试

设置任务 → 测试任务 → 实现任务 → 集成任务 → 完善任务↓         ↓          ↓          ↓          ↓T001      T002       T005       T008       T010T003      T004       T006       T009       T011T007                             T012## 任务列表### 设置阶段
- **T001**: 项目初始化和依赖安装
- **T002**: 代码检查和格式化配置### 测试阶段（可并行执行）
- **T003 [P]**: WebSocket事件契约测试
- **T004 [P]**: REST API契约测试
- **T005 [P]**: 用户模型单元测试### 实现阶段
- **T006**: 实现用户认证服务
- **T007**: 实现聊天室管理服务
- **T008**: 实现WebSocket消息处理### 并行执行示例
```bash
# 可以同时运行的任务组
Group 1: T003, T004, T005
Group 2: T010, T011, T012

阶段4：Implement（实现）

目标：基于TDD原则实现代码
代码生成原则，让Claude生成代码时遵循：
必须先写测试（TDD原则）
获得测试批准后再生成实现代码
通过迭代测试和审查完善代码

执行编程工作，最后，开始一键执行实现（会按依赖顺序执行任务、调用本地 CLI、TDD 流程等）
/speckit.implement
这些标记[P]的task，都是claude code可以用task agent并行执行的。
spec-kit也只有支持并行的claude code可以玩转。否则就是痛苦的等待。

以上命令与阶段是 Spec-Kit 的标准路径；执行后可在 specs/<编号-特性名>/ 下看到 spec.md / plan.md / tasks.md / data-model.md / contracts/* 等产物。
这个流程就比较长了。不过claude code很好的一点是，他可以并行。

具体使用

Spec-Driven 工作流（以Claude Code为例）

1. 初始化一个 spec 项目<PROJECT_NAME>（核心功能，依赖 Git 已可用）

#进入项目：
cd <PROJECT_NAME>#方式一：创建新项目
# 依赖: Python、uv、Git、以及你要用的 AI 代理(如 Claude Code/Gemini CLI/Copilot)，
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> #使用默认AI后端# 创建时指定AI助手 Claude Code（推荐）
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> --ai claude# GitHub Copilot
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> --ai copilot# Gemini CLI
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> --ai gemini# Cursor
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init <PROJECT_NAME> --ai cursor#方式二：在现有项目中初始化
# 在当前目录初始化Spec-Kit，指定Claude Code（推荐）：
# 使用Claude Code（推荐）
specify init --here --ai claude# 使用GitHub Copilot
specify init --here --ai copilot# 使用Google Gemini
specify init --here --ai gemini# 使用Cursor
specify init --here --ai cursor# 在当前目录就地初始化（目录非空时可加 --force）
specify init . --ai claude --script ps
specify init --here --force --ai claude --script ps# 本机还没装 claude / 或被公司环境拦截时，跳过检测强行拉模板
specify init my-feature --ai claude --script ps --ignore-agent-tools

初始化后，会生成 .specify/、templates/、specs/、scripts/ 等目录与模版，且模板会自动注入一组 /speckit.* 的斜杠命令供代理使用。可用 specify check 自检依赖。

这里我用的是一个已有项目，使用specify init --here --ai claude， Do you want to continue? [y/N]: y
image
image
image

这里写的很清楚啦，下一步要做的事是：
│ 1. You're already in the project directory! │
│ 2. Start using slash commands with your AI agent: │
│ 2.1 /speckit.constitution - Establish project principles │
│ 2.2 /speckit.specify - Create baseline specification │
│ 2.3 /speckit.plan - Create implementation plan │
│ 2.4 /speckit.tasks - Generate actionable tasks │
│ 2.5 /speckit.implement - Execute implementation │
│ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯

╭──────────────────────────────────────────────── Enhancement Commands ────────────────────────────────────────────────╮
│ │
│ Optional commands that you can use for your specs (improve quality & confidence) │
│ │
│ ○ /speckit.clarify (optional) - Ask structured questions to de-risk ambiguous areas before planning (run before │
│ /speckit.plan if used) │
│ ○ /speckit.analyze (optional) - Cross-artifact consistency & alignment report (after /speckit.tasks, before │
│ /speckit.implement) │
│ ○ /speckit.checklist (optional) - Generate quality checklists to validate requirements completeness, clarity, and │
│ consistency (after /speckit.plan)

所以，依次在 Claude Code 里发送这些命令（每条回车执行）：
1）建立项目原则（生成/更新 .specify/memory/constitution.md）
/speckit.constitution

2）撰写功能规格（不要先纠结技术栈，专注要做什么 & 为什么）
/speckit.specify

3）结构化澄清需求
/speckit.clarify

4）产出技术实现方案
这一步再指定技术栈、架构
/speckit.plan

5）从实现方案拆解成任务列表
/speckit.tasks

6）检查一致性
对当前特性的所有工件做一次一致性/覆盖率体检——检查 constitution.md、spec.md、plan.md、tasks.md 之间是否互相矛盾、是否遗漏关键验收项/边界条件，是否存在范围蔓延、不可实现或未落地到任务的条目等。
/speckit.analyze

以上做完后，会留存下一系列文件，也就是常态化存储。

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