在人工智能辅助开发逐渐走向常态的今天,规格驱动开发成为连接需求、文档与代码的桥梁。将 Markdown 作为规范语言,并交由 AI 编程代理将其"编译"成可执行代码,已经不再是概念实验,而是许多工程团队正在尝试的实际工作流。通过把设计决策、API 说明、数据库架构以及运行行为全部写入结构化的 Markdown 文件,开发者可以把注意力放在意图表达与演进管理上,让 AI 专注于代码生成、重构与重复性实现细节的落地。对长期维护、团队协作和快速迭代都有明显的好处。 规格与文档合并能够显著降低上下文丢失的风险。传统方法中,需求文档、README、设计说明与代码往往各自独立,演进过程会导致不一致。
把用户可见的 README 与内部实现规范(如 main.md、compile.prompt.md)并存于同一仓库,并明确把 README 的 Usage 段落引用进规范中,可以保证用户文档与实现愿景保持同步。AI 编程代理每次生成代码时都能读取并依据这些规范操作,从而减少重复解释与失忆式提问。 构建规范时,语言的选择与结构化程度非常关键。Markdown 的优势在于其可读性、版本控制友好和天然支持超链接与代码块。建议把命令行接口、配置结构、数据库模式、外部 API 查询示例、容错与边界条件等以明确的小节形式表述。用统一术语描述相同概念,避免同义词混用,以降低 AI 生成不一致实现的概率。
例如把 pull/get/fetch 统一为 pull,把环境变量与 CLI 参数的映射写清楚,从而保证生成代码里只出现一种变量访问方式。 与 AI 协作的提示工程同样重要。把负责"编译"任务的提示放入专门的 prompt 文件(如 compile.prompt.md),内容要简洁但明确,例如要求编译结果遵循规格文件、使用特定的日志库、避免交互式询问并自动执行构建任务。保持 prompt 简短而稳定,有助于跨工具迁移,例如从 GitHub Copilot 切换到 Claude Code 或 Gemini CLI。另设一个 linting prompt 用于规范化 Markdown 本身,可以自动消除重复、统一术语和精简说明,从而让规范本身成为可维护的"源代码"。 在实践中,工作流如下:编辑或扩展 README 与 main.md,触发 AI 编程代理通过 compile.prompt.md 生成源码文件,例如 main.go,运行并测试生成代码,根据运行结果迭代修改规范。
与以往由人直接编写代码的流程相比,这种以规格为中心的循环把意图的表达放在首位,从而加速探索式开发和快速原型迭代。对复杂系统而言,若把每个规格章节约定为独立模块,让 AI 在编译阶段将对应部分拆分成不同源码模块,可以降低单个生成文件体积并提升编译效率。 数据库与数据模型在规格中需要特别关注。将表结构、主键、索引、字段语义以及读写约束都写入 Markdown,并说明持久化策略(例如避免事务、逐条保存、或启用批量写入),可以让 AI 生成更可预测的持久层代码。GraphQL 查询、API 响应示例和分页策略都应在规范中体现。示例查询语句和边界条件制约(例如按更新时间截断拉取,以避免重复抓取)能显著降低生成代码出现逻辑错误的概率。
测试与验证不能被忽视。规格驱动并非替代测试,而是让测试变得更具可生成性。基于规范自动生成测试用例是一个高价值方向:把接口契约、输入输出示例和错误情形写进 Markdown 后,可以让 AI 生成单元测试与集成测试的初稿,再由开发者审查与完善。CI 流水线应把生成代码的构建、静态检查、单元测试与安全扫描作为必过关卡,确保生成过程不会引入不可接受的回归。 安全与凭证管理是实际应用中的关键风险点。规范文件中不应硬编码密钥或私有凭证,提示文件应明确规定从何处读取凭证,例如环境变量或安全凭证管理服务。
AI 生成代码时要采用安全库、避免将敏感信息写入日志,且在生成的 README 中标注运行前的安全配置步骤。代码审查策略仍然重要,自动生成的变更应通过人类审核与自动化检查双重控制。 管理生成代码的版本与可追溯性是长期维护的核心。把规范文件作为"单一可信来源",并在每次重大修改时提交规范变更记录,能在回溯问题时提供更直接的线索。建议在仓库中保留生成的源码,但对其进行可推翻的标注,例如在文件头部注明"来源于 main.md,变更请修改规范后重新生成"。此外,把生成步骤纳入 CI,使得任何规范提交都会触发生成与构建检查,可以在 pull request 层面自动验证规范与实现的一致性。
应对 AI 生成代码中常见的上下文遗忘或矛盾建议,可以采用多层次的保证措施。首先把核心决策写入固定的 copilot-instructions 或类似全局指令文件,确保编译提示在每次运行时都能读取。其次把规范拆分成语义明确的小模块,减少单次生成需要消费的上下文量。再次在 prompt 中加入"优先遵守规范"或"遇到冲突请保持现有行为并记录变更原因"的条款,帮助 AI 在遇到不确定时保持保守策略。 性能与可扩展性方面,生成的代码体积与复杂度会影响编译与构建时间。大项目应在规范中加入模块化指引,明确约定每个大节应拆分为独立模块或包。
编译 prompt 可以进一步要求把每个 ## 章拆分为独立文件并生成合适的包声明与导入路径。对于需要跨语言迁移的场景,保留高质量的规范意味着可以将同一套规范交给不同语言的编译器或 AI 工具,从而快速在另一门语言中重建系统。 AI 工具选择与生态兼容性也会直接影响工作流稳定性。GitHub Copilot 在 VS Code 中与仓库结合紧密,支持专门的 prompt 文件与 agent 模式;其他工具如 Claude Code、Gemini CLI 也提供不同的接口与能力。建议以可替换的方式编写 prompt 与规范,避免绑定某一接口细节。开源工具如 Spec Kit 能进一步提供规范模板、可复用的 prompt 与自动化脚本,帮助团队快速上手并共享实践。
团队协作模式需要一定的文化与流程调整。把规范转为第一类工件意味着产品经理、设计师与开发者之间的沟通将更多地通过规范进行。代码审查会部分转向对规范变更的审查,而不是纯粹的实现细节。为保证协作效率,可以把规范改动纳入常规的评审流程,并在规范中写明兼容策略与迁移步骤,减少生成后出现的大范围破坏性更改。 如何面对 AI 的"幻觉"或生成不准确实现的问题?最佳实践是把关键业务逻辑与安全边界写得极为明确,借助示例驱动的规范来约束生成,此外在生成后的代码上执行严格的单元与合同测试。把测试用例和示例数据也写进规范,能让 AI 在生成实现时更贴合预期。
对于外部依赖,要求生成代码引用确定版本的依赖并记录来源,从而减少依赖漂移导致的问题。 当项目不断演进时,如何避免规范膨胀与冗余?引入定期的规范重构流程与 linting 提示可以帮助保持清晰度。linting prompt 的角色是把自然语言当作可编程语言进行优化,消除模糊描述、统一术语并移除重复段落。保持短小精悍的段落和明确的责任划分,会使得 AI 更准确地完成代码生成工作。 从组织层面看,采用规格驱动开发还带来人才与流程上的收益。新人可以通过阅读规范快速理解系统行为,产品团队也可以更直接地把需求转化为可执行规范。
因为规范本身是版本控制的文本,所以审核、回滚与历史追踪比传统的口头或散落的文档更容易。对外开放的库或工具若把使用示例与 API 规范写进 Markdown,也能显著提升社区贡献的效率。 未来展望方面,随着 AI 编程代理能力提升与集成工具成熟,规格驱动开发有望扩展到更广泛的自动化环节。自动化生成的测试、性能基准、可观察性仪表板以及部署配置,都可以从同一套规范中衍生。跨语言、跨平台的规范转换工具将使得用 Markdown 描述业务成为可移植的"契约",进而支持从 Go 到 Python、Rust 或 JavaScript 的快速重建。 结语:把 Markdown 当作编程语言并不是为了替代工程实践,而是为了让意图更清晰、减少重复沟通与上下文切换。
把规范作为中心工件,结合稳定的 prompt、严格的测试链路与安全审查,可以把 AI 的生成能力转化为可控、可重复且高效的工程生产力。对于愿意尝试的团队,先从小型工具或命令行应用入手,通过逐步积累规范编写与生成的经验,再把流程推广到更大项目,是比较稳妥的路径。最终,规范驱动开发将成为团队把战略目标转化为可执行代码的重要手段,同时也为更自动化、更可靠的开发未来奠定基础。 。
