随着软件开发领域日益强调敏捷方法论，传统的产品规格说明书“Pflichtheft”曾一度被认为是过时和冗余的工具。许多企业转向采用更加灵活、迭代的Scrum方法，通过用户故事和任务票据管理项目进展，强调快速反馈和持续交付。然而，随着系统复杂度的提高，尤其是在金融科技等高风险行业，依靠分散的用户故事和票据作为唯一的需求记录手段，开始暴露出无法忽视的弊端。断裂的信息链条、模糊的需求理解以及知识沉淀的困难，导致开发效率下降，甚至引发潜在的高昂风险。在这样的背景下，生成式人工智能（GenAI）的迅猛发展为“Pflichtheft”的复兴提供了前所未有的机遇，传统的详细产品规格说明重新成为跨团队协作和高质量开发的根基。 从敏捷的奋斗到规格说明的回归 敏捷开发强调以人为核心，快速交付和迭代，在极大程度上提高了团队反应市场变化的能力。
Scrum方法作为其中的重要代表，提倡通过用户故事进行需求表达，将项目拆解成一系列待办事项。然而，这种方法天然适合需求相对简单、变化频繁的产品。对于金融级系统等容错率几乎为零的项目，过度依赖用户故事和票据的碎片化信息，会带来知识消失和理解失真的风险。票据关闭意味着背后的深层次业务逻辑和前提隐含被封存，而这些却是保证系统鲁棒性的重要财富。 德国联邦银行（Bundesbank）和欧洲央行在其关键金融系统建设进程中的经验告诉我们，尽管外界认为极其传统甚至陈旧的需求规格说明书形式，在保障高质量交付和控制复杂性方面却扮演着难以替代的角色。通过每周迭代更新和“代码化”管理规格文档，将其视为和源代码同等重要的“活着的资产”，不仅成为团队统一理解和交流的锚点，也为后续的自动化工具使用提供了坚实基础。
生成式人工智能提升规格说明的价值 进入生成式人工智能时代，详细且结构化的产品规格说明书成为AI模型进行高质量内容生成的核心“提示词”。通过将清晰、详尽的业务描述，业务流程图，状态转换，通信协议，以及每条业务规则一并纳入规格中，AI能够自动生成接口定义文件如OpenAPI规格或gRPC协议文件，大部分的业务代码，全面的单元测试与集成测试，甚至自动构建CI/CD流水线。这种由规格驱动的代码生成，解放了开发人员的重复劳动，提高开发效率，降低人为错误率。 此外，AI生成的标准化测试用例覆盖了更多边界场景和异常情况，避免了传统人工测试中的盲区，提升系统的整体健壮性。对初创团队和资金有限的小型企业而言，这种自动化测试与代码生成能力，更是大幅节省人力和时间成本，使得他们能快速响应市场需求，同时保持技术质量。 架构清晰、信息聚合的规范说明书重塑开发体验 在大型复杂项目中，信息往往散落多个孤立文档，如业务规则手册、API定义、操作流程图，给开发人员带来了巨大的查找成本。
格式混乱、版本不一致导致理解混淆，更不利于团队协作。高品质的规格说明书通过按业务功能模块组织内容，集中呈现相关流程、示例、规则、状态及消息定义，使开发者能够快速掌握完整业务背景和细节，极大优化了开发体验。 这种规格文件不仅是对业务的静态描述，更是一种活跃的交流工具，所有相关人员——业务人员、测试人员、产品经理和开发工程师——都可以基于同一个“单一事实源”进行讨论和洞察，减少跨部门沟通的误解，支持持续迭代和精准调整。 未来开发的核心竞争力：澄清意图与规格驱动 正如OpenAI的Sean Grove所言，“规格就是新的代码”。在AI辅助软件工程高速发展的时刻，清晰准确表达开发意图，比简单的代码更具战略价值。代码不过是规格的“有损投影”，规格定义了系统应有的行为和期望，是沟通和决策的核心。
在这基础上，AI工具能够将意图自动转换为有效交付物，确保整体一致性和高效产出。 尤其是在数字货币等国计民生级别的重大项目中，长期稳定运行与安全保障至关重要。一个维护得当、持续更新的产品规格说明书不只是文档，更是可执行的知识资产，支持团队不断传承和积累专业能力，防止关键知识流失。 投入规格说明书，释放成本削减潜力 金融数字化转型和国家级项目都在寻找降低建设及运维成本的方法。投资于细致完备的规格书，其带来的回报远超过初期文档撰写的成本。它成为AI模型最高价值的输入，以极高的准确率自动完成代码编写及测试覆盖，缩短开发周期，减少返工，消除需求歧义所导致的设计偏差。
我个人所参与的项目已经实践过这种模式，通过明确的规格转化为自动测试代码，使整个开发流程由传统的手工反复验证，演进为自动驱动的流水线式生产。人力能更多聚焦于复杂设计和优化创新，极大提高团队产出质量和效率。 展望未来，人工智能与详尽规格说明的结合，有望逐渐成为软件开发的新标准。明确表达意图的能力，将成为人类最重要的竞争力。对组织来说，建立长期可维护且可机器解读的规格知识库，是保持技术领先和快速响应市场需求的关键。 综合来看，生成式人工智能不仅仅是开发工具的革新，更促进了开发理念的回归和进化。
回归“Pflichtheft”式详尽规范，将传统经验与现代技术融合，成为高质量软件系统建设的重要基石。未来的软件工程变革，将是人机协同，意图清晰驱动编码和交付的黄金时代。
