最近做 AI 辅助开发时我发现一个很容易被忽略的规律AI 写代码的速度越快需求变更时返工的成本反而越高。表面上看AI 几分钟就能生成一版功能代码但需求只要稍微调整AI 就得重写一大片甚至把已经稳定的功能改坏。问题的根源通常不是 AI 能力不够而是我们在开始编码之前缺少一套“把需求讲清楚、把改动过程记录下来”的机制。AI 只看到当前对话里的片段看不到项目整体的演进历史。一旦需求变化它没有足够上下文只能靠猜于是返工。本文要拆解的是一套可以落地的 AI 辅助编码工作流我把它称为 Spec Kit。它围绕三个核心环节展开Specify写清楚要什么、Plan规划怎么改、Tasks拆成可执行的小任务。核心目标只有一个让每次需求变化都有记录让 AI 每次动代码之前都能读到最新的、完整的约束。这篇文章适合正在用 AI 编程工具做实际项目的人也适合想从“让 AI 写玩具代码”升级到“让 AI 参与工程交付”的开发者。读完以后你会掌握一套从需求评估到任务拆解再到变更记录的完整方法并可以直接复制模板到自己的项目里用。1. 背景与核心概念1.1 AI 写代码很快为什么返工更频繁先看一个常见场景。你让 AI“给订单列表加一个导出 CSV 的功能”AI 很快生成代码运行也能出结果。但过了一会儿你说“导出的时候要把金额保留两位小数”“时间用东八区”“列名改成中文”AI 又开始改。改完以后你发现原来的分页查询被影响导出功能里冒出了 SQL 拼接问题。这类问题不是 AI 不会写代码而是初始需求里根本没有“金额格式、时区、列名、分页边界”这些约束。AI 在第一轮按自己的默认假设写后续需求变化又要推翻之前的默认假设。任务越小改动越局部返工越不明显任务越大AI 生成的代码越多返工的连带影响就越不可控。在传统开发流程里我们会用需求文档、接口文档、改动评审来控制这种混乱。但 AI 辅助开发的习惯往往还停留在“对话即需求”的阶段需求全部藏在聊天记录里代码改完了聊天记录关闭上下文就消失了。1.2 什么是 Spec KitSpec Kit 是一套面向 AI 编程的文档化工作流核心是“先沉淀文档再写代码”。它不是一个需要安装的软件也不是某个厂商特有的功能而是一种工程约定。你可以把它理解成给 AI 准备的“简版需求规格说明书 任务执行计划”。这套流程包含三个关键词Specify把模糊想法转成明确规格。Plan根据规格制定修改计划明确涉及哪些文件、哪些模块、影响范围。Tasks把计划拆成原子化任务每个任务有输入、动作、验收标准。Spec Kit 最大的价值不是让 AI 一次就写对而是让 AI 在需求变化时知道“我上次做过什么这次要改哪里哪些地方不能动”。这就是工程里常说的可追踪性。对 AI 编程来说可追踪性比一次性正确更重要。1.3 为什么这里强调记录很多开发者误以为“给 AI 完整的项目代码”就能减少返工。实际上一次性塞入整个仓库AI 的上下文窗口根本装不下即使装得下它也无法判断哪些信息与当前需求相关。正确的做法是分层传递信息长期项目级约束放在独立文档里固定引用。当前需求相关的规格放在单独 Spec 文档里。每次任务执行计划放在 Plan 文档里。每个具体操作点放在 Task 里。一旦需求变化我们更新 Spec然后重新生成 Plan 和 Tasks。AI 接到的永远是“最新的、已经收敛过的信息”而不是一团混乱的聊天历史。这也是 Spec Kit 和普通提示词技巧的核心区别普通技巧优化“一次问答的质量”Spec Kit 管理的是“整个开发过程的信息流”。2. 环境准备与工程目录设计2.1 准备一个文档化项目结构需要在项目中创建专门存放 AI 开发文档的目录。这里给出一个推荐结构project-root/ ├── docs/ │ ├── ai/ │ │ ├── 00_global_rules.md # 全局编码约束 │ │ ├── specs/ # 需求规格文档 │ │ │ ├── 20250101_order_export_spec.md │ │ │ └── 20250115_refund_flow_spec.md │ │ ├── plans/ # 实施计划文档 │ │ │ └── 20250101_order_export_plan.md │ │ ├── tasks/ # 任务清单 │ │ │ └── 20250101_order_export_tasks.md │ │ └── change_logs/ # 需求变更记录 │ │ └── 20250101_order_export_changes.md ├── src/ ├── tests/ └── README.md这个结构的核心思路是规格、计划、任务、变更记录分开存放。文件命名带上日期和业务模块方便追溯。2.2 工具链与版本说明本文的方法不依赖特定 AI 工具操作层面的要求如下操作系统Windows / macOS / Linux 均可重点是文件路径和命令符合本地环境。AI 编程工具建议选择支持“引用外部文件内容”的工具例如各类支持 文件引用、自定义指令、计划模式的编码助手。Python / Java / Node 等编程语言版本按项目实际技术栈决定本文示例侧重流程不绑定具体框架。Git用于提交文档和代码形成可回退的变更历史。Markdown 编辑器VS Code、Typora、Obsidian 均可推荐 VS Code方便同时打开多个文档。需要说明的是不同 AI 编程工具的“计划模式”“代码计划”功能在细节上有差异。本文以通用的 Prompt 交互方式演示到具体工具上时只需要把文档内容作为上下文引用即可。2.3 全局规则文件在docs/ai/00_global_rules.md中定义 AI 每次开工前都必须遵守的规则。这些规则不放在对话里而是放在项目里让 AI 通过文件引用读取。示例内容# 全局编码约束 - 修改代码前先阅读相应 Spec 和 Plan 文档。 - 不得大范围重构与当前任务无关的代码。 - 对外提供的接口必须保持向后兼容。 - 异常信息必须包含上下文不能只打印 null。 - 所有新增配置项必须写入独立配置文档。 - 每完成一个 Task必须说明验证方式和结果。 - 涉及数据删除或覆盖时必须先提示风险。 - 不擅自生成与当前需求无关的模型或数据库字段。这些规则的目标是限制 AI 的“自由发挥”范围。没有约束的 AI 会在没被要求的情况下自动优化代码、顺手重构变量名这些行为恰恰是返工的主要来源。2.4 约定每次改动有记录为了让“每次需求变化都有记录”还需要约定变更日志的格式。变更日志不是代码仓库的 git log而是面向 AI 的上下文记录。它记录的是需求原本是怎样的。谁在什么时候提出了什么变化。变化之后哪些模块受影响。旧方案被放弃的原因。记录变更日志的好处是当 AI 在一次会话中产生错误判断时你可以在下一次会话中把“已确认放弃旧逻辑”这个事实重新传给 AI避免它走回老路。3. 核心流程拆解需求评估3.1 需求评估不是直接写需求文档在正式开始编写 Spec 之前先做需求评估。这个阶段的目标不是立刻列出功能清单而是把“模糊想法”里面缺省的假设全部找出来。举个例子用户说“加一个导出 CSV 功能”。你如果直接把这句话写成 Spec那么 AI 会自己假设导出到前端下载还是服务端文件CSV 包含哪些字段字段命名用英文还是中文大数据量是否需要流式导出导出权限怎么控制这些假设一旦和真实业务不一致返工就开始了。需求评估阶段要做的就是把这些开放式问题全部问一遍。3.2 需求评估清单我总结了一个适合 AI 辅助开发的评估清单你可以在沟通需求时逐项过一遍维度需要确认的问题业务目标这个功能解决什么问题用户是谁功能边界必须做什么明确不做什么输入输出输入是什么输出是什么格式要求数据结构涉及哪些字段类型、长度、单位业务规则金额精度、时区、排序、去重规则异常场景网络失败、空数据、超时、权限不足怎么处理性能要求数据量多大能否接受异步响应时间要求兼容性是否影响老接口、老页面、老数据验收标准什么样算做完如何验证不需要每次需求都回答全部问题但至少要回答“业务规则、异常场景、验收标准”这三项。3.3 需求评估结果落到文档需求评估的结果要落到 Spec 的“需求背景”和“术语定义”部分。这里有一个容易被忽略的点不要把需求评估的问答过程全部复制给 AI。比如不要这样写我问了产品经理他说字段要用中文又说金额保留两位小数后来想到可能要用逗号分隔但法国那边用的分号所以后来决定还是用逗号。AI 读这样的历史记录只会感到混乱。更合适的写法是把讨论结果整理成确定性的结论字段展示名使用中文金额保留两位小数CSV 分隔符统一为逗号。需求评估的目的是“消除不确定信息”不是“沉淀讨论过程”。记录讨论过程可以用独立日志但真正交给 AI 的 Spec 必须是干净、明确的。4. 核心流程拆解Specify4.1 Spec 文档要写什么Spec规格说明是给 AI 看的“需求定稿”。它的目标是让 AI 在不询问任何额外问题的情况下能够理解本次需求的范围和约束。一个标准 Spec 文档建议包含以下部分文档信息文档名称、创建日期、状态。需求背景一句话说明为什么做这件事。功能描述期望表现按用户场景组织。输入与输出接口输入、输出、格式。业务规则涉及计算、状态流转、格式转换的规则。非功能约束性能、安全、兼容性。不做清单明确本次不改什么。变更记录每次调整的时间与说明。其中“不做清单”经常被省略但它对降低返工非常重要。AI 默认认为自己应该把事情做完整如果有一个功能在边界附近你不说它就会顺手做进去然后产生各种连带改动。4.2 如何用 Spec 约束 AI 的上下文在实际 AI 编程工具中你不需要一次把整个 Spec 粘贴到对话框里。更好的方式是把 Spec 文件放在项目目录中然后通过引用指令让 AI 读取。通用 Prompt 示例请先阅读 docs/ai/specs/20250101_order_export_spec.md 然后告诉我你对这份规格的理解列出需要注意的关键约束。这样做的价值是AI 的输出基于文档内容而不是基于模糊记忆。你可以先检查 AI 是否“读懂”规格而不是立刻让它写代码。后续每次对话都可以让 AI 重新读取 Spec避免上下文漂移。如果工具支持“持久化上下文”或“项目记忆文件”可以把 Spec 路径配置进去让 AI 在每次任务开始前自动读取。4.3 一个最小 Spec 实例下面是一个可供复制的最小模板# Spec订单导出 CSV 功能 - 创建日期2025-01-01 - 状态已评审 ## 需求背景 运营人员需要将订单列表导出为 CSV用于线下分析和财务核对。 ## 功能描述 用户在后端管理页点击“导出”按钮系统生成当前查询条件下的订单 CSV 文件并提供下载。 ## 输入与输出 - 输入条件下单时间范围、订单状态、卖家 ID。 - 输出格式CSV 文件编码 UTF-8 with BOM。 - 文件命名orders_YYYYMMDD_HHmmss.csv。 ## 业务规则 - 金额字段保留两位小数。 - 时间字段统一使用 UTC 时间格式 yyyy-MM-dd HH:mm:ss。 - 列名使用中文表头。 - 导出数据量上限为 10 万行超过上限时提示用户缩小导出范围。 ## 不做清单 - 不修改导出权限逻辑。 - 不新增异步导出池。 - 不接入消息推送服务。这份 Spec 已经包含了足够的约束信息。AI 读到它以后不需要再次追问“金额精度怎么处理”“时区是哪时区”这类问题。5. 核心流程拆解Plan 与 Tasks5.1 Plan 和 Tasks 到底有什么区别很多开发者混淆 Plan 和 Tasks。这里给出清晰的定义Plan 描述的是“怎么做”的路径关注依赖关系和影响面。Tasks 描述的是“具体做什么”关注可执行的原子动作。举个例子如果要实现订单导出Plan 可能包含1. 在 service 层新增导出方法。 2. 在 controller 层新增导出接口。 3. 在管理端页面新增导出按钮。 4. 编写单元测试。但 Tasks 会更细Task-01新增 OrderExportRequest 参数类。 Task-02在 OrderExportService 中实现 queryAndFillData 方法。 Task-03在 OrderExportController 中新增 /export/csv 接口。 Task-04前端导出按钮绑定下载事件。 Task-05补充金额格式化与编码转换测试。Task 的粒度以“一次代码变更只解决一个问题”为准。如果一个任务里包含“同时改模型、写接口、调样式、加测试”那它就不是原子任务。5.2 任务拆分原则给 AI 编程工具拆分任务时我建议遵循几个原则第一按依赖顺序排列。比如先建参数类再写 service再写 controller最后接前端。AI 执行时按顺序逐个处理减少上下文切换。第二每个任务必须包含验收标准。没有验收标准的任务是模糊的AI 无法自我判断是否完成。第三任务之间要有信息传递。AI 工具如果支持“任务文件引用”可以让它从 Task-01 的执行结果中提取后续任务需要的输入。第四失败任务要单独记录。如果 AI 认为某个任务无法完成把原因写入“阻塞项”字段而不是直接跳过任务继续执行。5.3 带验收标准的任务模板上面用表格列一下任务模板实际项目中可以直接复制为 Markdown字段说明Task ID唯一编号任务名称简短描述依赖任务前置任务 ID目标文件要新增或修改的文件路径操作说明AI 需要做什么输入信息执行任务前必须读取的文档或代码位置验收标准如何判定任务完成风险点该任务可能引出的其他改动对应的实际任务如下## Task-01 - 任务名称新增订单导出查询参数类 - 依赖任务无 - 目标文件src/main/java/com/example/order/dto/OrderExportRequest.java - 操作说明创建查询参数类包含开始时间、结束时间、订单状态、卖家 ID 字段并添加参数校验注解。 - 输入信息读取 Spec 的“输入与输出”部分。 - 验收标准 1. 字段类型正确。 2. 时间参数包含校验注解。 3. 编译通过。 - 风险点无任务拆分到这种程度AI 执行时就不需要猜测“导出请求类”到底该包含哪些字段。即使 AI 的工具能力有限代码质量也会明显稳定。5.4 从 Plan 到 Tasks 的承接逻辑Plan 是流程线Tasks 是节点。实际生成时可以让 AI 先输出 Plan再逐个展开 Tasks。这里要注意一个常见误区不要直接让 AI“根据 Plan 写所有代码”。我曾经试过把整个 Plan 一次性丢给 AI结果 AI 在完成第一个 Task 后自动跳过了第二个 Task 的约束因为它已经开始“自由发挥”。更稳妥的方式是先让 AI 输出完整的 Plan 和 Tasks 清单由人工确认后再逐个执行。确认的过程就是你把关需求边界的机会。6. 完整实战案例给订单模块增加 CSV 导出功能下面用一个完整的实际案例把 Spec Kit 流程串起来。为了方便说明我假设项目是一个经典的三层结构Controller、Service、Mapper前端使用 Vue 技术栈。6.1 场景与需求变化记录需求最初版本是“给订单列表加一个导出 CSV 功能”。第一轮需求评估后得到以下变化记录2025-01-01 10:00 需求提出订单列表页增加导出 CSV 按钮。 2025-01-01 10:30 确认字段导出列包含订单号、用户昵称、订单金额、下单时间。 2025-01-01 11:00 增加规则金额保留两位小数时间使用 UTC 格式。 2025-01-01 14:00 需求变化运营希望列名显示为中文当时先用了英文列名后面改为中文。这个变更记录看起来简单但如果你直接把 14:00 的变化告诉 AI而不给它初始 Spec它根本不知道“列名之前为什么是英文”。所以我们的做法是每轮变化都同步更新 Spec 文档任务文件里只保留当前结论历史过程放进 change_logs。6.2 生成 Spec首先创建docs/ai/specs/20250101_order_export_spec.md内容为前面“最小 Spec 实例”的扩展版。补充列定义表格## 导出列定义 | 序号 | 中文列名 | 字段名 | 类型 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | --- | | 1 | 订单号 | order_no | string | - | | 2 | 用户昵称 | user_nickname | string | - | | 3 | 订单金额 | order_amount | decimal(10,2) | 保留两位小数 | | 4 | 下单时间 | order_time | datetime | UTC 时间 |这里已经把字段级信息写清楚了。AI 后续生成代码时不需要回头去查数据库字段也不容易把orderAmount和order_amount混用。6.3 生成 Plan接着创建docs/ai/plans/20250101_order_export_plan.md# Plan订单导出 CSV 功能 ## 依赖关系 1. 新增 DTO 与导出服务接口。 2. 实现导出服务逻辑包括查询数据、格式转换、CSV 拼接。 3. 新增 Controller 接口返回文件流。 4. 前端增加导出按钮与下载处理。 ## 影响范围 - 新增文件OrderExportRequest.java、OrderExportService.java、OrderExportController.java - 修改文件订单列表页面 vue 文件 - 不建议改动订单查询 Mapper 的既有方法、权限校验逻辑 ## 风险提示 - 数据量超过 10 万行时需要拦截并提示。 - 导出操作应使用只读事务避免锁表。Plan 中“不建议改动”这个信息非常关键。AI 在实现过程中容易顺手优化 Mapper 的 SQL如果我们在 Plan 里明确禁止返工风险会降低很多。6.4 生成 Tasks创建docs/ai/tasks/20250101_order_export_tasks.md。实际项目中可能包含 5 到 8 个任务这里列出前三个## Task-01新增 OrderExportRequest - 目标文件src/main/java/com/example/order/dto/OrderExportRequest.java - 操作说明 - 字段包含 startTime、endTime、orderStatus、sellerId。 - 时间字段使用 NotNull。 - 验收标准 - 编译通过。 - 字段类型和命名与现有项目风格一致。 ## Task-02实现导出服务 - 依赖任务Task-01 - 目标文件src/main/java/com/example/order/service/OrderExportService.java - 操作说明 - 支持通过 OrderExportRequest 查询数据。 - 金额字段使用 BigDecimal 并格式化为两位小数。 - 时间字段转成 UTC 字符串。 - 表头使用中文。 - 验收标准 - 根据样例数据生成的 CSV 内容符合列定义。 - 不修改现有 Mapper 接口签名。 ## Task-03新增导出接口 - 依赖任务Task-02 - 目标文件src/main/java/com/example/order/controller/OrderExportController.java - 操作说明 - 接口路径 /api/order/export/csv。 - 返回 response 流。 - 设置 Content-Type 与 Content-Disposition。 - 验收标准 - 通过浏览器访问能够下载文件。 - 文件名格式为 orders_YYYYMMDD_HHmmss.csv。如果 AI 工具支持一次只读一个 task 文件最好把每个 Task 单独切成一个文件比如tasks/20250101_order_export_task01.md。这样上下文最小AI 专注度最高。6.5 将结果交给 AI 编码工具执行执行时的 Prompt 可以这样组织请阅读以下文件 1. docs/ai/00_global_rules.md 2. docs/ai/specs/20250101_order_export_spec.md 3. docs/ai/tasks/20250101_order_export_task01.md 按顺序执行 Task-01完成前不要跳到 Task-02。 如果发现规格和实际代码不一致先停止并输出问题清单。注意这里明确要求 AI“不要越界”。大多数 AI 编程工具默认会“多做一些”这是返工的重要来源。6.6 验证与变更流转任务完成后需要人工验证并把结果记录到变更日志。验证时至少检查导出文件能否正常打开。中文表头是否乱码。金额是否保留两位小数。时间是否为 UTC 格式。超过 10 万行时是否给出提示。如果发现“中文表头开会乱码是因为没有加 UTF-8 with BOM”那就在变更日志里记录2025-01-01 15:00 发现 CSV 中文乱码原因是 Excel 需要 UTF-8 with BOM。 变更内容CSV 文件编码增加 BOM。 影响范围OrderExportService.java。 验证方式使用 WPS 和 Excel 分别打开文件验证。这个过程保证了下一次需求变化时AI 能通过读取 change_logs 快速理解“编码问题已经解决”不会再次踩坑。7. 常见问题与排查思路在实践 Spec Kit 的过程中会遇到各种问题。下面列出我实际频率比较高的几个问题现象常见原因解决思路AI 不遵守 Spec 中的约束约束信息被埋在一大段文字里关键规则不突出将规则整理成表格或列表并放在文档前部AI 在完成第一个任务后越界修改其他代码任务边界不清晰没有“不做清单”在每个 Task 中明确目标文件和禁止改动范围需求变化后 AI 还在用旧逻辑只更新了对话没有更新 Spec 文件变更后先更新 Spec 和 change_logs再让 AI 重新读取任务太大AI 执行到一半上下文丢失Task 拆分太粗把大任务按函数、接口、页面拆成原子任务AI 回答“已完成”但代码实际有问题验收标准不明确AI 用“编译通过”代替“需求通过”增加行为级验收标准比如“生成文件可被 Excel 打开”相同问题反复出现变更记录没有沉淀AI 每次都是第一次见维护独立的变更日志并让 AI 在开工前读取下面挑两个重点展开。7.1 AI 忽略 Spec 约束怎么办首先检查 Spec 是否具备“可检索性”。如果你把关键规则放在文档第五页的段落里AI 可能根本没有读到。正确做法是创建constraints.md或rules.md文件并把关键规则用表格表示放在文件开头。其次检查是否在 Prompt 中要求 AI“复述规则”。让 AI 在写代码前先输出“我对关键约束的理解”这一步能非常有效地避免规则被跳过。如果 AI 的理解和预期不一致立刻停止并修正上下文。7.2 需求变更是直接告诉 AI 还是先改文档答案是先改文档再告诉 AI。假设你把变更直接告诉 AI“现在列名改成中文”。AI 会尝试修改相关代码但它的修改可能只覆盖了它记忆中的代码位置。如果项目里有其他地方也用了旧的英文列名AI 在上下文不足时根本不知道。保险做法是在多个地方搜索旧列名确认影响范围。更新 Spec 文档中的列定义。追加变更日志。再让 AI 读取最新文档执行修改。这样做的代价是多花几分钟但远比返工整段代码便宜。8. 最佳实践与工程建议8.1 把文档当代码一样管理Spec、Plan、Tasks、change_logs 应该纳入 Git 管理与代码一起提交。提交信息里写明“需求变更导出列名改中文”。这样不仅 AI 可以读取团队成员也能看到完整的变更轨迹。我建议的提交规范是新增功能feat: add order export csv需求变更chore: update order export spec, change header to chinese修复 AI 返工fix: align order export timestamp format with spec这里的重点是保持文档和代码的同步。如果文档更新了代码没跟上那文档本身也会变成误导信息。8.2 每个任务越原子越好把“编写导出服务”拆成“参数校验”“查询数据”“格式转换”“生成 CSV”“返回文件流”五个任务看起来增加了任务数量实际上降低了 AI 出错的概率。原子任务的好处是失败后隔离成本低。验收标准清晰。可以并行安排不同任务。上下文需求最小化。如果任务实在无法拆分至少要在任务内写明多个步骤的依赖顺序并要求 AI 按顺序执行。8.3 安全与权限边界要在全局规则里提前写涉及数据导出、删除、修改时必须在全局规则中增加安全说明。例如- 凡是导出接口必须校验用户权限。 - 不允许在测试环境之外执行批量更新或删除操作除非有明确授权。 - 涉及真实数据脱敏导出时必须过滤手机号和身份证号等敏感字段。尤其是 AI 生成代码时很容易忽略权限校验。它认为“导出功能就是查数据、写文件”不会主动加角色判断。你提前在规则里写清楚AI 才可能在代码里预留切面或注解。8.4 用验收测试替代口头确认在 AI 辅助开发中最好的验收方式不是“你说看起来没问题了”而是让 AI 生成一个能够自动验证的测试用例。例如对于 CSV 导出功能可以让 AI 编写一个单元测试# tests/test_order_export.py def test_export_csv_header_contains_chinese_columns(): service OrderExportService() csv_content service.generate_csv(sample_orders) assert 订单号 in csv_content assert 订单金额 in csv_content如果 AI 无法通过测试就说明它还没有真正理解需求。这个信号比“代码编译通过”可靠得多。8.5 不要让 AI 在同一个会话里继承过时上下文很多工具的会话越聊越长前面出现过“我们先用英文列名”后面改成“中文列名”AI 可能会同时参考前后内容导致结果混乱。比较稳妥的方式是每次新任务开启新会话。新会话只读取最新的 Spec、Plan、Tasks 和 change_logs。不再依赖旧会话中的临时共识。这实际上是在充分发挥 Spec Kit 的文档优势既然文档已经足够清晰就不需要依赖聊天记忆。9. 总结与学习路线写到这里我把 Spec Kit 的使用节奏再总结一下需求提出后先做评估评估完成写 SpecSpec 定稿后制定 PlanPlan 确认后拆 Tasks任务执行过程中同步维护 change_logs。每一次需求变化都回到 Spec 和 change_logs 这一层更新然后再往下游传递。如果你现在正被“AI 写代码快但返工多”困扰可以先不急着换更贵的模型也不用追求更复杂的工具链。把当前需求拆成一个最小的 Spec再拆出两三个 Task让 AI 按文档执行一次你大概率会立刻感受到差别。接下来可以继续深入的方向包括在团队中统一 Spec 与 Task 模板形成团队标准。把 change_logs 与 Git commit 关联起来实现代码级追溯。研究你所用 AI 编程工具的“计划模式”“任务模式”将这套流程固化到工具规则中。尝试让 AI 在编码前先输出测试用例再实现功能形成测试驱动习惯。对 AI 编程来说真正重要的不是单次生成的代码质量而是你对信息流的控制能力。Spec Kit 不是银弹但至少能让你的 AI 开发过程从“碰运气”变成“有记录、可复盘、能回退”。如果想减少返工可以从今天的一个小需求开始试试看。