什么是 Spec-Kit？

继续搬运旧文过来。

GitHub 今年推出了开源工具包 Spec-Kit（项目地址：https://github.com/github/spec-kit），主打规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD），通过将需求规范转化为可执行代码、任务清单和测试计划，试图提升开发效率和一致性。

什么是 SDD？

SDD 是个老概念，核心理念是“先写规范，再写代码”。传统软件开发中，SDD 用来减少需求歧义、提高代码一致性。

如果粗看，可能觉得产品经理的原型 + PRD 文档跟 SDD 有点像，我一开始就这么想的。深入了解后，区别很明显：SDD 强调规范化和结构化，目标是让机器能读懂规范。

在 AI Agent 出现前，SDD 的典型应用是自动化代码生成，比如用 WSDL 工具生成 Web 服务端代码或自动生成 API 文档。AI Agent 的出现能在脱离自动化工具的情况下更好的发挥 SDD 理念，Spec-Kit 显然是借着 AI 编程热潮推出的工具，试图把 SDD 理念推向更广的应用场景。

Spec-Kit 能做什么？

Spec-Kit 目前的核心用户群是个人开发者或中小团队，帮助他们将需求规范转化为实际开发产出，比如任务清单、代码和测试用例。它的逻辑是：先写好清晰的、结构化的需求规范，AI 再基于这些规范生成开发所需的内容。应用场景上，Spec-Kit 适合以下情况：

• 模块化需求管理：规范可以复用，方便小团队快速迭代。
• 知识存档：结构化的规范文档能让技术/非技术人员快速了解实现细节。
• 开发一致性：通过规范减少需求和实现之间的偏差，降低沟通成本。

听起来很美好，但实际用起来，Spec-Kit 的局限性也很明显，尤其是在复杂场景下。

Spec-Kit 的局限性

1. 工具“重”且复杂

对于个人开发者来说，Spec-Kit 的流程有点“重”。简单功能直接口述给 AI Agent 就能搞定，写规范反而多此一举。复杂功能呢？写一份详细的规范文档再让 AI 执行，听着高效，但实际效果未必好。

我之前文章里提过：AI 一次性处理大量需求时，细节把控往往不够精准，需求越多，生成结果越粗糙，甚至可能误解需求。相比之下，直接描述一个雏形、然后逐步调整代码更实际。

2. 团队协作的现实问题

当下中小产研团队开发中，产品经理的原型和 PRD 通常只描述产品形态和功能逻辑，不涉及实现细节，开发过程中随时可能遇到需求和实际功能的不匹配，产研矛盾因此产生。

Spec-Kit 试图通过 SDD 解决这个问题，但实际操作中，谁来写规范？按照我的理解，研发人员需要基于产品文档再写一份结构化的需求规范（因为大部分产品经理不具备描述实现细节的能力），产品经理审核通过后才能开始开发，这意味着额外的工作量和流程。

说直白点：有实力的产研团队，靠原型和沟通基本就能解决一致性问题；能力不足的团队，面对面都沟通不清楚，写规范也救不了。而且，Spec-Kit 的模块化规范需要产品、研发、测试团队统一标准、协同使用。国内中小企业里，能把这套流程跑顺的企业占比不大。

3. 大型项目的适配性

Spec-Kit 目前对大型项目支持有限。复杂项目的需求往往动态变化，规范难以覆盖所有细节。AI 在处理大规模、动态上下文时的表现也不够稳定，这让 Spec-Kit 在大型项目中的应用前景不明确。

Spec-Kit 的价值在哪？

尽管有局限性，Spec-Kit 并非一无是处。对于模块化需求复用和知识存档，它确实有价值。

比如，小团队可以用它整理可复用的规范模板，降低重复工作；或者用规范文档让新人快速上手项目。

另外，Spec-Kit 的出现也反映了 SDD 在 AI 时代的新潜力。AI 理解自然语言的能力让规范驱动开发不再局限于传统的代码生成工具，而是可以扩展到更灵活的开发场景。如果未来 AI 的上下文处理能力进一步提升，Spec-Kit 或许能成为小团队开发中的利器。

总结

Spec-Kit 是 GitHub 基于 SDD 理念推出的一款开源工具，试图通过结构化规范和 AI 提升开发效率。

它适合个人开发者或小团队，用于模块化需求管理和知识存档。但对复杂项目或能力不足的团队来说，它可能只是“看起来很美”。工具本身不解决沟通和能力问题，额外的工作量也可能让团队望而却步。

如果你是个人开发者，想试试规范驱动开发，Spec-Kit 值得一玩。但如果你在纠结团队协作效率，建议先优化沟通和原型设计，Spec-Kit 不是万能药。