如果你還在用“提示詞撞大運”的方式讓 AI 寫代碼，那麼過去兩年的經驗已經告訴我們：幻覺、返工、技術債會迅速把生產效率拉回原點。

騰訊資深技術產品專家汪晟傑在 GOTC 2025 的演講分享給出了一張更系統的路線圖——把自然語言需求直接變成可執行、可驗證、可迭代的“規約”，讓 AI 像同事一樣持續讀懂上下文，而不是隻做一次性“代碼生成器”。

這場演講沒有推銷任何工具，它把兩年來從 SpecKit、OpenSpec 到 CodeBuddy 等開源實踐踩過的坑，抽象成三段可落地的範式升級：人機協作、上下文協作、規約協作。

開發者先學會用 Markdown 寫“意圖説明書”，再讓模型在 constitution→specify→plan→tasks→implement 的閉環裏自主決策；技術管理者則拿到一條可度量的效能路徑——規範即代碼，文檔即單測，需求變更直接 diff 規約，而不是通宵返工。

演講裏還公開了主流模型與 IDE 正在共同收斂的“AI 指令層”事實標準：從 AGENTS.md、Claude Code Skills 到 GitHub Copilot Instructions，規約文件已經像 CI 腳本一樣成為倉庫默認資產。

換句話説，未來評審重點不再是“這段代碼誰寫的”，而是“這段意圖有沒有被規約精準表達”。

如果你關心如何把 AI 從“結對編程的副駕駛”升級為“可自治的貢獻者”，這份 PPT 提供了經過兩萬多個開源項目驗證的腳本、 checklist 與 Fast-Path 工作流，足以讓團隊在一週內跑通“需求–規約–代碼–驗收”的完整循環，而把加班留給模型自己去“反思”。

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