在本次的分享中，演講者從行業趨勢切入，討論了開發者與人工智能協作方式正在經歷的變化。PPT 中指出，AI Coding 已從輔助性工具逐步成為研發流程的必選項，使用方式也在從問答式交互向任務自動化遷移。隨着人們對模型的依賴不斷增強，更完整的任務委派模式開始普及。

分享重點介紹了“Quest Mode”這一基於規格説明書（Spec）的 AI 自主編程方式，將開發流程劃分為需求澄清、任務執行與結果驗收三個階段。在需求階段，開發者通過自然語言描述功能點，並經多輪對話補全細節，系統可生成結構化的 Spec，包括目標、約束和驗收標準，實現本地管理與協作。在執行階段，AI 以可視化的執行流方式運行任務，並在遇到阻礙時提示人工介入。任務結束後，系統會輸出包含驗證結果與代碼差異的報告，開發者可對產出進行接受或丟棄的判斷。

PPT 同時總結了 Spec 驅動方式適用於異步、長時間和高複雜度的研發任務，如新功能交付、自動修復問題、批量化任務處理等場景。為支持這一模式，演講內容還展示了從本地到雲端的任務委派機制，使開發者可以像發送郵件一樣將任務交由遠程執行，並在完成後將結果同步回本地。

演講也提及了 Agent Mode 作為對話式協作方式的另一種路徑，與 Quest Mode 相比更偏實時配合；並進一步總結了當前 AI Coding 落地過程中的技術挑戰，例如長程任務的穩定性、複雜工程的應對能力、生成質量以及成本的持續優化。部分指標展示了在工程規模、評分與耐用度方面的進展。

在趨勢判斷部分，PPT 認為未來複雜任務將更多由 AI 自主完成，智能體的運行時間將從分鐘級延伸到天級，並逐漸成為普遍存在的基礎能力。開發者的角色也將隨着自然語言規範和任務委派成為主流而發生變化，從手動編寫代碼向需求表達、邏輯編排與結果驗收傾斜。隨着模型成本下降和自動化能力提升，雲端異步任務將成為更常見的研發模式。

整體來看，這場分享展示了基於 Spec 的 AI 編程方法在工具鏈、流程結構與協作方式上的變化，並對未來軟件研發模式的走向給出了結構化視角。對於關注智能體、自動化研發和工程效能提升的開發者與技術管理者而言，這些內容提供了一個值得思考的實踐框架。

詳情可查看完整 PPT 內容：https://www.oschina.net/doc/524