本文將通過2個實踐案例，帶大家感受SPEC模式的魅力～看Spec如何在百度網盤場景下賦能研發提效！
Case 1 ：通過Spec模式生成代碼庫Rules數據看板
百度網盤的技術老師最近在做通用Rules開發，過程中的監控指標是團隊代碼庫Rules佔比，但缺少一個能看到各團隊佔比的頁面，現在的任務就是從0到1去解決這件事。當然，不是要生成一個臨時項目，而是生成一個可持久維護的、符合當前團隊技術棧的項目。
觀看【通過Spec模式，從0到1生成各團隊代碼庫Rules佔比頁面】視頻👉https://mp.weixin.qq.com/s/z2Qmp7Blq7tAdV9bovBcSQ
實際工作中經常會遇到一個痛點：在內部開發過程中，設計資源往往非常緊張，尤其像數據統計這類頁面，經常沒有現成的設計稿，因此也無法直接使用F2C（Figma to Code）這類功能。如果走傳統開發模式，從零開始構建一個功能，需要到處尋找合適的組件、梳理交互邏輯，整個過程既耗時又容易出錯。現在有了SPEC模式，情況就完全不同了。它能夠帶領我們從需求設計出發，一步步推進到架構設計，最後進入執行階段，幫助我們高效、系統地實現一個完整功能，大大提升了整體效率。
在介紹SPEC模式流程前，先設問： “面臨‘無圖開發’這個困境，一個理想的輔助工具，應該從哪幾個環節幫助我們？理解需求、搭好架子、生成代碼，這其實就是SPEC模式的核心脈絡。”
一起看下SPEC生成效果，可以看到，Zulu已經成功完成了：
1 完整的工程化能力： 完整的工程化能力是項目完成的一大步，後續也都可以基於本次構建團隊的TPL模板以進行復用
- 工作空間配置
- 符合規範文件結構：monorepo拆分為業務包frontend、以及shared便於後續多個業務包複用相同邏輯
2 可維護性強的代碼：
- 生成人類可讀’的代碼，類型定義和使用
3 合理的業務分層：
- 組件、頁面、狀態管理、Service服務、工具函數等符合常規分層邏輯
4 符合預期的功能：
- 各個團隊本身的Rules佔比一目瞭然；
- 如果需要的話，只需給它説一下美化樣式或者增加圖表展示即可；
- 甚至還額外做了一些他覺得需要，我們沒有想起來的功能，如數據下載；
- 本次的Prompt有點類似『閒聊版』，並沒有很結構化，它具備一定的信息提取整理能力，説明使用AI編程的門檻並不高。結構化之後，可以實現更復雜的任務。
Spec模式本質上是一種 “先計劃，後執行” 的人機協作範式。它要求AI在動筆寫代碼之前，必須先把它的理解、方案和任務拆解寫成詳細的文檔，並提交給人來確認。真正約束了AI生成代碼的行為，讓其更加規範，生成更準確的代碼。
這就像建築施工前需要審核設計藍圖一樣，把質量管控的關口大幅前移，避免在建設過程中有問題出現返工的情況。
本案例中看到的是SPEC模式處理“從0到1”場景的能力。但它更大的想象空間在於，它可能成為團隊內部統一需求表述、快速產出技術方案原型的‘協作橋樑’： 產品、後端和前端，或許可以用同一種“語言”來溝通功能的雛形。
Case 2 ：用Zulu進行AI代碼審查
在剛才生成數據看板的場景，SPEC模式能大幅減少因方向錯誤、理解偏差導致的無效工作和返工，提升了代碼生成質量。但如果之前的項目沒有使用SPEC模式，現在想要進行代碼審查，優化一下代碼，有什麼好的方法呢？傳統上一般是靠人工逐字逐句審查代碼的問題，費時費力，現在可以藉助Zulu的能力在多個場景（如編碼階段、流水線構建階段等）幫助做代碼審查。
在用Zulu進行代碼審查前，要先準備符合本團隊項目最佳實踐（本團隊的函數命名、Store使用、性能質量、組件使用等）的和本技術棧通用型（包含運行時崩潰風險、嚴重的邏輯和狀態錯誤、內存泄露問題、原型污染、安全紅線等）常見問題的Rules。
下面針對百度網盤GenFlow超能搭子項目做代碼的審查演示，GenFlow超能搭子能幫你做文件智能整理、能生成視頻、生成PPT。（GenFlow功能在百度網盤APP首頁底部最顯眼的TAB，WEB端、桌面端也有相應入口）
本地添加了一部分問題代碼，便於演示。
觀看【在編碼階段進行團隊項目規範的代碼審查】視頻👉https://mp.weixin.qq.com/s/z2Qmp7Blq7tAdV9bovBcSQ
觀看【在編碼階段進行技術棧嚴重問題的代碼審查】視頻👉https://mp.weixin.qq.com/s/z2Qmp7Blq7tAdV9bovBcSQ
如果沒有在本地使用代碼審查，或者某同學需要對同學A\B\C等的代碼進行評審，眾多代碼的審查費時費力，如果把Zulu的代碼審查能力接入開發工作流中，是不是會極大提高代碼審查的效率呢?
觀看【在構建階段進行技術棧嚴重問題的代碼審查】視頻👉https://mp.weixin.qq.com/s/z2Qmp7Blq7tAdV9bovBcSQ
針對團隊的所有代碼審查，可以在內部平台管理和監控，對AI代碼審查的攔截效果做評估和改進，形成代碼審查的正向循環飛輪。經過代碼審查，Comate找到了以上代碼修改的所有漏洞。
上文演示的AI代碼審查功能清晰、高效。它通過系統化的步驟——從智能分析變更文件、依據規範逐項檢查，到自動評分並生成詳細報告和建議——真正實現了在代碼提交評審之前，就能主動發現和修復問題。 這樣一來，不僅大大提升了代碼質量，也節省了團隊反覆溝通和修改的時間。
