淺析Spec模式
在用AI寫代碼時，你有沒有過這樣的困擾？讓AI改個功能，它要麼亂改一通，要麼莫名其妙加些用不上的代碼，總感覺它“不聽話”或者“不專心”？這種情況的出現，就是因為沒和AI朋友商量好執行思路。
針對此情況，可以使用Rules規定它的思考框架。早期，Cursor社區中有一種AI編碼行為協議叫做RIPER-5，代表五種模式(研究RESEARCH-信息收集和深入理解、創新INNOVATE-頭腦風暴潛在方法、計劃PLAN-創建詳盡的技術規範、執行EXECUTE-準確實施規劃的內容、回顧REVIEW-無情地驗證實施與計劃的符合程度) ，通過強制性、分階段的流程來約束AI的行為，確保其在執行復雜編碼任務時的每一步操作都安全、可控且符合預期。
需要將這個工作流説明給到編碼智能體，執行時限制當前階段需要做的事情以及不可做的事情，另外需要人工給明確信號轉移到下一個模式，這樣是不是還是挺難受的？SPEC模式的出現解決了這個問題。百度文心快碼最近推出了SPEC編碼模式，讓編碼任務更加規範，從而大幅提升了Agent的代碼生成質量和效果。
SPEC模式的核心點是"規範驅動開發"（Specification-Driven Development，SDD）模式，這與傳統的"氛圍編碼"（Vibe Coding）形成了對比。用「做飯」這個最貼近生活的場景來類比，Vibe編程就像「街頭大廚憑感覺顛勺」，沒有固定食譜，全靠「手感、火候、食客反饋」做菜。而SPEC就是「按米其林食譜精準做菜」：
1.先明確「情境」：今晚要做 3 人份的法式牛排，食材清單、廚具都提前確認；
2.再鎖定「問題」：牛排容易煎老，且要精準達到五分熟；
3.接着「分析評估」：計算牛排厚度（2cm）對應煎制時間（每面 2 分鐘），甚至預判「火太猛會焦」，提前準備調小火的預案；
4.最後「結論 / 行動」：嚴格按步驟執行，煎完靜置 3 分鐘，擺盤後檢查熟度，記錄這次的時間參數，下次複用。
對應到SPEC模式就是以下五個步驟：
文檔Doc：需求目標、實現方案説明。
任務Tasks：任務拆解與執行計劃。
代碼變更Changes：執行階段的代碼變更可視化與驗證。
網頁預覽Preview：可視化前端或最終成果預覽。
任務總結Summary：任務總結與交付結果。
SPEC模式將開發過程以及關鍵產物全部呈現出來，可以隨時查看、修改，甚至可以回退到上個步驟，讓AI的工作不再是黑盒，而是一個可見可干預的協作過程。這樣也會迫使大家在開始就想清楚。
Q&A
Q1： Spec模式和直接用AI生成代碼有什麼區別？
A： 傳統模式是“黑盒直出”：人類給指令，AI直接生成代碼和修改。一旦它的理解有偏差，面對的就是一堆需要費力審查和糾正的錯誤代碼，返工成本很高。而Spec模式將過程“白盒化”和“階段化”了。它的核心區別是引入了一個 “需確認”的緩衝階段（文檔Doc和任務Tasks）。可以提前看到AI的“思路”，並在成本最低的“計劃階段”就修正錯誤或調整方向，從而從根源上避免“做無用功”。
Q2： Spec模式在實際操作中會不會流程很複雜？
A： 操作非常直觀，可以通過清晰的“產物視圖”來引導。界面設有六個標籤頁（Tab），研發只需要關注其中兩個最關鍵的部分：
文檔（Doc）：AI在這裏呈現它對需求的理解和整體實現方案。這是第一次確認點。
任務（Tasks）：AI將方案拆解為具體的、可執行的任務列表。這是第二次，也是執行前的最後一次確認點。你的工作重心從“逐行審查代碼”轉變為“精準審核開頭和結尾”。一旦確認Tasks，AI會自動執行，並陸續產生Changes（代碼變更）、Preview（預覽）等後續產物。整個過程是隱性引導、柔性推進的，人類擁有隨時中斷或調整的“剎車權”。
Q3： Spec模式適合什麼樣的開發場景？
A： 它非常適合需求明確但實現有一定複雜度的場景，例如：開發一個新功能模塊、進行一次涉及多個文件的重構、或實現一個詳細的業務邏輯。對於團隊架構師，可以通過審核Doc來確保技術方案符合架構規範；對於核心開發者，可以通過審核Tasks來確保實現路徑的嚴謹性；即使是新手或跨界開發者，也能通過這個清晰的過程更好地理解和控制AI的工作，將其轉化為可靠的生產力。
Q4： AI代碼審查和傳統的靜態掃描工具有什麼不同？
A：AI代碼審查是 "代碼理解者"，傳統靜態掃描是 "規則執行者"。
底層原理：前者是基於大語言模型（LLM）、深度學習，通過理解代碼語義和上下文推理問題，後者基於預定義規則庫、正則表達式、語法解析樹的模式匹配；
業務邏輯漏洞：前者可識別（基於對代碼意圖的理解）；後者基本不支持（規則無法匹配業務語義）；
易用性與集成性：前者可IDE可集成到 CI/CD；後者一般集成在CI/CD需要編寫複雜腳本；
適配性：前者支持定製化訓練可適配內部規範和特有邏輯，後者為通用型無法適配內部規範。
前者智能但準確性尚不足，需要人去決策，後者高效但死板。在實際開發中，二者結合才能最大化代碼質量與安全。
Q5： AI代碼審查如何真正提升團隊的開發效率？
A：核心是把開發者從重複、低價值的審查工作中解放出來，聚焦高價值的邏輯設計和業務創新，同時通過標準化、自動化、智能化降低協作成本。
編碼階段：實時糾錯，減少「返工成本」
開發者最耗時的環節之一是「編碼→測試→發現問題→返工」的循環，AI 代碼審查能把問題攔截在編碼階段，大幅縮短這個循環：
代碼評審（Code Review）階段：從「人工逐行查」到「AI 先篩 + 人工聚焦核心」
傳統 CR 的痛點是：評審者需花費大量時間檢查「基礎漏洞、格式問題、重複代碼」，真正聚焦「業務邏輯、架構設計」的時間佔比不足 30%。AI 可重構 CR 流程。
AI前置過濾低價值問題：自動檢測並修復「語法錯誤、常見漏洞（SQL 注入 / XSS）、代碼異味（過長函數 / 重複代碼）」，僅將「高風險邏輯漏洞、架構問題」提交人工評審。
AI生成結構化評審報告：替代人工寫「評審備註」，自動標註：
跨語言 / 跨模塊評審提效：比如前端項目調用後端接口，AI 能跨模塊分析「參數傳遞不匹配、異常處理缺失」等問題，而人工評審往往因不熟悉其他模塊代碼導致遺漏。
Q6： 有了AI代碼審查能力後，人還需要做什麼工作呢？
A：人不再需要做 “AI 能做的事”，但必須做好 “AI 做不了的事”：把控方向、做關鍵決策、調教AI、沉澱能力、驅動創新。
- 對齊團隊目標，定製 AI 審查規則（避免「通用 AI」不貼合業務）
- 量化效果，持續優化 AI 能力
設定可量化的效率指標，比如：
CR 平均耗時：從「每千行代碼 30分鐘」降至「每千行代碼 10分鐘」；
線上 Bug 率：如邏輯類 Bug 減少 50% 以上；
- 學會避坑
不要依賴 AI 做「最終決策」：AI 可能產生「幻覺」（給出錯誤的修復建議），需設定「人工複核高風險建議」的規則，避免因 AI 錯誤導致線上問題；
控制 AI 審查範圍：對「核心業務模塊」做深度審查，對「工具類 / 低風險模塊」僅做基礎掃描，避免超大規模代碼分析導致 IDE 卡頓、CI 流程變慢；
不替代「人工架構評審」：AI 擅長「細節問題」，但對「架構合理性、技術選型」的判斷不足，需保留「核心模塊架構評審」的人工環節；
Q7： AI代碼生成工具有時會生成看似正確但實際有邏輯漏洞或安全風險的代碼。在團隊開發中，應如何系統性防範這種“智能幻覺”帶來的風險？
A：這是一個至關重要的工程實踐問題。可以建立 “生成式AI代碼質量門禁” 體系：
明確規範與責任：目前階段代碼還是都歸到『人』的頭上，所以對於生成的所有代碼邏輯人必須是要保證清楚的。不遠的將來，如果真的不需要人的話，要制定團隊內部的《AI生成代碼使用規範》，哪些場景需禁用、哪些場景需人工複核。
流程強制檢查: 如雙人代碼審查機制。
Q8： 在AI Code Review中，經常收到大量關於代碼風格、簡單錯誤的建議，反而造成了“告警疲勞”。如何配置和優化AI審查工具，使其聚焦於真正有價值的、高層次的洞察？
A：這需要從“噪聲過濾”和“信號增強”兩個維度進行配置優化：
分層與降噪：
關閉基礎噪音：在工具設置中，直接關閉團隊已通過ESLint、Prettier等工具自動化處理的規則，這些錯誤工具更擅長。
設置嚴重性等級：只讓AI在PR中高亮顯示“關鍵”和“重要”級別的問題，如潛在的性能瓶頸、架構異味、安全漏洞。
定製與聚焦：
訓練自定義規則：用團隊的歷史Code Review數據訓練它，讓它學習團隊真正關心的模式。
Prompt優化：可主動要求AI關注特定方面。
Q9： 對於遺留系統或複雜的老代碼庫，AI編程和審查工具似乎表現不佳。有什麼策略能讓AI在這些場景中更好得發揮作用？
A：Comate本身就是具備代碼庫感知能力的IDE, 可以通過檢索等手段看到項目全貌 。如果還是效果不理想的話，可以為AI提供特定上下文，採用 “外科手術式”（精確、可控）的應用策略：
提供知識上下文：
增量式文檔化：在修改某個老舊模塊前，先用AI分析代碼片段，生成摘要註釋或流程圖。這個過程本身就是在為AI和你自己構建上下文。
創建“知識錨點”：在代碼庫中維護一個關鍵的 context.md 文件，用AI總結系統核心流程、獨特約定和“地雷區”。
限制範圍，聚焦應用：
不用於全局重構：避免讓AI直接重寫整個模塊。而是用於局部任務，例如：“用TS重寫這個舊的密碼驗證函數，保持輸入輸出不變”。
Q10： 隨着多模態AI和Coding Agent的發展，未來的AI編程會是什麼形態？應該為此做好什麼準備？
A：預測未來是個很難的事情，也許未來會走向 “目標驅動的AI軟件工程協同體”。
預測的形態：
從代碼生成到“工作流完成”：AI代理不僅能寫需求代碼，還能自主執行一個完整開發任務，不遠的將來，AI Coding 也正在往AI Development 發展。如：“實現用户登錄功能”，隨後它會自行拆解為創建UI組件、後端API、數據庫遷移、並編寫測試、CI/CD、上線、數據分析。
多模態交互：你可以對着白板草圖、架構圖口述需求，AI直接生成對應代碼框架或評審現有設計。
動態、實時的審查與重構：AI將持續在後台監控代碼質量，不僅提建議，更會在被授權後自動實施小型、安全的改進（如依賴升級、重複代碼提取）。
要做的準備：
提升抽象與架構能力：開發者必須更像系統架構師和產品負責人，專注於定義清晰的目標、約束條件和驗收標準，以精確指揮AI軍團。
掌握“元編程”與提示鏈設計：需要設計高效的工作流，讓多個AI Agent（如分析、開發、測試、審查代理）協同工作。
強化驗證與可靠性工程：隨着AI自主性增強，監控、可觀測性、回滾機制和綜合測試變得前所未有的重要，以確保AI實施變動的系統整體穩定可靠。終極就是要培養一種 “人機共駕” 的思維模式——人類設定戰略方向和倫理護欄，AI負責戰術執行與優化迭代。
