浅析Spec模式

在用AI写代码时，你有没有过这样的困扰？让AI改个功能，它要么乱改一通，要么莫名其妙加些用不上的代码，总感觉它“不听话”或者“不专心”？ 这种情况的出现，就是因为没和AI朋友商量好执行思路。

针对此情况，可以使用Rules规定它的思考框架。早期，Cursor社区中有一种AI编码行为协议叫做RIPER-5，代表五种模式(研究RESEARCH-信息收集和深入理解、创新INNOVATE-头脑风暴潜在方法、计划PLAN-创建详尽的技术规范、执行EXECUTE-准确实施规划的内容、回顾REVIEW-无情地验证实施与计划的符合程度) ，通过强制性、分阶段的流程来约束AI的行为，确保其在执行复杂编码任务时的每一步操作都安全、可控且符合预期。

需要将这个工作流说明给到编码智能体，执行时限制当前阶段需要做的事情以及不可做的事情，另外需要人工给明确信号转移到下一个模式，这样是不是还是挺难受的？SPEC模式的出现解决了这个问题。百度文心快码最近推出了SPEC编码模式，让编码任务更加规范，从而大幅提升了Agent的代码生成质量和效果。

SPEC模式的核心点是”规范驱动开发” （Specification-Driven Development，SDD）模式，这与传统的”氛围编码”（Vibe Coding）形成了对比。用「做饭」这个最贴近生活的场景来类比，Vibe编程就像「街头大厨凭感觉颠勺」，没有固定食谱，全靠「手感、火候、食客反馈」做菜。而SPEC就是「按米其林食谱精准做菜」：

1.先明确「情境」：今晚要做 3 人份的法式牛排，食材清单、厨具都提前确认；

2.再锁定「问题」：牛排容易煎老，且要精准达到五分熟；

3.接着「分析评估」：计算牛排厚度（2cm）对应煎制时间（每面 2 分钟），甚至预判「火太猛会焦」，提前准备调小火的预案；

4.最后「结论 / 行动」：严格按步骤执行，煎完静置 3 分钟，摆盘后检查熟度，记录这次的时间参数，下次复用。

对应到SPEC模式就是以下五个步骤：

• 文档Doc：需求目标、实现方案说明。
• 任务Tasks：任务拆解与执行计划。
• 代码变更Changes：执行阶段的代码变更可视化与验证。
• 网页预览Preview：可视化前端或最终成果预览。
• 任务总结Summary：任务总结与交付结果。

SPEC模式将开发过程以及关键产物全部呈现出来，可以随时查看、修改，甚至可以回退到上个步骤，让AI的工作不再是黑盒，而是一个可见可干预的协作过程。这样也会迫使大家在开始就想清楚。

Q&A

Q1： Spec模式和直接用AI生成代码有什么区别？

A： 传统模式是“黑盒直出”：人类给指令，AI直接生成代码和修改。一旦它的理解有偏差，面对的就是一堆需要费力审查和纠正的错误代码，返工成本很高。而Spec模式将过程“白盒化”和“阶段化”了。它的核心区别是引入了一个 “需确认”的缓冲阶段（文档Doc和任务Tasks） 。可以提前看到AI的“思路”，并在成本最低的“计划阶段”就修正错误或调整方向，从而从根源上避免“做无用功”。

Q2： Spec模式在实际操作中会不会流程很复杂？

A： 操作非常直观，可以通过清晰的“产物视图”来引导。界面设有六个标签页（Tab），研发只需要关注其中两个最关键的部分：

1. 文档（Doc） ：AI在这里呈现它对需求的理解和整体实现方案。这是第一次确认点。
2. 任务（Tasks） ：AI将方案拆解为具体的、可执行的任务列表。这是第二次，也是执行前的最后一次确认点。你的工作重心从“逐行审查代码”转变为“精准审核开头和结尾”。一旦确认Tasks，AI会自动执行，并陆续产生Changes（代码变更）、Preview（预览）等后续产物。整个过程是隐性引导、柔性推进的，人类拥有随时中断或调整的“刹车权”。

Q3： Spec模式适合什么样的开发场景？

A： 它非常适合需求明确但实现有一定复杂度的场景，例如：开发一个新功能模块、进行一次涉及多个文件的重构、或实现一个详细的业务逻辑。对于团队架构师，可以通过审核Doc来确保技术方案符合架构规范；对于核心开发者，可以通过审核Tasks来确保实现路径的严谨性；即使是新手或跨界开发者，也能通过这个清晰的过程更好地理解和控制AI的工作，将其转化为可靠的生产力。

Q4： AI代码审查和传统的静态扫描工具有什么不同？

A： AI代码审查是 “代码理解者”，传统静态扫描是 “规则执行者”。

• 底层原理： 前者是基于大语言模型（LLM）、深度学习，通过理解代码语义和上下文推理问题，后者基于预定义规则库、正则表达式、语法解析树的模式匹配；
• 业务逻辑漏洞： 前者可识别（基于对代码意图的理解）；后者基本不支持（规则无法匹配业务语义）；
• 易用性与集成性： 前者可IDE可集成到 CI/CD；后者一般集成在CI/CD需要编写复杂脚本；
• 适配性： 前者支持定制化训练可适配内部规范和特有逻辑，后者为通用型无法适配内部规范。

前者智能但准确性尚不足，需要人去决策，后者高效但死板。在实际开发中，二者结合才能最大化代码质量与安全。

Q5： AI代码审查如何真正提升团队的开发效率？

A：核心是把开发者从重复、低价值的审查工作中解放出来，聚焦高价值的逻辑设计和业务创新，同时通过标准化、自动化、智能化降低协作成本。

1. 编码阶段：实时纠错，减少「返工成本」
2. 开发者最耗时的环节之一是「编码→测试→发现问题→返工」的循环，AI 代码审查能把问题拦截在编码阶段，大幅缩短这个循环：
3. 代码评审（Code Review）阶段：从「人工逐行查」到「AI 先筛 + 人工聚焦核心」

传统 CR 的痛点是：评审者需花费大量时间检查「基础漏洞、格式问题、重复代码」，真正聚焦「业务逻辑、架构设计」的时间占比不足 30%。AI 可重构 CR 流程。

• AI前置过滤低价值问题：自动检测并修复「语法错误、常见漏洞（SQL 注入 / XSS）、代码异味（过长函数 / 重复代码）」，仅将「高风险逻辑漏洞、架构问题」提交人工评审。
• AI生成结构化评审报告：替代人工写「评审备注」，自动标注：

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• 跨语言 / 跨模块评审提效：比如前端项目调用后端接口，AI 能跨模块分析「参数传递不匹配、异常处理缺失」等问题，而人工评审往往因不熟悉其他模块代码导致遗漏。

Q6： 有了AI代码审查能力后，人还需要做什么工作呢？

A： 人不再需要做 “AI 能做的事”，但必须做好 “AI 做不了的事”：把控方向、做关键决策、调教AI、沉淀能力、驱动创新。

1. 对齐团队目标，定制 AI 审查规则（避免「通用 AI」不贴合业务）

2. 量化效果，持续优化 AI 能力

设定可量化的效率指标，比如：

• CR 平均耗时：从「每千行代码 30分钟」降至「每千行代码 10分钟」；
• 线上 Bug 率：如逻辑类 Bug 减少 50% 以上；

1. 学会避坑

• 不要依赖 AI 做「最终决策」：AI 可能产生「幻觉」（给出错误的修复建议），需设定「人工复核高风险建议」的规则，避免因 AI 错误导致线上问题；
• 控制 AI 审查范围：对「核心业务模块」做深度审查，对「工具类 / 低风险模块」仅做基础扫描，避免超大规模代码分析导致 IDE 卡顿、CI 流程变慢；
• 不替代「人工架构评审」：AI 擅长「细节问题」，但对「架构合理性、技术选型」的判断不足，需保留「核心模块架构评审」的人工环节；

Q7： AI代码生成工具有时会生成看似正确但实际有逻辑漏洞或安全风险的代码。在团队开发中，应如何系统性防范这种“智能幻觉”带来的风险？

A： 这是一个至关重要的工程实践问题。可以建立 “生成式AI代码质量门禁” 体系：

1. 明确规范与责任：目前阶段代码还是都归到『人』的头上，所以对于生成的所有代码逻辑人必须是要保证清楚的。不远的将来，如果真的不需要人的话，要制定团队内部的《AI生成代码使用规范》，哪些场景需禁用、哪些场景需人工复核。
2. 流程强制检查: 如双人代码审查机制。

Q8： 在AI Code Review中，经常收到大量关于代码风格、简单错误的建议，反而造成了“告警疲劳”。如何配置和优化AI审查工具，使其聚焦于真正有价值的、高层次的洞察？

A： 这需要从“噪声过滤”和“信号增强”两个维度进行配置优化：

分层与降噪：

• 关闭基础噪音：在工具设置中，直接关闭团队已通过ESLint、Prettier等工具自动化处理的规则，这些错误工具更擅长。
• 设置严重性等级：只让AI在PR中高亮显示“关键”和“重要”级别的问题，如潜在的性能瓶颈、架构异味、安全漏洞。

定制与聚焦：

• 训练自定义规则：用团队的历史Code Review数据训练它，让它学习团队真正关心的模式。
• Prompt优化： 可主动要求AI关注特定方面。

Q9： 对于遗留系统或复杂的老代码库，AI编程和审查工具似乎表现不佳。有什么策略能让AI在这些场景中更好得发挥作用？

A： Comate本身就是具备代码库感知能力的IDE, 可以通过检索等手段看到项目全貌 。如果还是效果不理想的话，可以为AI提供特定上下文，采用 “外科手术式” （精确、可控）的应用策略：

提供知识上下文：

• 增量式文档化：在修改某个老旧模块前，先用AI分析代码片段，生成摘要注释或流程图。这个过程本身就是在为AI和你自己构建上下文。
• 创建“知识锚点” ：在代码库中维护一个关键的 context.md 文件，用AI总结系统核心流程、独特约定和“地雷区”。

限制范围，聚焦应用：

• 不用于全局重构：避免让AI直接重写整个模块。而是用于局部任务，例如：“用TS重写这个旧的密码验证函数，保持输入输出不变”。

Q10： 随着多模态AI和Coding Agent的发展，未来的AI编程会是什么形态？应该为此做好什么准备？

A： 预测未来是个很难的事情，也许未来会走向 “目标驱动的AI软件工程协同体” 。

预测的形态：

• 从代码生成到“工作流完成” ：AI代理不仅能写需求代码，还能自主执行一个完整开发任务，不远的将来，AI Coding 也正在往AI Development 发展。如：“实现用户登录功能”，随后它会自行拆解为创建UI组件、后端API、数据库迁移、并编写测试、CI/CD、上线、数据分析。
• 多模态交互：你可以对着白板草图、架构图口述需求，AI直接生成对应代码框架或评审现有设计。
• 动态、实时的审查与重构：AI将持续在后台监控代码质量，不仅提建议，更会在被授权后自动实施小型、安全的改进（如依赖升级、重复代码提取）。

要做的准备：

• 提升抽象与架构能力：开发者必须更像系统架构师和产品负责人，专注于定义清晰的目标、约束条件和验收标准，以精确指挥AI军团。
• 掌握“元编程”与提示链设计：需要设计高效的工作流，让多个AI Agent（如分析、开发、测试、审查代理）协同工作。
• 强化验证与可靠性工程：随着AI自主性增强，监控、可观测性、回滚机制和综合测试变得前所未有的重要，以确保AI实施变动的系统整体稳定可靠。终极就是要培养一种 “人机共驾” 的思维模式——人类设定战略方向和伦理护栏，AI负责战术执行与优化迭代。