SPEC 为什么会失败？

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目录

1. 失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC
2. 失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查
3. 失败点 3：过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”
4. 失败点 4：规约与实现解耦——在“意外”产生时绕过 SPEC 直接修改代码
5. 失败点 5：流程形式化——为赶进度而牺牲 SPEC 流程
6. 小结

随着 AI 辅助编码逐渐深入开发流程，开发者的工作重心正在发生转变——从专注于逐行编写代码，转向更高层次的系统设计与意图表达。在这一背景下，SPEC 驱动开发成为连接人类思维与 AI 能力的关键桥梁。它要求我们将设计逻辑清晰地传达给 AI，从而获得高质量的代码输出。

然而，在实际落地过程中，许多团队会遭遇一系列典型问题，导致 SPEC 模式未能发挥应有作用，甚至被误判为“低效”或“不可靠”。本文梳理了五个常见的失败场景，深入剖析其背后的根本原因，并提出可操作的改进策略，帮助团队真正掌握与 AI 协同工作的正确方式。

失败点 1：背景缺失——缺少项目级指导原则的 SPEC

在项目初期，一个普遍存在的误区是跳过整体规划，直接进入具体功能的 SPEC 编写阶段。例如，团队可能仅向 AI 发出类似“/speckit.specify 帮我重构项目……”这样的模糊指令，期望 AI 自动理解项目的上下文并给出合理方案。这种做法本质上是将 AI 视为全知全能的专家，而非需要明确输入的工具。

之所以会失败，关键在于混淆了 AI 的两种能力：信息检索与深层理解。虽然 AI 可以通过 codebase_search 分析现有代码结构，但它无法还原历史决策背后的业务考量和技术权衡。若 SPEC 建立在不完整或错误的理解之上，AI 将忠实地执行这些偏差，最终产出同样存在问题的实现。

更深层次的问题在于“隐性知识”的缺失。诸如核心业务目标、过往技术选型的原因（如为何采用软删除机制）、团队内部约定（如日志格式规范）等关键信息，通常不会显式体现在代码中。缺乏这些上下文，AI 的输出将变得片面且不稳定，容易误导开发方向。

因此，正确的路径是“先立规矩，再动土”。在启动任何功能开发前，必须建立一套项目级别的指导性文档，即 spec-guide，类似于 spekit 中的 constitution.md。该文件应作为团队共识的基础，涵盖以下核心内容：

• 产品与业务背景：项目的核心定位和主要功能模块。
• 技术设计原则：所用技术栈、系统架构风格以及重大历史决策说明。
• 结构与开发规范：目录组织方式、命名规则、API 设计风格、测试覆盖要求等。

撰写这份文档的过程本身也是一种知识沉淀。可以借助 AI 进行提问和补充，逐步完善细节。只有当上下文足够清晰、稳定后，才能确保后续生成的 SPEC 具备一致性和可靠性。

举例来说，在使用 speckit 对某项目进行重构时，可通过多轮迭代优化 constitution.md 文件，使其成为后续所有 SPEC 编写的参考依据。

AI 工具实践范例

利用 speckit.constitution 功能可快速初始化项目的“宪法”文件。运行命令即可生成基础版的 constitution.md，之后可根据需要多次调用以补充缺失内容。

/speckit.constitution 增加测试规范: mock 文件通过?go:generate mockgen 生成，并于与测试代码放在同一个包package文件夹下面

失败点 2：评审缺位——对 AI 生成的 SPEC 缺乏严格审查

当开发者对当前业务领域或技术细节不够熟悉时，容易陷入角色错位：把自己当作需求提出者，而把 AI 当成解决方案的最终裁决者。在这种心态下，即便 AI 输出了一份看似详尽的 SPEC，也可能隐藏着严重的逻辑缺陷或假设错误。由于缺乏主动审查，这些问题未被发现，方案被直接采纳并执行。

结果往往是 AI 精确地将一个错误的设计转化为同样错误的代码。最终责任归因时常被错误地指向“SPEC 模式无效”，而忽略了人为评审环节的缺失。

要避免此类问题，开发者必须重新确立自身在协作中的主导地位——扮演“架构师”角色，而 AI 仅作为高效执行助手。这意味着 AI 生成的初版 SPEC 并非终点，而是讨论和优化的起点。

推荐采用“审阅-挑战-修正”的三步循环流程：

• 仔细审阅：将 AI 输出视为待评审的草案，逐项检查其完整性与合理性。
• 发现问题：识别描述模糊之处、潜在逻辑漏洞，以及自身尚未掌握的技术点。
• 交互式学习：
  • 针对模糊需求，通过追问澄清边界条件；
  • 面对逻辑矛盾，引导 AI 探索替代方案并比较优劣；
  • 遇到知识盲区，将其转化为学习机会，提升个人认知水平。

失败点 3：过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”

另一种常见倾向是在 SPEC 阶段追求完美主义，试图一次性定义所有可能的扩展路径、异常处理机制和未来兼容性设计。这种“过度设计”行为往往导致 SPEC 文档越来越复杂，评审周期拉长，开发节奏被打断。

本质上，这是将 SPEC 当作了终极蓝图，而非阶段性沟通工具。SPEC 的目的不是预测一切，而是明确当前任务的核心意图与关键约束。过于复杂的规格说明反而会增加理解和维护成本，降低团队协作效率。

应对策略是引入“渐进式细化”原则：初始 SPEC 只需覆盖主干流程和必要边界条件，其余细节可在后续开发中按需补充。通过设置清晰的 MVP（最小可行方案）目标，保持 SPEC 的简洁性和可操作性。

失败点 4：规约与实现解耦——在“意外”产生时绕过 SPEC 直接修改代码

在开发过程中，一旦遇到意料之外的技术障碍或紧急修复需求，部分团队会选择跳过 SPEC 流程，直接修改代码以求快速解决。这种“临时绕行”看似提高了短期效率，实则破坏了 SPEC 的权威性和连续性。

长期来看，这类行为会导致规约文档与实际代码严重脱节，形成“双轨制”现象：一套是纸上谈兵的 SPEC，另一套是真实运行的代码。这不仅削弱了 AI 协作的基础，也为后续维护埋下隐患。

正确的做法是：即使在应急情况下，也应记录变更动因，并及时同步更新 SPEC。可以通过添加注释、创建补丁文档或标记待办事项的方式，确保所有修改都有迹可循，维持规约与实现的一致性。

失败点 5：流程形式化——为赶进度而牺牲 SPEC 流程

在高压交付环境下，SPEC 常被视为额外负担。一些团队虽名义上保留该流程，但实际上流于形式：要么由一人草草填写模板应付检查，要么在代码完成后反向补写 SPEC。这种“形式主义”使 SPEC 失去了前置设计的价值，沦为事后文档。

真正的 SPEC 驱动开发强调“先想清楚，再动手编码”。若流程被简化为走流程，就失去了与 AI 有效协作的前提。AI 所依赖的上下文输入不再准确，输出质量自然下降。

解决之道在于强化流程纪律，同时优化 SPEC 的轻量化程度。通过标准化模板、自动化辅助工具和定期回顾机制，降低参与门槛，提升执行意愿，让 SPEC 成为助力而非阻碍。

小结

SPEC 驱动开发是人机协同时代的重要方法论。它不仅是技术实践，更是思维方式的转变。要想充分发挥其价值，必须避开上述五大陷阱：

• 建立完整的项目上下文（spec-guide），避免“无根之木”式的 SPEC；
• 坚持人工主导的评审机制，杜绝盲目信任 AI 输出；
• 控制设计深度，防止陷入“分析瘫痪”；
• 保持规约与实现同步，杜绝随意绕行；
• 抵制流程形式化，确保 SPEC 真正前置且有效。

唯有如此，才能让 AI 成为提升工程质量和开发效率的可靠伙伴，而非制造混乱的源头。

通过持续迭代这一过程，可以将一份初始粗糙的草案逐步优化，最终形成逻辑严密、细节清晰的 SPEC 文档。SPEC 的核心价值不仅在于产出规范本身，更在于它构建了一个系统化的思考框架——借助与 AI 的多轮交互，推动我们深入理解问题本质，从而确保最终交付成果的质量和可执行性。

AI 工具实践示例

推荐使用 speckit.clarify? 工具进行需求澄清。该命令可直接运行，也可指定具体关注点以获取更有针对性的反馈：

/speckit.clarify 哪些具体模块需要解耦？目标测试覆盖率是多少？如何处理tRPC服务的模拟？如何在重构过程中确保审计日志的完整性

采用反问式提问策略，有助于挖掘隐藏的上下文信息及潜在风险。以下是一个典型的 prompt 示例：

<@需求文件> 生成一份问题清单，以帮助我思考其中未明确说明的方面。清单应重点关注：
1.? 业务目标与动机：此功能或设计背后的根本原因是什么？它为谁解决什么问题？2.? 未声明的约束：是否存在任何潜在的技术、预算或时间限制？3.? 范围边界：哪些是明确不在此次范围内的相关功能？4.? 风险与依赖：此方案可能引入哪些风险？它依赖于哪些外部系统或数据？

03 失败点：过度设计——在 SPEC 阶段陷入“分析瘫痪”

常见失败场景

在制定 SPEC 的过程中，团队常面临一种矛盾状态：宏观层面设想过多，而微观层面又定义模糊。一方面，出于对未来变化的担忧，试图构建一个能应对所有可能情况的“万能架构”，导致设计阶段无限拖延，迟迟无法进入实施；另一方面，在具体的规范描述中却充斥着诸如“提升性能”、“返回必要数据”等含糊其辞的表达。这类表述人类尚可意会，但对于需要精确指令的 AI 而言则难以解析，由此生成的代码往往存在不确定性，也使 SPEC 丧失了作为验收依据的功能。

正确应对策略

解决此问题的关键在于“拆分”与“确定性”的结合。

1. 拆分 SPEC，化整为零
将大型项目或复杂需求逐层分解，直至每个子需求对应的 SPEC 满足两个标准：目标单一明确；可在短时间内（例如半天至一天）完成。这种方式有效避免了在顶层设计上过度投入，促使团队聚焦于小而具体的可交付功能单元。

2. 追求确定性，消除歧义
面向 AI 编写的 SPEC 必须具备可执行性和可验证性。可通过“角色扮演测试”来检验其质量：

• 需求文档 (requirement.md)：假设是一名测试工程师，仅凭此文档是否能够编写出完整的测试用例（包括边界条件和异常流程）？文档中应包含量化指标，而非主观描述。
• 设计文档 (design.md)：假设是下游开发者（如前端），能否据此独立开展对接工作而不需额外沟通？API 接口、数据结构及交互协议必须精确无误。
• 任务文档 (tasks.md)：假设是一位不了解背景的新程序员，是否能在几分钟内根据文档开始编码？每项任务都应是独立且具体的操作指令。

通过上述方法，SPEC 不再是一份抽象的设计蓝图，而是转化为一系列具体、可操作、可验证的指令集合，从而保障 AI 能够高效且准确地执行任务。

示例：重构业务中的解耦式工作流服务

错误做法——撰写“大而全”的 SPEC 示例：

相比之下，以下是一种真正可落地的、基于需求拆解的 SPEC 流程。该流程支持演进与迭代，并可根据实际情况动态调整。

AI 工具实践示例

利用 TAPD 需求进行初步任务分解（需启用 TAPD MCP 功能）：

请分析tapd需求<tapd?url>，并将其拆分为多个独立的子需求。
在拆分时，你必须严格遵循以下原则：1.? 单一目标原则：每个子需求必须只解决一个核心问题或实现一个明确的业务目标。2.? 短期可交付原则：每个子需求从 SPEC 编写到开发完成的工作量，应控制在 0.5 到 1 个工程日内。3.? 垂直切分原则：优先创建端到端的、可独立验证的功能切片（例如，“用户能上传头像”），而不是按技术分层（例如，“完成后端接口”、“完成前端页面”）。4.? 独立性原则：尽可能减少子需求之间的依赖关系，以便于并行开发。
请根据以上原则，将下面的需求进行拆分，并按照以下格式输出每一个子需求：
*? 子需求标题: [一个清晰、简洁的标题]*? 单一目标: [用一句话描述这个子需求要实现的唯一目标]*? 关键验收标准: [列出 2-3 个核心的验收条件，以确认目标已达成]*? 依赖关系: [指出它依赖于哪个其他的子需求，或写“无”]*? 工作量评估理由: [简要说明为什么这个工作量适合在 0.5-1 天内完成]

04 失败点：规约与实现脱节——因“突发状况”绕过 SPEC 直接修改代码

典型失败场景

这是 SPEC 实践中最常见的陷阱。当遇到需求变更、设计遗漏或严重缺陷时，团队为了追求速度，往往会跳过规范流程，直接修改代码。这种“先改后补”的思维模式，正是导致整个 SPEC 机制失效的根本原因。一旦首个补丁被直接打上，代码便与 SPEC 出现偏差；随着此类行为累积，SPEC 文档迅速沦为无人维护的历史记录，失去其指导意义，前期所有努力也随之付诸东流。

正确应对策略

正确的做法是：将任何变更本身视为一个新的、需要通过 SPEC 管理的需求。无论出现何种意外，都应优先更新 SPEC，而非直接改动代码。

1. 评估变更影响
首先判断当前 SPEC 所处阶段。若正处于任务执行中（Tasks 阶段），应立即暂停开发，防止基于过时规约产生无效代码。

2. 选择变更路径

• 继承式修改：若变更仅为局部调整或缺陷修复，应在原有 SPEC 基础上进行修订和扩展。保留历史版本，并清晰标注修改内容，形成可追溯的变更链。
• 开启新 SPEC：若变更导致核心目标发生根本转变，则应果断废弃原 SPEC，启动全新的 SPEC 流程重新设计。

3. 同步更新顶层设计
若变更引入了新的技术组件或设计原则（例如新增消息队列），必须同步更新项目的“指导原则”（Constitution），确保整体架构的一致性和时效性。

变更管理的核心理念在于保护并复用前期在规约上所投入的认知成果。只有建立标准化的变更流程，将所有改动纳入 SPEC 的管理体系，才能确保 SPEC 始终作为项目的“活文档”，持续支撑 AI 的高效与精准运作。

AI 工具实践示例

使用 /speckit.analyse? 自动检测生成文档中的冲突点与模糊表述（系统将输出一致性报告），并依据分析结果对文档进行修正（可设定重点关注维度）。

当需求或设计发生变更时，对正在进行中的 tasks.md 发布终止声明的 prompt 示例：

结合新的需求变更描述，请对 Tasks.md 文档执行终止操作，并生成更新后的完整内容。
操作规则如下：1.? 添加终止声明: 在文档的最顶部，插入一个“终止声明”区块，说明终止的原因和时间。2.? 修改任务状态: 遍历所有任务，将所有未完成的任务（如?`[ ]`,?`[In Progress]`,?`[TODO]`?等状态）的状态标记更改为?`[Obsolete]`。已完成的任务（如?`[x]`,?`[Done]`）状态保持不变。3.? 生成影响范围评估: 在文档的末尾，添加一个“影响评估”部分，其中应包含两个列表：? ? * 已完成的任务列表。? ? * 被标记为?`[Obsolete]`?的未完成任务列表。

05 失败点：流程形式化——为赶进度而牺牲 SPEC 流程

当项目交付周期突然被压缩时，团队往往会率先舍弃看似“繁琐”的规范流程。此时容易陷入一种误区：将编写 SPEC 及其评审视为负担，转而选择所谓的“捷径”——跳过设计环节，直接让 AI “快速生成代码”。这种因时间压力而放弃规则的做法，短期内看似提升了速度，实则埋下隐患。大量未经充分设计与评估的 AI 产出代码在集成阶段集中暴露问题，反而引发更长时间的调试与返工，最终导致交付延期。

应对紧急需求的正确策略

在高压情境下，应重新理解 SPEC 的价值：它不是开发的累赘，而是关键决策的支撑工具。此时的核心目标不再是“写得更快”，而是“判断更准”。

1. 用 SPEC 量化影响，拒绝模糊承诺
面对新增需求，一份结构清晰的 SPEC 能帮助你迅速评估其对现有系统的影响范围和实际工作量。你可以基于具体数据沟通：“该功能需改动 3 个模块，预计增加 2 人天工作量”，而非依赖主观感受回应“可能来不及”。这种以事实为基础的沟通方式，有助于建立理性共识。

2. 借助 SPEC 主动取舍，而非全盘接收
若时间确实紧张，最有效的应对是与产品负责人协作，在需求层面进行有策略的功能裁剪或延迟。这是一种主动的范围管理，远优于在编码阶段强行实现所有功能，最终导致质量失控。

3. 利用 SPEC 拆解任务，推动高效并行
一个合理拆分、边界明确的任务清单（如 ?tasks.md?）能显著提升并行开发效率。任务间的依赖关系一旦定义清楚，便可放心分配给不同成员甚至多个 AI Agent 同时处理，确保每个人或每个智能体都能独立推进，最大化整体产出速度。

核心原则总结

• 不要试图自己加速，而是驱动 AI 高效执行；
• 不要打破规则，而是在既定规范内寻找最优路径。

两种思维模式对比

错误逻辑（执行者思维）	正确逻辑（指挥者思维）
"没时间写文档，直接改代码"	"用 30 分钟规划，节省 2 天返工时间"
"AI 生成什么就用什么"	"用提示词引导 AI 输出最优方案"
"先实现功能，规范以后再说"	"启用 Urgency Mode，在规范框架内快速落地"
"测试太慢，上线后再补"	"采用 Test-First 策略，确保一次通过"

AI 工具实践示例

speckit.plan 阶段 —— 强制简化实现路径

/speckit.plan 需求 URGENT。实现上求简求快，忽略非关键问题，除非必要，否则所有配置均使用默认值。

speckit.tasks 阶段 —— 最小化单个任务，最大化并行潜力

/speckit.tasks 最小化任务数量，最大化任务并行度，并为每项任务提供大致的时间估算。

小结：SPEC 是 AI 编码质量的“定海神针”

SPEC 不应被简单视为任务列表，而是一套保障代码质量的完整流程机制。通过前期设定标准、中期严格评审、后期有序变更管理，可以有效约束 AI 生成内容的质量，避免混乱无序的代码输入。

SPEC 并非万能，也存在现实挑战：
当前 SPEC 流程仍不完美。例如，撰写详细文档消耗较多 Token 成本；缺乏成熟的协作管理工具，许多流程依赖人工自觉；此外，过度强调设计也可能造成“想得多、动得少”的拖延现象，或在高压下流于形式化执行。

持续迭代才能真正掌握：
这套方法论必须在真实项目中不断应用与优化才能熟练掌握。相关领域及工具（如 speckit）正处于快速发展阶段，唯有边用边总结，并紧跟新工具与新范式，才能真正实现高质量、高效率的 AI 辅助开发。

SPEC 与 Vibe Coding 的关系：互补而非对立
坚持使用 SPEC 并不意味着完全摒弃 Vibe Coding。在技术预研、业务探索或产品原型验证阶段，自由式的快速尝试依然具有不可替代的价值。关键在于，要有意识地沉淀这些探索过程中的成功经验与失败教训，将其转化为具体的 Rules，并用于指导后续更可靠的 SPEC 文件生成。如此，便能将灵活探索的成果转化为未来规范化开发的基础资产。

相关工具推荐

• spec-kit: https://github.com/github/spec-kit
• OpenSpec: https://github.com/Fission-AI/OpenSpec
• spec-workflow-mcp: https://github.com/Pimzino/spec-workflow-mcp

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关键词：PEC SPE constitution Requirement Obsolete