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雷达卡
开发人员逐渐发现，向人工智能代理发送长达 10,000 字的提示信息并不奏效：语境窗口会变得拥堵，模型也会失去焦点。制胜模式：首先确立高水准的远景规划，让 AI 起草一份详尽的 spec.md 文件，然后在编写一行代码前对这份文档进行反复推敲。
GitHub 的 AI 团队将规格文档推广为“动态、可执行的产物”，它们会随着项目的进展而不断演进，而非一成不变的静态文档
最佳做法:提示"为[项目X]起草一份详细的规范"，仅列出目标和限制条件，而不列出实施细节
将大型任务分解为更小的规格，而不是一个庞大的提示-LLMs在给出明确的任务指令时擅长详细说明
先以只读模式进行规划，然后执行——该规范将成为你与 AI 共同构建的第一件产物
🤔为什么重要:
这颠覆了关于人工智能提示的传统观念。大多数开发人员在前期过度设计，或者对细节要求不高，盲目迭代。由规格驱动的开发创建了持久的引用，使代理在多日的会话中保持在正确的轨道上。随着代理处理更长视野的任务（Cursor记录了3周的自主会话），规范成为您的控制机制——您在代理处理战术执行时保持战略方向。如果没有这个框架，你就要对抗上下文限制和模型漂移，而不是航运特性。
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