2026方法

Spec-Driven AI Coding

規範寫一次。代理執行它,給你diff,關閉工單。一次性提示詞是去年的事。

AgentsRoom將一個Claude Code、Codex或Antigravity代理連線到你Kanban backlog上的每個工單。規範成為工作單元。

什麼是spec-driven AI coding?

規範是一份寫得好的工單:目標、約束、驗收標準。Spec-driven AI coding將工單交給一個AI代理,由它編碼、測試並交付PR。你停止臨時寫提示詞。你寫一份人或代理都能執行的規範,然後把它給代理。

與vibe-coding的對比:vibe-coding是對話式的,你實時引導代理。Spec-driven coding是有紀律的非同步。你寫、你啟動、完成時再回來。一個代理時是乾淨的紀律。十個代理並行時,這是保持頭腦清醒的唯一方式。

一份好規範節省十次提示。

經驗法則

Spec-driven迴圈的4大支柱

沒有這四步,你做的是偽裝的prompt-driven coding。有了它們,你實現工業化。

1

可讀的規範

一份帶有上下文、目標、約束、驗收標準的簡短工單。不是小說。不是模糊的備忘。一個新的人類開發者無需追問就能閱讀的格式。

2

隔離的任務

一份規範,一個分支,一個代理。不是同一個代理上兩份規範。不是一個代理同時觸碰程式碼的三個區域。乾淨的範圍來自backlog,不是來自聊天。

3

自主代理

代理讀取規範,規劃,編碼,執行測試,開啟PR。只在被阻塞時介入。不需要保姆式管理。完成或需要你時push通知。

4

人工審查

你閱讀限定到該代理的diff,不是混亂的整體。你接受、修復、合併。規範關閉工單。迴圈重啟。

為什麼AgentsRoom適合spec-driven coding

Backlog、工單和代理在同一個應用中。這很罕見。

原生Kanban backlog

把工單拖入一列,代理接手。開始時無需Jira或Linear:AgentsRoom backlog已足夠,並在你的repo中版本化。

可選的公開backlog

你可以透過URL向客戶開放backlog。他們從Chrome擴充套件提交規範。你分流,啟動代理。無需自定義流水線的客戶驅動開發。

按工單的多provider

一個工單在Claude Code,下一個在Codex,再一個在Antigravity CLI。你選擇適合規範的模型。它們都在同一個dashboard中共存。

按代理審查

每個代理的diff都是隔離的。你閱讀一個代理做了什麼,不是五個會話的混合。規範只有在審查透過時才關閉工單。

Spec-driven AI coding FAQ

這與prompt engineering有何不同?+
Prompt engineering最佳化傳送給LLM的訊息。規範存在於聊天之外:它是一份帶有目標、約束和驗收標準的工單。你可以儲存、版本化、交給人或代理。提示詞是短暫的。規範是資產。
我需要外部工單工具(Jira、Linear)嗎?+
不需要。AgentsRoom Kanban backlog是內建的,儲存在你的repo中。如果你已經使用Jira或Linear,可以連線MCP並讓代理從那裡讀取工單。要開始,原生backlog已足夠。
一個代理可以並行處理多少規範?+
一個代理一次執行一份規範。你透過啟動多個代理處理多個規範來實現並行。使用AgentsRoom,使用者經常執行5到10個同時執行的代理,每個在自己的工單上,每個在自己的分支上。
AI代理的好規範是什麼樣的?+
三個部分:上下文(它在哪裡、為什麼重要)、目標(我們想要什麼)、驗收標準(我們如何知道完成)。加分項:相關檔案或函式的連結。避免模糊規範:如果一個人會猶豫,代理就會脫軌。
Spec-driven coding在遺留程式碼上有效嗎?+
有效,而且這是它最閃光的地方。遺留程式碼意味著一千個小的清理工單。一次寫好它們,每批分配一個代理過夜執行,早上審查PR。比一個人同樣refactor兩週更有生產力。

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今天就切換到spec-driven coding

下載AgentsRoom,開啟backlog,寫下你的第一個工單。代理幾秒內接手。

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