引言
在 AI 辅助编程快速普及的时代，仅凭「先写代码，再调整」的传统开发方式已难以适应日益复杂的业务与技术场景。本文主张一种更系统的方法：将 规则／规范（Specification） 拿出来放在最前端，再由规范驱动规划、任务、实现------这便是所谓的 规范驱动开发（Specification-Driven Development，简称 SDD）。通过"规则优先"视角，本文将探讨为何这一范式在 AI 编程时代尤为重要、其核心概念、如何落地，以及你在项目中的具体运用建议。
为什么"规则优先"在 AI 编程时代尤为关键
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从模糊到可控
在传统开发中，常见的问题是：需求模糊、设计变更多、实现偏离业务预期。随着 AI 工具（如编码代理、智能提示、自动化生成）加入开发流程，这种偏差会被更快放大。正如一篇文章指出：在 AI 辅助环境下，"规范成为事实的源头（The specification becomes the source of truth）"。
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让 AI 从"猜"变成"执行"
如果我们只是"告诉 AI 去做"，而未先定义清晰规则，AI 很可能生成"看似合理但偏离意图"的代码。相反，若提前写好规范、边界及成功标准，那么 AI 就是在"执行"而不是"探路"。例如：文章提到"可执行规范（executable specifications）"成为 AI 编码代理的蓝图。增码
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促进团队协作与可追溯性
在你所关注的复杂场景（如 AI + RWA + 本地生活／SaaS／Web3 等），常有产品、技术、运营、社群、金融、政务等多方协作。规范优先意味着大家共用一套"规则语言"------从业务、合规、架构到实现，减少误解、提升一致性。并且规范可版本化、可追溯，有利于治理、审计、迭代。
核心概念解析：SDD（规范驱动开发）
以下几个要点帮助你理解 SDD 在实际流程中的意义：
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规范即资产：规范不仅是文档，而是结构化、可执行、可演进的资产。
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从"做什么"到"怎么做"分离：规范先定义"做什么""为什么做"，然后技术层面再决定"怎么做"。这样逻辑更清晰、变更更可控。
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三个阶段流程（规范 → 构建 → 管理）：例如在 API 场景，一篇文章将其分为 Design（设计规范）、Build（基于规范开发与测试）、Management（根据规范部署与监控）三步。
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规范优先／规范作为源（Spec-First / Spec-As-Source）：最新讨论中出现"规范优先"（spec-first）、"规范锚定"（spec-anchored）和"规范即源"（spec-as-source）三种级别。
SDD 在 AI 编程环境中的落地实践
结合你正在做的"AI + RWA + 本地生活 +实体零售 +Web3"等复杂系统，这里是几个具体操作建议：
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构建规则库／规范仓库
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将业务模型（如：会员积分模型、通证发行逻辑、商品 dNFT 生命周期、营销触发规则）抽象为规范条目：触发条件、输入／输出、边界情形、合规要求。
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使用版本控制（如 Git）管理这些规范，让它们成为团队唯一的"规则真源"。
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制定流程：规范 → 计划 →任务 → 实现
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在每一个模块启动前，先撰写规范文档（包括目的、成功标准、边界场景、数据输入／输出、异常处理等）。
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接下来由技术方案团队拆解任务、定义接口、测试用例。
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然后由开发／AI编码代理执行，且实现必须符合规范与测试。
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让规范可执行／可验证
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规范中应包含"验收标准"与"测试用例"。比如：在积分模型里，清晰写出"当用户完成X行为，且满足Y条件，则应获得Z积分；若超过最大次数，则不再累计"。
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这样即便后续用 AI 生成代码，也可以自动运行测试或校验，确保实现确切符合规范。比如一篇分析指出："可执行规范 = AI 编码代理的蓝图"。
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持续演进／治理机制
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规则不会一成不变。你需要在规范库中记录"版本历史""修改背景""影响范围"。
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每当规则变更，触发：更新规范 → 更新任务／代码 → 测试回归。保持规范／代码／测试一致。
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让团队角色清晰
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谁负责定义规范（产品／架构／合规）？谁负责实现？谁负责审查？明确角色。
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在 Web3 场景中，还要考虑社区共创／治理规则的角色，这部分也应纳入规范体系。
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在你项目中的特殊考虑
鉴于你的项目包括"AI 驱动导购／库存／营销／社群运营"、"商品 dNFT 与资产化"、"情绪价值与个性化权益 NFT"、"社区共创品牌"等模块，下面是几点额外建议：
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业务规则优先：例如"情绪价值 NFT"如何触发、如何定价、如何兑换、如何与通证关联------这些规则应先写好，然后才去设计 AI 模块。
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AI 模块也要被规范约束：AI 导购或库存预测不仅要"跑出值"，还需"合规／解释／可审计"。规范中应明确"模型使用条件""输出边界""异常处理""可回溯日志"。
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Web3 通证规则需规范化：通证模型、激励机制、社区治理规则、资产化流程，都必须在规范里先定义好，避免后续"功能展开"时规则混乱。
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生态协同规则：你提到要与金融／政务／文化系统协同。不同生态往往有不同规则、接口、合规要求。把这些也纳入规范设计。
总结
在 AI 编程时代，"规则优先 + 规范驱动开发（SDD）"不是一种古板的流程束缚，而是一种让技术、业务、AI 协作更高效、更可控、可追溯的方法论。它让你能在复杂场景下保持清晰的"意图→规范→实现"链条，从而减少偏差、提升质量、加快落地。对于你这样涵盖 AI、实体零售、Web3 通证、社区共创的项目而言，这个方法论尤为契合。