浅谈AI辅助编码从氛围编程Vibe Coding到基于spec规范驱动开发

引言

最近在尝试基于spec工作流规范驱动的模式 - Spec-Driven Development（SDD），说起来还是惊喜满满的，其主要解决了AI代码生成质量的可控性，再也不用抽盲盒了。从输入需求经过AI漫长的一顿猛如何的操作之后效果差强人意，继续改提示词继续从满怀惊喜到失落，这种模式已经基本可以告别了。

大模型爆火之后AI辅助编程势头也是一发不可收拾，小马使用过各种阶段的Copilot，今天就来一起聊聊AI编码的前世今生。由于展开篇幅大，不做具体的细节使用教程展开，后续如大家有需要可以安排。

一、AI辅助编码的发展历程

小马在下笔之前先问了AI，它说：

bash 复制代码

AI辅助编码的发展史可划分为三个阶段：

1、代码弱预测时代（2010-2018）

早期工具基于马尔可夫链模型进行代码片段预测，仅支持简单的前后匹配格式，无上下文感知，错误率高。2018年，Kite和微软的IntelliCode引入了基于RNN深度学习的代码建议，实现了跨文件类型的单行代码预测。

2、代码强预测时代（2019-2022）

2019年，Tabnine首次集成GPT-2实现多行代码补全。2021年，OpenAI Codex模型支持块级代码补全，可生成整个函数或方法。2023年，中间填充（FIM）技术实现双向感知，理解光标前后的内容。

3、代码智能交互时代（2023-至今）

2023年，GPT-3.5和GPT-4模型展示了通过自然语言生成代码的潜力。GitHub Copilot集成了GPT-3.5/GPT-4，支持聊天问答和代码生成，标志着AI编程助手进入智能交互时代。

我们可以看到这里只介绍到2023年的开启点，然而在当年大模型爆发之后AI编码的发展也是非常迅速，从代码补全，注释补全的"副驾"的模式，现在已经都能一步步AI对话编程了。

二、从傻瓜助手到全程陪伴交互助手的演变

小马就以这一路过来的体验来一起聊聊2023年之后AI编码的发展史。在大模型能力爆发之后，意味着AI的基座能力已经得到了一个质的飞跃。相当于汽车的引擎升级了，那么至于设计就看大家的智慧了。

小马按照助手能力变化做了简单的阶段划分，大致可分为以下几个能力阶段。

bash 复制代码

Copilot助手模式 -> 集成智能体模式 -> 基于spec工作流模式

1、作为Copilot的助手模式

通常就是在编码IDE上安装插件Copilot，能支持代码补全、注释补全、单元测试、逻辑编码实现等功能。
优势：能满足一些基本的编码辅助工作，特别适用于一些与上下文业务关系不大，解耦的算法编写。比如我需要实现编写一个冒泡函数或者是一个小游戏中两圆相交来计算碰撞的算法。
不足：这种模式对于业务上下文的理解较差，凡是需要依赖上下文代码逻辑的编码效果往往不尽如人意，经常出现瞎编乱造函数已经生成的代码不可控，无异于一直在开盲盒。
2、集成智能体的模式

聪明的程序员是不会让这种问题存在很久的，既然大模型不能很好理解我们的业务，那我们就想办法让它理解，于是助手就集成了AGENT智能体。智能体一般包含知识库、MCP、rules规则等、其中知识库包含项目需求文档、Wiki、git仓库代码等等文档，MCP则是辅助编码时的工具列表，rules是编码的规则约束。这一套下来使得AI在执行我们的任务之前能更懂得我们的项目。

其中知识库虽然有各种文档和git仓库支持，但其本质还是RAG的检索原理，说起来还是有一定的局限性。
优势：智能体的模式让AI更懂我们的项目，基于理解项目上下文背景和项目代码的基础上编码效果更能符合我们的预期。
不足：尽管如此，AI的不确定性还是存在的，往往我们需要修改多次提示词，每次经历漫长的等待之后，看着AI一番猛如虎的操作，满怀惊喜之后的失落，抽盲盒的本质并没有变化。
3、基于spec工作流规范驱动的模式

Spec-Driven Development 说起来这是一个很有趣的思想。什么是"基于Spec的AI编码"？

这里的 "Spec" 并非单指代码注释，而是一个结构化、机器可读的"规约"或"规范"，它精确描述了软件组件的功能、行为、接口、约束和验收标准。

"工作流规范驱动 " 指的是：将软件开发的生命周期（需求分析、设计、编码、测试、验证）与结构化的Spec绑定，并由AI作为核心引擎，自动或半自动地驱动流程向前推进 。

简单来说，这是一种 "Spec in, Code out" 的模式，但中间是一个受控的、可验证的、由AI执行的工作流。我们可以通俗理解为，传统的编码我们是让AI自己思考自己就完成了整个任务结果，而规范驱动的模式会把这整个过程进行拆分，AI先理解需求然后需要你人工确认之后它才会进行下一步，通常成为"需求澄清"环节，这也是与传统氛围编码（Vibe Coding）最大的区别。下一步的技术设计环节也一样，AI先输出设计思路文档，要求你先人工修改确认之后它才会进入编写阶段，这整个过程都是和你一步步交互确认下来的。
优势：这种方式AI生成的代码确实更可控，更能满足我们的预期，基本远离了开盲盒的模式。
不足：暂未想到，一定要说的话那就是有些IDE可能还不支持spec工作流。

具体使用本文就不展开了，附带了几个规范驱动开发Spec工具可供大家参考了解：

GitHub Spec Kit：AI驱动的全流程自动化工具
Spec Workflow MCP：团队协作的"规范管家"
Spec Coding MCP：需求文档的"标准化工厂"
MCP Server Spec-Driven Development：轻量极简的"规范生成器"
TencentCloudBase/CloudBase-AI-ToolKit：CloudBase MCP 连接 AI IDE 与腾讯云 CloudBase 的部署桥梁

三、Goodbye, Vibe Coding! Hello, Spec-Driven Development

《Goodbye, Vibe Coding! Hello, Spec-Driven Development》是一篇倡导软件开发范式转变的文章，由formulahendry撰写，旨在回应AI编程兴起背景下流行的"vibe coding"（氛围编程）模式的局限性，并引入更系统化的规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD）方法。

Vibe Coding 强调依靠直觉和灵感快速生成代码，通过自然语言与AI模型交互，无需繁琐的语法细节。这种模式在简单项目中能提升效率，但存在显著问题：代码结构不清晰、缺乏规划阶段、易引入难以发现的bug，且维护和扩展困难。文章指出，Vibe Coding 本质上放大了开发者的个人能力------高手能高效驾驭，但新手可能因缺乏全局把控而产出难以维护的"技术负债"。

规范驱动开发则采用分阶段的系统化方法：需求→设计→任务拆解→编码→测试。其核心是将规范（Spec）作为开发的首要输入，规范需结构化且机器可理解（如使用YAML或EARS格式），AI 由此自主分析、拆解任务并生成代码与文档。这种模式的优势包括减少人机交互成本、确保文档与代码同步、流程清晰适合团队协作。

SDD 的落地依赖工具支持，例如基于Model Context Protocol（MCP）的服务器，可提供从需求生成、设计文档到代码实现的结构化提示。然而，SDD 也面临挑战：错误具有放大效应（"垃圾进，垃圾出"）、极度依赖底层模型能力、Token 消耗较大，且在复杂业务场景中评估和引入现有项目成本较高。

文章认为，AI 编程的革命性影响在于促使开发者从"编码者"转向"架构师与决策者"，核心价值从实现细节转移到定义规范、审查 AI 输出和全局把控。对于全新项目，SDD 可作为工程化实践探索方向，但需结合具体场景谨慎应用。

四、总结

本文并没有对各个模式的使用细节进行展开教程，但是这些关键词在网络上应该已经司空见惯了，大家需要了解和学习的话可以自行查阅。如果有需要小马后续也可以单独展开各自细讲这些编码助手模式各自的使用教程，欢迎留言交流。

小马认为基于spec工作流规范驱动的模式将以其结果质量的可控性在接下来的AI辅助编程战场上脱颖而出，就让我们拭目以待吧。

没彩蛋也要硬挤~

工具名称	核心功能	适用场景
腾讯云 CodeBuddy	三形态协同(插件/IDE/CLI)+对话式开发+云原生集成，支持100+编程语言，应用部署时间缩短80%	全场景(非技术人员/专业团队/企业级项目)
阿里通义 CodeMind	多语言生成+全链路调试+企业级安全合规，支持28种语言，代码漏洞识别率98.3%	中大型企业新项目开发
华为云 CodeArts	跨端代码生成+工业软件适配，嵌入式代码生成准确率92%，支持鸿蒙系统	制造业/硬件开发
GitHub Copilot	IDE插件生态+自然语言转代码，代码补全响应<0.5秒，支持18种语言	个体开发者/小型团队
JetBrains AI	IDE深度集成+智能重构，与PyCharm无缝衔接，重构冲突率降低35%	专业开发团队(Java/Python)
字节CodeGeeX	团队协作+代码审查自动化，代码审查效率提升60%，集成飞书生态	互联网团队新项目协同
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百度文心 Code	多模态代码生成+知识库关联，图文生成Vue代码准确率88%，关联企业知识库	电商前端开发

浅谈AI辅助编码从氛围编程Vibe Coding到基于spec规范驱动开发

目录

引言

一、AI辅助编码的发展历程

二、从傻瓜助手到全程陪伴交互助手的演变

三、Goodbye, Vibe Coding! Hello, Spec-Driven Development

四、总结