SDD 规范驱动开发 AI 编程简单实践后，我找到了它的使用场景

什么是 SDD 规范驱动开发？

SDD（Specification-Driven Development ）规范驱动开发，看名字虽然高大上，但其实就是很多互联网公司一直在运行的工作流程，先明确需求，形成规范文档，然后开发根据文档来设计和开发，测试根据文档来写测试用例。

SDD 其强调了需求文档的重要性，所有的后继任务都需要跟需求文档对齐。

重提SDD，是因为现在的大语言模型 AI 编程，同样也出现了需求不明确，带来了结果不符合预期的问题。

如果想快速尝试一下，可以使用亚马逊推出的 AI 编程IDE Kiro 实现，他自身就带了 Spec 开发。国内的百度 Comate 也有跟进，也可看看是否可以白嫖。

安装之后，主界面区分了 Vibe 和 Spec 两种开发模式。

Comate 的 Spec Mode，目前还是 Beta 阶段。

使用方法很简单，切换到 Spec Mode 之后，输入需求即可。

稍等片刻，AI 就会提供一份需求文档。

它拆分需求非常详细，算是优秀的需求文档了。但是这个文档也不是纯粹的自然语言，验收标准里面有一些条件语句：WHEN、THEN、SHALL 等等，是用来强制对齐验收结果的。

上文图中看到，需求文档几乎没有任何技术相关的内容。

需求澄清完成之后，确认进入下一步设计。这时候才会出现很多技术选型需要做的内容。

设计也没问题，那就来到最后一步，AI会生成详细的执行清单。

Kiro厉害的地方在于可以单独选择任意一个任务执行。

上次测试了各大组件 IDE 的 Plan Agent。

这些 IDE 都有 Plan Agent，但是并没有完整的需求文档书写的过程，写出来的文档更多是设计文档和执行任务的结合体。

Kiro里面的设计文档有很多流程图、类型定义、数据库实例等内容，真的像一个高级程序员在动手前写的详细设计文档，看了都想点个赞。

即使是上次测试文档能力最强的 CodeBuddy 生成的内容，数据库等都是寥寥几句，写的很概要，在对比之下就显得业余很多了。

上次的测试中发现，除了 Cursor 之外，其他 IDE 的最后拆分的任务，和开发计划写好的内容关联比较弱，出现两者不一致的情况反而是常态。开发过程中，每一步都有偏差，那最后产出就很难如你期望的那样了。

但在上文图中可以看到，Kiro 的设计文档和任务列表中，都明确标记了具体关联的需求，三个文档关联性是很强的。

Plan Agent 常常会因为上下文过长，导致中断。

相对而言，SDD 拆分任务之后，不少任务都是可以独立执行的，如果当前任务有前置任务，在前置任务执行之前，当前任务是无法执行的。用户也可以选择单次执行1个或多个任务。

所以，流程变得可控了。即使如遇到中断，对整体影响更小。

回答这个问题之前，先明确一个事情：Spec Mode无法提升大模型本身的能力。而是让在其约束下的大模型生成的内容，更符合我们的需求。比如：如果大模型本身处理后端数据库的能力不行，通过 Spec Mode 也无法获得好的数据库设计。

目前来说，对程序员而言，如果你需要详细设计，那就需要SDD。 所以，一般的小需求用 Plan Agent 或者直接生成，复杂的需求使用 Spec Mode 开发。

另外，如果仅仅是前端开发的项目，大部分时候不需要使用 SDD。

这是因为前端技术通常更侧重于交互和视觉效果，许多需求可以通过组件库或现成框架快速实现，而数据会通过后端 API 约束。唯一涉及的时候，可能就是状态管理了。

同样，在目前大公司成熟的开发团队中，也不太可能频繁用到 SDD。

这些团队往往成员之间分工明确，需求到达程序员手里是，已经不需要澄清需求了，还有很多业务也趋于稳定了，不常常需要更改数据库设计等核心内容。

但是，要提醒的是：如果 AI 编程发展顺利，很多程序员会承担一定的产品的角色。如果真的如此，SDD 工具能帮你来快速适应角色的转换，更好地产出符合需求的产品。

因此，了解 SDD 还是很有必要的。

Kiro 和 Comate 这种把 Spec Mode 融入了 IDE，好是好，但是如果不用这两个 IDE ，有没有类似的方法执行 SDD？

有的，目前正在尝试 3个开源工具：

感兴趣的，可以一起研究下。

相关的测试内容，后续会继续在此号发布。欢迎关注。