从手动编排到智能总控：SDD演进的关键一步
Spec驱动开发（SDD）以其严谨的流程和清晰的产出，为软件项目带来了前所未有的可预测性与质量保证。然而在实际应用中，团队常常面临一个现实挑战：如何让SDD的六个核心命令（specify→clarify→plan→tasks→analyze→implement）在实践中流畅运转，而不是成为打断开发心流的负担？
传统的SDD实施需要开发者手动判断当前进度、记忆命令顺序、并在步骤间来回切换。这种手动管理不仅降低了效率，还可能因步骤遗漏或不一致而破坏SDD的核心价值。我们需要的是一种更智能的方式------这正是sddagent总控命令诞生的背景。
SddAgent：您的SDD智能协调器
核心设计理念
sddagent并非替代SDD原有的六个命令，而是作为"元命令"或"总控台"，通过状态感知和智能推荐，将离散的命令编织成连贯的、可往返的工作流：
# sddagent.md 配置示例
handoffs:
- label: 需求分析（specify）
agent: speckit.specify
prompt: 根据功能描述创建/更新规范
- label: 需求澄清（clarify）
agent: speckit.clarify
prompt: 澄清规范中的关键不确定点
# ... 后续步骤1、智能状态探测：知道你在哪里
sddagent的第一项能力是环境感知。启动时，它会自动运行环境检查脚本，探测当前Feature的状态：
-
文件存在性检查 ：自动定位并检查
spec.md、plan.md、tasks.md等关键产物的存在与完整度 -
内容健康度扫描 ：智能识别文档中的
[需要澄清]、TODO、???等标记 -
上下文推断：根据现有产物判断当前处于SDD流程的哪个阶段
这种自动探测让开发者无需手动记忆"我做到哪一步了"，系统会给出清晰的状态摘要：
Feature状态：已初始化
- spec.md：存在但包含3个[需要澄清]标记
- plan.md：存在，设计阶段完成
- tasks.md：不存在
推荐下一步：clarify（先解决spec中的歧义点）2、动态下一步推荐：知道你要去哪
基于状态探测结果，sddagent提供智能化的步骤推荐，这是其最核心的价值：
| 当前状态特征 | 推荐步骤 | 理由 |
|---|---|---|
| spec中存在大量TODO | clarify | 需求不明确时不应进入设计 |
| plan已完成但tasks缺失 | tasks | 设计就绪后应分解为可执行任务 |
| tasks生成但未分析 | analyze | 实施前应确保任务覆盖所有需求 |
| analyze发现缺口 | 回退到相应步骤 | 根据缺口类型推荐specify/plan/tasks |
推荐原则：总是推荐最能推动项目向可正确实现方向前进的步骤，避免因跳过必要步骤而产生的技术债务。
3、灵活输入协议：按您的方式工作
sddagent支持多种驱动方式，适应不同场景下的使用习惯：
-
自然语言启动 ：
/sddagent 我们需要一个用户注册功能→ 自动进入specify阶段 -
显式步骤指定 ：
/sddagent clarify→ 直接跳转到澄清环节 -
步骤+内容组合 ：
/sddagent specify: 新增支付退款流程→ 高效直达
中间过程，提供推荐默认值，1,2,3,4 序号选择等更方便的下一步交付方式
这种灵活性确保了无论是SDD新手还是专家，都能以最舒适的方式使用工具。
实战流程：端到端的SDD体验
场景示例：开发图书馆借阅功能
让我们通过一个具体场景，看sddagent如何简化整个SDD流程：
输入： /sddagent
（我前面的步骤已经执行过）
## 执行结果示例
进行状态探测，检查当前 feature 的状态。
检查当前 feature 状态，查看相关文件：
检查 spec.md 中是否有需要澄清的标记：
检查 plan.md 中是否有需要澄清的标记：
## 状态摘要
Feature 状态：已初始化
- Feature 目录：specs/2-library-management/
- spec.md：存在且完整（包含用户故事、需求、成功标准）
- plan.md：存在，阶段 0（研究）和阶段 1（设计）已完成
- tasks.md：不存在（需要生成）
澄清状态：plan.md 中曾有"需要澄清"标记，但已在 research.md 中解决。spec.md 中未发现需要澄清的标记。
---
## 下一步菜单
|选项|步骤|适用场景|
|---|---|---|
|1|specify|还没 feature/spec，或需求范围需要重写/补全|
|2|clarify|spec 有关键歧义/占位符，需要问答收敛|
|3|plan|spec 足够清晰，开始做技术方案与设计工件|
|4|tasks|plan 工件已就绪，把方案拆成可执行任务|
|5|analyze|tasks 已生成，做只读一致性/覆盖分析|
|6|implement|tasks 质量可接受，进入分阶段实现|
- 推荐：选项 4（tasks）--- spec.md 和 plan.md 已就绪，需要生成 tasks.md 以进入实现阶段
- 默认：选项 4
- 请回复：1/2/3/4/5/6（也可以直接回复步骤名）
如需直接执行某个步骤，请回复步骤名或编号。4、"可往返"工作流：适应真实开发场景
真正的开发很少是线性的。sddagent的强大之处在于支持非线性的、可往返的工作流：
-
在plan阶段发现需求不完整 ？系统会推荐返回
clarify或specify -
analyze检查出tasks未覆盖关键需求 ？推荐调整
tasks或回退到plan -
implement时遇到设计难题 ？可安全回退到
plan重新设计
这种灵活性让SDD不再是僵硬的瀑布模型，而是适应敏捷变化的智能流程。
技术实现：配置即进化
可扩展的智能体架构
sddagent本身是一个轻量级协调器，其智能体配置完全开放：
handoffs:
- label: 自定义步骤
agent: your.own.agent # 可扩展新步骤
prompt: 自定义提示
condition: ${some_check} # 可添加执行条件持续改进的机制
SDD的核心优势之一是其持续改进性，sddagent将这一理念体现在：
-
工作流可调优：根据团队反馈，调整步骤顺序或添加新步骤
-
推荐算法可优化：基于历史数据改进下一步推荐逻辑
-
集成能力可扩展：未来可集成CI/CD、项目管理工具等
团队可以从基本流程开始，随着对SDD理解加深，不断优化sddagent的配置，使其越来越贴合实际工作模式。
核心优势：为什么需要总控命令
降低认知负担
开发者无需记忆命令顺序和适用条件，专注于实际开发工作。
保证流程完整性
自动推荐机制减少了步骤遗漏的风险，确保每个Feature都经过完整的SDD流程。
提高团队一致性
新成员也能快速遵循标准流程，减少培训成本和实践偏差。
支持个性化流程
团队可根据项目特点定制sddagent配置，在标准化与灵活性间取得平衡。
结语：让SDD流程"自动驾驶"
sddagent总控命令代表了SDD实践的重要演进方向：从需要人工管理的离散命令，进化为智能协调的端到端工作流。它既保留了SDD的严谨性与规范性，又通过自动化降低了使用门槛。
通过状态感知、智能推荐和可往返设计，sddagent让团队能够更自然、更高效地实践Spec驱动开发。更重要的是，它本身的设计体现了SDD的核心精神------通过明确的配置和持续的改进，让开发流程不断进化，更好地服务于创造高质量软件的根本目标。
在追求开发效率与质量平衡的今天，让工具适应人的工作方式，而不是让人适应工具的约束，sddagent正是这一理念在SDD领域的生动实践。
理解它，掌握它，然后忘记它！ 你不需要关注SDD命令，你只需要知道 sddagent 这个智能体！
详细命令具体参考：
https://github.com/renhongliang/spec-kit-chinese/templates/sddagent.md
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