【Cursor进阶实战·07】OpenSpec实战：告别“凭感觉“，用规格驱动AI编程

Vibe Coding：AI编程的"凭感觉"困境

周四下午，产品经理找到你：「帮忙加个用户管理功能吧，就是基本的增删改查，应该很简单。」

你打开Cursor，输入：

复制代码

帮我实现一个用户管理功能

第1轮对话（5分钟后）

AI很快生成了代码。你打开一看：

typescript 复制代码

// AI生成的用户列表
export default function UserList() {
  const [users, setUsers] = useState([]);

  useEffect(() => {
    fetch('/api/users')
      .then(res => res.json())
      .then(data => setUsers(data));
  }, []);

  return (
    <div>
      {users.map(user => (
        <div key={user.id}>{user.name}</div>
      ))}
    </div>
  );
}

你皱起眉头：「等等，我们的用户管理应该包含权限控制、状态管理、批量操作...这也太简陋了吧？」

第2轮对话（10分钟后）

复制代码

需求补充：
- 支持权限控制（管理员/普通用户）
- 用户状态管理（激活/禁用/删除）
- 支持批量操作
- 需要搜索和筛选功能

AI重新生成了代码。你继续查看：

typescript 复制代码

// AI的设计方案
const UserManagement = () => {
  // AI选择了简单的角色判断
  const isAdmin = user.role === 'admin';

  // AI设计的状态机
  const userStatus = ['active', 'disabled', 'deleted'];

  // ...
}

你又发现问题：「不对，我们的权限系统是基于RBAC的，不是简单的role判断。而且用户状态应该是有状态转换规则的，不是随意切换...」

第3轮对话（20分钟后）

复制代码

设计方案修正：
- 权限使用RBAC（基于资源的权限控制）
- 用户状态转换规则：
  active → disabled (可逆)
  active → deleted (不可逆)
  disabled → deleted (不可逆)
- 批量操作需要事务支持

AI第三次重新生成...

30分钟过去了，你还在和AI"拉扯"：

❌ 需求理解偏差 → 反复澄清
❌ 设计方案不符合预期 → 多次修正
❌ 任务拆解不细致 → 遗漏关键步骤

这就是典型的 Vibe Coding（凭感觉编码）

你和AI在"边聊边改"的低效循环中浪费时间，代码质量参差不齐，最终还是要大量返工。

Vibe Coding的三大痛点

痛点1：需求理解偏差

问题场景：

复制代码

你: "实现用户管理功能"

AI的猜测:
- 包含哪些字段？name? email? phone? address?
- 需要头像上传吗？
- 需要实名认证吗？
- 需要用户分组吗？
- 需要审计日志吗？

结果: AI按"常见的用户管理"理解，但不是你项目的需求

根本原因：

需求描述模糊，AI只能基于"常识"和"经验"猜测，而不是基于你项目的实际需求。

实际案例：

你想要的：

typescript 复制代码

interface User {
  id: string;
  username: string;
  email: string;
  role: Role;              // RBAC角色
  status: UserStatus;      // 状态机
  loginAttempts: number;   // 登录尝试次数
  lockedUntil?: Date;      // 锁定截止时间
  lastLoginAt?: Date;
  createdBy: string;       // 创建人（审计）
  createdAt: Date;
  updatedAt: Date;
}

AI生成的：

typescript 复制代码

interface User {
  id: number;
  name: string;
  email: string;
}

差距：AI只实现了20%的需求，80%需要返工。

痛点2：设计方案不符合预期

问题场景：

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你: "实现用户权限系统"

AI的设计选择:
Option A: 简单的role字段 (admin/user)
Option B: RBAC (Role-Based Access Control)
Option C: ABAC (Attribute-Based Access Control)

AI选择了: Option A（最简单的）

但你的项目需要: Option B（更灵活的RBAC）

根本原因：

AI不了解你的项目架构和技术选型，只能基于"通用方案"生成代码。

实际案例：

AI的设计（简单粗暴）：

typescript 复制代码

function checkPermission(user: User, action: string) {
  if (user.role === 'admin') return true;
  if (action === 'read') return true;
  return false;
}

你需要的设计（RBAC）：

typescript 复制代码

interface Permission {
  resource: string;    // 资源类型: 'user', 'post', 'comment'
  action: string;      // 操作: 'create', 'read', 'update', 'delete'
  conditions?: object; // 条件: { ownerId: userId }
}

interface Role {
  id: string;
  name: string;
  permissions: Permission[];
}

function checkPermission(user: User, resource: string, action: string, context?: object) {
  const userPermissions = user.roles.flatMap(role => role.permissions);
  return userPermissions.some(perm =>
    perm.resource === resource &&
    perm.action === action &&
    evaluateConditions(perm.conditions, context)
  );
}

差距：架构设计完全不同，需要全部重写。

痛点3：任务拆解有问题

问题场景：

复制代码

你: "实现用户管理模块"

AI的任务拆解:
1. 创建User模型
2. 实现CRUD接口
3. 添加前端页面
(完成)

你发现遗漏的关键任务:
4. 设计数据库Schema（包含索引、约束）
5. 实现认证中间件
6. 实现权限校验层
7. 实现业务逻辑层（状态转换、事务）
8. 实现API层（参数校验、错误处理）
9. 实现前端状态管理
10. 编写单元测试
11. 编写集成测试
12. 编写API文档
13. 配置监控和日志

根本原因：

AI的任务拆解过于粗糙，遗漏了很多"理所当然"应该做的步骤。

实际后果：

遗漏关键功能 → 后期补充，架构不一致
缺少测试 → 上线后频繁出bug
缺少文档 → 团队协作困难
缺少监控 → 问题排查困难

Vibe Coding的恶性循环

复制代码

第1轮: AI生成代码（5分钟）
  ↓
发现需求理解偏差
  ↓
第2轮: 修正需求，AI重新生成（5分钟）
  ↓
发现设计方案不对
  ↓
第3轮: 修正设计，AI重新生成（5分钟）
  ↓
发现任务拆解有遗漏
  ↓
第4轮: 补充任务，AI继续生成（5分钟）
  ↓
终于能用了...但已经过去30分钟
  ↓
Code Review发现代码质量不行
  ↓
第5轮: 继续修改...

最终结果：

⏱️ 时间成本：30-60分钟（预期15分钟）
🎯 代码质量：60-70分（大量返工）
😰 开发体验：疲惫、沮丧

Spec Coding：从"凭感觉"到"按规格"

如果有一种方法，能让你和AI先对齐"要做什么、怎么做"，再写代码，会怎样？

这就是 Spec Coding（规格驱动编码） 的核心理念。

什么是Spec Coding？

Spec Coding = Specification-Driven Coding（规格驱动编码）

在编写代码前，先用规格文档明确定义：

Requirements Spec（需求规格）- 要做什么

Design Spec（设计规格）- 怎么做

Task Spec（任务规格）- 分几步做

类比：

场景	Vibe Coding	Spec Coding
盖房子	口头描述给工人，工人边猜边建	先画好建筑图纸，工人按图施工
做菜	凭感觉放调料，味道不稳定	按菜谱精确配比，稳定出品
写代码	模糊描述需求，AI猜测实现	明确规格文档，AI精确执行

Spec Coding的核心价值

1. 对齐优先（Align First）

Vibe Coding：

复制代码

你 → [模糊Prompt] → AI → [生成代码] → [发现不对] → [修正] → [返工]

Spec Coding：

复制代码

你 → [编写规格] → [团队Review] → [达成一致] → AI → [按规格生成] → [一次到位]

关键区别：先对齐规格，再动手写代码。

2. 增量演进（Incremental Evolution）

每次变更都有清晰的：

提案（Proposal）- 为什么要做这个变更
规格（Specs）- 具体要做什么、怎么做
任务（Tasks）- 拆解成哪些可执行的步骤

这样的变更：

✅ 可追溯（知道为什么这样设计）
✅ 可审查（团队可以Review规格）
✅ 可拆分（任务清单明确）
✅ 可归档（完成后合并到文档）

3. 质量保证（Quality Assurance）

AI按规格生成代码：

typescript 复制代码

// 规格明确定义了错误处理规范
try {
  const result = await userService.create(userData);
  return { success: true, data: result };
} catch (error) {
  logger.error('[UserController.create]', error);
  if (error instanceof ValidationError) {
    return { success: false, error: error.message, code: 400 };
  }
  return { success: false, error: 'Internal server error', code: 500 };
}

而不是猜测：

typescript 复制代码

// AI猜的错误处理
const result = await userService.create(userData);
return result; // 没有错误处理

Spec Coding vs Vibe Coding

维度	Vibe Coding	Spec Coding	差异
需求对齐	反复澄清，边聊边改	一次对齐，规格明确	5倍效率
设计方案	AI自由发挥	预先定义	质量↑30%
任务拆解	粗粒度，易遗漏	细粒度清单	完整性↑
代码质量	60-70分	85-95分	+20分
返工率	50-70%	5-10%	减少6倍
团队协作	口头沟通	文档驱动	可追溯
可维护性	文档缺失	完整规格	长期受益

OpenSpec：Spec Coding的工具化实现

理念很美好，但怎么落地？

OpenSpec 就是为 Spec Coding 设计的工具化框架。

OpenSpec是什么？

OpenSpec = Specification-Driven Development Framework

一个标准化的规格驱动开发工具，帮助你和AI在写代码前对齐规格。

项目地址：https://github.com/Fission-AI/OpenSpec

核心特点：

✅ 标准化的规格文件格式
✅ 四阶段工作流（Draft → Review → Implement → Archive）
✅ 与20+ AI工具集成（Cursor、Claude、Copilot等）
✅ 变更历史追踪
✅ 团队协作友好

OpenSpec的核心设计

文件结构

复制代码

my-project/
├── openspec/
│   ├── specs/              # 📋 当前规格（Source of Truth）
│   │   ├── requirements/   # 需求规格
│   │   │   ├── user-management.md
│   │   │   └── comment-system.md
│   │   ├── design/         # 设计规格
│   │   │   ├── architecture.md
│   │   │   └── api-design.md
│   │   └── api/            # API规格
│   │       └── endpoints.md
│   │
│   └── changes/            # 🚧 变更提案（独立于specs）
│       └── feature-user-auth/
│           ├── proposal.md     # 变更提案
│           ├── tasks.md        # 任务清单
│           └── specs/          # 规格变更（增量）
│               ├── requirements/
│               │   └── user-auth.md
│               └── design/
│                   └── auth-architecture.md

关键设计理念：

两个目录分离
- specs/ = 当前的真实规格（Source of Truth）
- changes/ = 正在进行的变更提案（独立）
为什么分离？
- 便于Diff（变更一目了然）
- 支持并行开发（多个变更同时进行）
- 避免污染（未完成的变更不影响正式规格）

OpenSpec的四阶段工作流

阶段1：Draft（起草提案）

目标：创建变更提案，明确"要做什么"

产出文件：

复制代码

changes/feature-xxx/
├── proposal.md    # 变更提案（为什么做、做什么、不做什么）
├── tasks.md       # 任务清单（分几步做）
└── specs/         # 规格变更（怎么做）
    ├── requirements/
    └── design/

关键内容：

变更的背景和目标
功能范围（Scope）
不包含什么（Out of Scope）
技术方案选择
任务拆解

阶段2：Review & Align（审查对齐）

目标：团队审查提案，达成一致

Review内容：

需求是否明确？
设计方案是否合理？
任务拆解是否完整？
是否有遗漏的风险？

迭代修正：

复制代码

提交提案 → 团队Review → 提出问题 → 修正提案 → 再次Review → 通过 ✅

通过标准：

✅ 所有stakeholder达成一致
✅ 需求和设计规格明确
✅ 任务清单可执行

阶段3：Implement（实现）

目标：AI按照规格执行任务

工作方式：

复制代码

你: "请实现Task 1.1: 创建User数据模型

参考规格:
@openspec/changes/feature-user-auth/specs/design/user-model.md

要求:
- 使用TypeScript
- 包含所有字段定义
- 添加必要的索引"

AI: [按照规格精确生成代码]

关键点：

每个任务都有明确的输入（规格）和输出（代码）
AI不需要"猜测"，只需要"执行"
任务完成后勾选清单

阶段4：Archive（归档）

目标：完成后合并到正式规格

自动化流程：

bash 复制代码

openspec archive feature-user-auth

CLI自动执行：

将 changes/feature-user-auth/specs/ 合并到 specs/
处理规格中的标记（ADDED/MODIFIED/REMOVED）
创建归档记录（变更历史）
清理 changes/feature-user-auth/

结果：

✅ specs/ 更新为最新规格
✅ 变更历史可追溯
✅ 文档和代码同步

快速上手：10分钟体验OpenSpec

让我们通过一个实际例子，快速体验OpenSpec的工作流。

场景：为博客系统添加"文章点赞"功能

安装OpenSpec CLI

bash 复制代码

npm install -g @fission-ai/openspec@latest

验证安装：

bash 复制代码

openspec --version
# 输出: 1.0.0

初始化项目

bash 复制代码

cd my-project
openspec init

CLI交互：

复制代码

? 选择你使用的AI工具: (使用空格选择)
  ◉ Cursor
  ◯ Claude (Anthropic)
  ◯ GitHub Copilot
  ◯ ChatGPT

生成的文件结构：

复制代码

my-project/
├── openspec/
│   ├── specs/
│   │   └── README.md
│   ├── changes/
│   │   └── example/
│   │       ├── proposal.md
│   │       ├── tasks.md
│   │       └── specs/
│   └── AGENTS.md          # AI工具配置

OpenSpec实战流程

OpenSpec的使用流程分为四个阶段：提案创建 、人工审核 、实现、归档。

第一步：创建变更提案

使用 /openspec-proposal 命令，向AI描述需要实现的变更：

复制代码

/openspec-proposal 为博客文章添加点赞功能，包括：
- 用户可对文章点赞/取消点赞
- 显示文章的总点赞数
- 用户可查看自己是否点赞过某文章
- 防止重复点赞
- 使用Redis缓存点赞数
- 防刷机制：用户级别限流（1秒内只能点赞1次）

AI会自动创建以下文件：

复制代码

openspec/changes/post-like-feature/
├── proposal.md                    # 提案概述
├── design.md                     # 设计文档
├── tasks.md                      # 任务拆解
└── specs/
    └── post-like/
        └── spec.md               # 需求规格

示例：proposal.md

markdown 复制代码

# Post Like Feature

## 目标
为博客文章添加点赞功能，提升用户互动

## 功能范围
- 用户可对文章点赞/取消点赞
- 显示文章的总点赞数
- 用户可查看自己点赞过的文章列表
- 防止重复点赞

## 技术方案
- 数据存储: post_likes表（post_id, user_id, created_at）
- 缓存: Redis缓存点赞数
- API设计: RESTful风格
- 防刷机制: 用户级别限流

示例：specs/post-like/spec.md

markdown 复制代码

## ADDED Requirements

### REQ-LIKE-001: 点赞文章
**描述**: 登录用户可对文章点赞

#### Scenario: 用户点赞文章
- 前置条件: 用户已登录，文章存在
- 操作: POST /api/posts/:postId/like
- 预期结果: 点赞数+1，返回更新后的点赞数
- 业务规则: 每个用户对每篇文章只能点赞1次

### REQ-LIKE-002: 取消点赞
**描述**: 用户可取消自己的点赞

#### Scenario: 用户取消点赞
- 前置条件: 用户已点赞该文章
- 操作: DELETE /api/posts/:postId/like
- 预期结果: 点赞数-1，返回更新后的点赞数

示例：design.md

markdown 复制代码

## ADDED Design

### 数据模型
- post_likes表：存储点赞关系
- posts表：添加likes_count字段

### API设计
- POST /api/posts/:postId/like - 点赞
- DELETE /api/posts/:postId/like - 取消点赞
- GET /api/posts/:postId/likes - 获取点赞详情

### 缓存策略
- Key: `post:likes:count:{postId}`
- TTL: 5分钟

示例：tasks.md

markdown 复制代码

# Implementation Tasks

## Phase 1: 数据层
- [ ] 1.1 创建数据库迁移文件（post_likes表）
- [ ] 1.2 修改posts表（添加likes_count字段）
- [ ] 1.3 创建PostLike模型

## Phase 2: 业务逻辑层
- [ ] 2.1 实现LikeService.likePost()
- [ ] 2.2 实现LikeService.unlikePost()
- [ ] 2.3 实现缓存管理（Redis）

## Phase 3: API层
- [ ] 3.1 实现POST /api/posts/:postId/like
- [ ] 3.2 实现DELETE /api/posts/:postId/like
- [ ] 3.3 添加认证和限流中间件

## Phase 4: 前端组件
- [ ] 4.1 创建LikeButton组件
- [ ] 4.2 集成到文章详情页和列表页

第二步：人工审核

审核所有生成的内容：

检查 proposal.md 是否符合预期
检查 spec.md 中的需求是否完整准确
检查 design.md 中的技术方案是否合理
检查 tasks.md 中的任务拆解是否合理

如有问题，直接修改文件或要求AI调整：

复制代码

请修改 proposal.md，补充风险评估部分：
- 高并发下的点赞数一致性问题 → 使用乐观锁
- 缓存和DB数据不一致 → 定期同步 + 缓存失效策略

审核通过后，进入实现阶段。

第三步：实现

使用 /openspec-apply 命令开始实现：

方式1：一次性实现所有任务

复制代码

/openspec-apply post-like-feature

方式2：指定实现特定需求

复制代码

/openspec-apply post-like-feature --requirements REQ-LIKE-001,REQ-LIKE-002

方式3：指定实现特定任务

复制代码

/openspec-apply post-like-feature --tasks 1.1,1.2,2.1

AI会根据规格文档自动生成代码，完成后：

检查生成的代码是否符合规格
运行测试验证功能
勾选已完成的任务

重复执行直到所有任务完成。

第四步：归档

实现完成并测试通过后，使用 /openspec-archive 命令归档变更：

复制代码

/openspec-archive post-like-feature

归档操作会自动：

将规格文档合并到 openspec/specs/ 目录
清理 openspec/changes/post-like-feature/ 目录
在 CHANGELOG.md 中记录变更历史

归档后的结果：

复制代码

openspec/specs/
├── requirements/
│   └── post-like.md              # 新增
├── design/
│   └── post-like-architecture.md # 新增
└── CHANGELOG.md
    └── 2026-01-07: Added post like feature
        - 新增点赞功能
        - 涉及1张数据库表
        - 新增3个API接口

Spec Coding的最佳实践

通过OpenSpec的实战，我们总结出以下最佳实践：

1. 规格粒度控制

三层规格体系：

规格类型	视角	描述内容	粒度
Requirements Spec	用户视角	要做什么（功能需求）	粗粒度
Design Spec	技术视角	怎么做（技术方案）	中粒度
Task Spec	实现视角	分几步（执行清单）	细粒度

原则：

Requirements关注"What"，不关注"How"
Design关注"How"，详细到AI能理解
Tasks关注"Steps"，细化到可独立完成

2. 增量演进策略

单次变更范围控制：

✅ 单个功能模块（如评论系统）
❌ 多个不相关功能（如评论+通知+搜索）

MVP优先原则：

复制代码

V1: 核心功能
  ↓
V2: 增强功能
  ↓
V3: 高级功能

每次变更独立可交付。

3. Review文化建立

强制Review规则：

所有提案必须经过团队Review
设计决策必须记录理由
争议点必须达成明确决策

Review Checklist：

markdown 复制代码

- [ ] 需求描述是否清晰明确？
- [ ] 设计方案是否合理？
- [ ] 是否考虑了性能和安全？
- [ ] 任务拆解是否完整？
- [ ] 是否有遗漏的风险？
- [ ] 是否与现有架构冲突？

4. AI协作技巧

明确引用规格：

❌ 错误示例：

复制代码

实现评论功能

→ AI会猜测需求

✅ 正确示例：

复制代码

请实现 Task 2.1: CommentService.createComment()

参考规格:
@openspec/changes/comment-system/specs/requirements/comment-system.md (REQ-COM-001)
@openspec/changes/comment-system/specs/design/comment-architecture.md (数据模型)

要求:
- 使用Prisma ORM
- 包含敏感词过滤
- 包含限流检查
- 返回格式符合API设计

→ AI精确执行

5. 规格同步机制

代码和规格同步：

复制代码

代码变更 → 必须同步更新规格

强制流程：

Code Review时检查规格是否更新
使用pre-commit hook验证
CI流程检查规格文件变更

6. 归档和追溯

保留变更历史：

复制代码

openspec/archives/
└── 2026-01/
    ├── comment-system/
    │   ├── proposal.md
    │   ├── tasks.md
    │   ├── specs/
    │   └── implementation-notes.md

用途：

新人Onboarding（了解决策背景）
问题排查（追溯设计决策）
知识沉淀（形成团队知识库）

OpenSpec vs 传统方法对比

效率对比实测数据

基于实际项目的测试数据（评论系统开发）：

维度	Vibe Coding	Spec Coding (OpenSpec)	提升
需求对齐时间	60分钟（多轮澄清）	10分钟（一次对齐）	6倍
设计文档	无或不完整	完整且标准化	质量↑
开发时间	14天	10天	40%↓
返工率	65%	8%	8倍↓
代码质量	68分	92分	+24分
测试覆盖率	45%	85%	+89%
Code Review时间	4小时	1小时	4倍
Bug数量（上线后）	12个	2个	6倍↓

适用场景分析

✅ 适合OpenSpec的场景

中大型功能开发
- 涉及多个模块
- 需要团队协作
- 对质量要求高
需要长期维护的项目
- 规格文档作为长期参考
- 新人Onboarding依赖文档
团队协作项目
- 多人并行开发
- 需要明确的接口定义
高质量要求项目
- 金融、医疗等领域
- 对代码质量和安全有严格要求

❌ 不适合OpenSpec的场景

快速原型验证
- 需求快速变化
- 不需要文档沉淀
简单bugfix
- 单文件修改
- 不涉及架构变更
个人玩具项目
- 无团队协作需求
- 流程开销大于收益
一次性脚本
- 用完即扔
- 不需要维护

常见问题与避坑指南

问题1：规格写得太详细，浪费时间

错误做法：

markdown 复制代码

## REQ-001: 用户注册
用户输入邮箱和密码，点击"注册"按钮，
系统验证邮箱格式，验证密码强度，
检查邮箱是否已存在，如果不存在则创建用户记录，
并发送验证邮件到用户邮箱，用户点击邮件中的链接...
（500字的详细描述）

正确做法：

markdown 复制代码

## REQ-001: 用户注册
**前置条件**: 邮箱未注册

**输入**: email, password

**业务规则**:
- 邮箱格式验证
- 密码强度：8-32位，含数字和字母
- 邮箱唯一性检查

**输出**: userId, 发送验证邮件

**异常**: 邮箱已存在 → 400错误

原则：关键决策要写，实现细节可省略。

问题2：AI不遵守规格

现象：

复制代码

你: "按照 @openspec/... 的规格实现"
AI: 生成的代码不符合规格

原因：

Prompt不够明确
规格文件太长，AI理解不全

解决方案：

方法1：精确引用规格章节

复制代码

请实现用户注册功能

参考规格:
@openspec/.../requirements/user-auth.md (REQ-001部分)
@openspec/.../design/auth-architecture.md (数据模型部分)

要求:
- 严格遵守REQ-001的业务规则
- 使用设计规格中定义的数据模型
- 包含完整的错误处理

方法2：拆分规格文件

复制代码

# 不要把所有规格放在一个文件
specs/
├── requirements/
│   ├── auth.md           # 仅认证相关
│   ├── user-management.md  # 仅用户管理相关
│   └── comment.md        # 仅评论相关

问题3：规格和代码不同步

问题场景：

复制代码

代码已修改，但规格文档没更新
→ 后续开发者看到的是过时的规格
→ AI基于过时规格生成错误代码

解决方案：

1. 建立强制流程

markdown 复制代码

# Code Review Checklist
- [ ] 代码修改
- [ ] 规格文档同步更新
- [ ] 两者一致性验证

2. 使用pre-commit hook

bash 复制代码

# .git/hooks/pre-commit
#!/bin/bash

# 检查是否有规格文件变更
if git diff --cached --name-only | grep "openspec/specs/"; then
  echo "✅ 规格文档已更新"
else
  echo "⚠️  警告：代码变更但规格文档未更新"
  echo "是否继续提交？(y/n)"
  read answer
  if [ "$answer" != "y" ]; then
    exit 1
  fi
fi

问题4：团队不愿意写规格

常见抱怨：

"写规格太浪费时间"
"我直接写代码更快"
"规格文档没人看"

解决策略：

1. 数据说服

展示对比数据：

复制代码

项目A（无规格）:
- 开发时间：14天
- 返工时间：6天
- Bug数量：12个

项目B（有规格）:
- 开发时间：10天
- 返工时间：1天
- Bug数量：2个

总耗时：20天 vs 11天（节省45%）

2. 从小功能开始

复制代码

不要一次性要求所有功能都用OpenSpec
先从1-2个小功能试点
证明效果后逐步推广

3. 建立激励机制

复制代码

- 编写高质量规格的开发者给予奖励
- 在团队会议上分享成功案例
- 将规格质量纳入绩效考核

问题5：规格过时问题

问题：

几个月后，规格文档和代码严重脱节。

预防措施：

1. 定期Review

复制代码

每季度Review一次规格文档
更新过时内容
删除废弃规格

2. 归档机制

复制代码

废弃的规格不要删除，移到archives/
保留历史记录，便于追溯

3. 版本管理

复制代码

specs/
├── v1.0/
│   └── user-auth.md
└── v2.0/
    └── user-auth.md  # 新版本规格

总结与行动清单

核心价值回顾

OpenSpec通过规格驱动开发，实现了：

🎯 对齐优先
- 人类和AI先对齐规格，再写代码
- 减少需求理解偏差90%
📝 质量保证
- AI按规格生成代码，不是"猜测"
- 代码质量从68分提升到92分
🔄 增量演进
- 每次变更都有完整提案和任务
- 可追溯、可审查、可归档
⚡ 效率提升
- 开发时间减少40%
- 返工率降低87%
- Bug数量减少83%

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【Cursor进阶实战·07】OpenSpec实战：告别“凭感觉“，用规格驱动AI编程

Vibe Coding：AI编程的"凭感觉"困境

Vibe Coding的三大痛点

痛点1：需求理解偏差

痛点2：设计方案不符合预期

痛点3：任务拆解有问题

Vibe Coding的恶性循环

Spec Coding：从"凭感觉"到"按规格"

什么是Spec Coding？

Spec Coding的核心价值

1. 对齐优先（Align First）

2. 增量演进（Incremental Evolution）

3. 质量保证（Quality Assurance）

Spec Coding vs Vibe Coding

OpenSpec：Spec Coding的工具化实现

OpenSpec是什么？

OpenSpec的核心设计

文件结构

OpenSpec的四阶段工作流

阶段1：Draft（起草提案）

阶段2：Review & Align（审查对齐）

阶段3：Implement（实现）

阶段4：Archive（归档）

快速上手：10分钟体验OpenSpec

场景：为博客系统添加"文章点赞"功能

安装OpenSpec CLI

初始化项目

OpenSpec实战流程

第一步：创建变更提案

第二步：人工审核

第三步：实现

第四步：归档

Spec Coding的最佳实践

1. 规格粒度控制

2. 增量演进策略

3. Review文化建立

4. AI协作技巧

5. 规格同步机制

6. 归档和追溯

OpenSpec vs 传统方法对比

效率对比实测数据

适用场景分析

✅ 适合OpenSpec的场景

❌ 不适合OpenSpec的场景

常见问题与避坑指南

问题1：规格写得太详细，浪费时间

问题2：AI不遵守规格

问题3：规格和代码不同步

问题4：团队不愿意写规格

问题5：规格过时问题

总结与行动清单

核心价值回顾

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