OpenSpec实战：AI编程告别“瞎写”

用AI写代码，最怕什么？它自作主张。

你让它加个登录，它给你整出OAuth、短信验证、人脸识别。你让它修个bug，它把整个模块重写了。更气人的是，改完之后你都不知道它动了哪里，Code Review无从下手。

这就是"vibe coding"的真实写照------你给AI一句话，它给你一堆代码，好坏全凭运气。

OpenSpec解决的就是这个问题：先定规矩，再干活。

原理

OpenSpec的思路很简单：不让AI直接写代码，而是先让它写规范。

规范长这样：

markdown 复制代码

# 需求：用户筛选
- 支持按角色筛选（管理员/普通用户）
- 支持按团队筛选（技术/产品/运营）
- 筛选后URL参数同步

规范写清楚，你确认了，AI再动手。它敢乱加功能？规范里没有，它就不该写。

核心文件就两个：

这就好比Git的main分支和feature分支------规范是稳定版，变更是提案。

你告诉AI："给用户列表加按角色筛选" AI不写代码，先建文件：

bash 复制代码

changes/add-role-filter/
├── proposal.md   # 为什么要加、加在哪
├── tasks.md      # 要干哪几件事
└── specs/user-list/spec.md  # 具体怎么筛

打开proposal.md看一眼。太复杂？删掉多余功能。太简单？补充细节。确认无误后，告诉AI："可以干了"。

AI严格按照tasks.md逐条实现。不会多写一行多余代码。你可以随时看进度------做了几条，还剩几条。

代码合入后，执行归档。changes/里的内容合并到specs/，成为新规范。下次改代码，AI就知道现状是什么，不会再重复造轮子。

场景：给后台管理系统加"导出报表"功能。

传统做法：开发者：帮我写个导出按钮 AI：生成200行代码，包含Excel、CSV、PDF三种格式，还自带邮件发送开发者：我只想要Excel啊... AI：好的，重新生成...

OpenSpec做法：

第一步，写提案：

markdown 复制代码

# 导出功能规范
- 格式：仅Excel (.xlsx)
- 触发：点击"导出"按钮
- 数据：当前筛选后的列表数据
- 并发：限制同时1个导出任务

第二步，审批通过。

第三步，AI按tasks.md逐条实现：

第四步，归档。下次再加CSV导出，你知道要从specs/里改，而不是在代码里瞎塞。

可追溯：每个功能都有对应的规范文件。谁写的？什么时候？为什么？全在Git历史里。

可审查：Code Review不再是看几百行diff，而是看规范变化。规范对了，代码大概率对。

可复用 ：新AI加入项目，读一遍specs/目录，秒懂系统全貌。不用重新"聊天灌上下文"。

对于正式项目、多人协作、长期维护------OpenSpec是目前AI编程最靠谱的工程化方案。

一句话总结：OpenSpec让AI从"自由发挥"变成"照章办事"。

你不需要管AI怎么写代码，但你必须管AI写什么功能。规范就是那个"管"的工具。

试试这个命令（如果你的AI支持OpenSpec）：

bash 复制代码

/openspec:proposal 我要加一个功能：...

剩下的，交给流程。