当前，AI 的自动化「实现能力」正在迅速增强，代码生成、逻辑补全、测试构建，已经不再是主要瓶颈
目前真正决定效率上限的，正在变成：我们是否能够清晰地定义任务、边界和验收标准
当这些被完整定义后，AI 就可以自动完成实现、验证与修复，直至满足规格约束
这场变化不再是工具升级，而是工程能力结构的迁移。而规范驱动开发，正是这种迁移的实践形式
一、规范驱动开发的核心定义
规范驱动开发可以简单理解为：将需求转化为结构化规格（Specification），以规格作为唯一可信来源，由 AI 负责实现与验证
它包含三个部分：规格定义、验证设计、实现执行，人主要负责前两部分，而 AI 来负责第三部分
二、规范驱动开发的五步操作框架
第一步：问题结构化
目标：将模糊需求转化为可执行任务单元
也就是将需求描述清楚，可以让AI 明确我们要做的功能，主要包括：
- 将需求拆分为独立场景
- 明确输出与输出极其格式
- 去除模糊的表达并进行量化
错误示例：：优化一下性能
结构化表达：在总数据量为 100 万的情况下，接口 TP999 响应时间 ≤ 200ms
如果无法结构化，说明问题尚未定义清楚
第二步：规格建模
目标：把需求从「描述」转为「规则」
规格应包含：行为规则、边界条件、异常策略等，用来确保AI 产出的结果稳定且符合预期
示例结构：
1 | 输入： |
规范越清晰，AI 产出越稳定
第三步：验收设计
目标：让「是否正确」成为可判断问题
若 AI 实现后仍需人工反复校对与沟通，成本将迅速上升，因此必须让 AI 可以自行验证及修复
这部分内容需要包括：正向 Case、反例 Case、以及边界 Case
原则：没有验证标准，就不要交给 AI，同时验证必须是可重复、可执行、可自动化的
第四步：AI 实现
此时才进入实现阶段
关键控制点：
- 明确只允许基于规格实现
- 禁止模型自由扩展需求
- 失败则回到规格调整，而不是换 prompt（不然后续反复沟通成本太高，且对于上下文干扰较多）
核心思想：输出错误时，优先怀疑规格，而不是模型
第五步：反馈与收敛
每一次错误都意味着：
- 规格存在歧义
- 边界未定义
- 验证不足
规范驱动不是一次写好，而是持续收敛，所以我们需要在这个过程中不断发现问题，不断修改规格，直到 AI 基于这个规格可以稳定实现最终功能
当规格稳定了，输出也就自然稳定了
三、哪些任务适合规范驱动？
判断标准非常简单，一个任务如果满足：1. 目标明确，2. 可验证，3. 边界可定义，就适合交给 AI
若无法定义清晰规格，则首先需要解决的是「问题定义能力」
四、落地推进路径
阶段 1：任务结构化
- 所有需求必须写清输入输出
- 强化拆解问题的能力
- 建立 Case 思维
目标：消除模糊表达
阶段 2：验收标准化
- 每个任务必须有测试用例
- 统一验收格式
- 推动自动化验证
目标：从「感觉对」转向「验证通过」，使我们对结果更有信心
阶段 3：规格系统化
- 建立规格模板
- 规格成为唯一可信来源
- 实现完全围绕规格生成
目标：人负责规则，AI 负责执行
五、能力迁移的本质
规范驱动开发不是一种工具技巧，而是一种能力升级，由：写代码 → 判断对错 → 定义对错
当实现能力被自动化后，真正的壁垒是：
- 抽象能力
- 规则建模能力
- 边界控制能力
- 不确定性管理能力
这时候的成熟度判断，体现在的就是规格的清晰程度，而不是代码复杂度
结语
在 AI 时代，实现正在被自动化，验证正在被系统化，而规格正在成为核心资产
真正的工程能力升级，不是更会写 Prompt，而是看谁更会定义规格～
扩展阅读 • 规范驱动实践
A Software Library With No Code — 一个实验性设计，让规范成为工程的核心产物，按规范自动生成多语言实现
阅读链接：https://www.dbreunig.com/2026/01/08/a-software-library-with-no-code.html