程序员福利！GitHub最火的Spec Kit项目深度解析：只需7条命令就能实现规格驱动开发，告别繁琐的PRD文档，让规范直接生成代码！支持Claude Cod

做过项目的都懂：代码永远跑在文档前面，PRD 写得再漂亮，落到实现又是另一回事；改需求时，设计、代码、测试全要跟着手工同步，慢、易错、沟通成本高。Spec Kit 提出的 SDD（Spec-Driven Development，规格驱动开发） ，就是把这套逻辑彻底反过来：让“规格=一等公民”，代码只是规格的表达。他们在文档里把这种“权力反转”讲得很直白：过去是“代码为王”，现在是“代码服务规格”，规格足够精确时，它可以直接生成计划与实现，减少意图与落地之间的鸿沟。维护软件的主战场也随之上移：迭代规格，而不是到处打补丁改实现。

本篇笔记所对应的视频：这才是AI编程的正确姿势：Spec Kit 实战开发演示！7条命令跑通规格驱动开发+强制TDD，从需求到代码全自动！支持 Claude Code、Cursor_哔哩哔哩_bilibili

这不仅是方法论，更是一套可落地的工具链：Spec Kit + Specify CLI + 模板/脚本。你不用“玄学提示词”，而是用一套固定的 /constitution → /specify → /clarify → /plan → /tasks → /analyze → /implement 的流水线，把需求→计划→任务→实现→校验串起来，尽量自动化、结构化地完成（README 的“Get started”就按这节奏展开）。

Spec Kit 到底解决了什么“老大难”？

1）减少“意图走样”

传统流程里，“需求→设计→实现”每一环都可能“走样”。SDD 的思路是：让规格可执行，由规格派生实现计划和测试，代码只是“最后一公里”。遇到偏差，先改规格和计划，再让实现“再生一次”去对齐。

2）把“文档变废”为“文档生码”

他们把“规格生实现”的节拍拆得很细：

• /specify 把一句话想法生成结构化规格；

• /plan 把规格翻译成技术架构与设计文档；

• /tasks 自动把设计切成可并行执行的任务清单（会标记 [P] 并行）；

• 最后 /implement 按任务和 TDD 节奏去落地。

  官方甚至用“即时通讯功能”为例，类比传统要花 ~12 小时的文书工作，通过三条命令在 ~15 分钟内把规格、计划、数据模型、合约、测试场景和任务都生成齐全（当然后续还要补充/验证，但开局就很稳）。

3）降低“过度设计”的惯性

Spec Kit 不是“放飞自我”的生成，而是用铁律**（Constitution）+ 模板 Gate** 给 LLM“上护栏”。比如简单性 Gate、反抽象 Gate、集成优先 Gate，明确限制项目数、反对无谓封装、强调先做真实环境的契约测试等，从模板层面就把“工程洁癖”遏住。这些“原则”是不可协商的底线，带来跨时间、跨模型的一致性。

它有哪些“好用”的特性？

一套固定命令，拉齐整个链路

从确立团队原则（/constitution），到“说清楚要做什么”（/specify），到“把不清楚的先问清”（/clarify），再到“定技术方案”（/plan）、“自动拆任务”（/tasks）、“一致性分析”（/analyze）、“落地实现”（/implement）——这条流水线在 README 的“Get started”与 Quick Start 里都有演示，CLI 安装方式也给到了 uv tool 或 uvx 两种选择。

跨 Agent 工作：Claude/Cursor/Copilot/Qwen…

Spec Kit 支持多种 AI Coding Agent（并且针对不同 Agent 生成对应的命令文件/目录结构），这意味着你可以在熟悉的工具里跑同一流程，且保持结构一致（AGENTS.md 列了支持矩阵与目录约定）。README 里也列了“Supported AI Agents”表格，顺带标注了个别工具的限制（例如部分 CLI 对自定义参数支持有限）。

模板即“软规范”：让 LLM 写得更像工程师

规格模板会强制标记不确定项 [NEEDS CLARIFICATION]，不允许它“合理想象”；同时明确“规格写WHAT/WHY，禁止 HOW（技术细节）”，逼着模型维持正确抽象层级。计划模板再用一堆 Gate 把工程复杂度“防抖”一次，这些做法在文档中被总结为“模板驱动质量”。

把 TDD 写进流程

任务模板把顺序写死：先写契约/集成测试并确认失败，再写实现（“红-绿-重构”节奏内化到命令/模板）——这是 Spec Kit 的“工程底线”，而且与“集成优先”的原则一致，鼓励使用真实依赖而非一味打桩。

“Clarify/Analyze”把风险暴露在编码前

Changelog 里能看到近期新增了 /clarify（自动追问关键不确定性并入档）与 /analyze（跨规格/计划/任务/铁律的差异报告）这两步，把“返工”前置为“提问与体检”，而不是写完再返修。

跟“普通的让 AI 直接生成代码”相比，优势在哪？

一句话：少拍脑袋，多有证据。

• 链路可追踪：每个技术选择都能追溯到规格里的具体需求，规格/计划/研究/合约是活文档，与代码同分支、同演进。
• 团队协作友好：规格是团队共识对象，而不是提示词的“黑箱艺术”；“Clarifications”有迹可循，方便评审与补齐（Quick Start 和 README 的示例把 Clarify 的玩法写得很细）。
• 抗噪声：模板把 LLM 容易“过拟合到实现细节”的毛病卡住了（例如明确“禁止 HOW”），降低误差传播。
• 可落地：不是 PPT 流程。官方示例从命令到目录结构再到脚本都给全了，实践门槛很低（初始化项目、选择 Agent、看到命令就能跑起来）。

真实开发会是什么体验？

想象一下这样的节奏：

1. 订“铁律” ：先用 /constitution 写定团队的工程原则（例如“简单优先、反抽象、集成优先、测试先行”），这会成为之后每个计划文档的检查 Gate（不通过就打回）。
2. 说清楚做什么：用 /specify 把用户价值、场景、边界写清——不写技术，只写 WHAT/WHY（模板会校验）。
3. 把不清楚的问清楚： /clarify 会生成结构化问题清单并把回答入档，减少后期“猜”。
4. 定技术方案：用 /plan 把栈、结构、合约、数据模型、Quickstart 测试场景都生成出来，并通过 Gate 校验一次复杂度与原则一致性。
5. 自动拆任务：/tasks 读取 plan 与 contracts/data-model，生成带并行标记的任务清单（先测后码）。
6. 一致性检查：/analyze 在实现前再跑一遍“对账单”，发现冲突先改文档不是先改码。
7. 开始实现：/implement 严格按任务、按 TDD 顺序推进，过程中也会持续回写状态文档，便于复盘与协作（Quick Start/README 展示了端到端流程）。

上手成本与环境要求

好消息是：上手很轻。你只需要：

• 一台 macOS / Linux /（或 Windows + PowerShell）环境；
• Python 3.11+、Git、以及用于协作的一个 AI Coding Agent（Claude Code / Copilot / Gemini CLI 等皆可）；
• 使用 uv tool 或 uvx 一行命令初始化即可（可强制选择脚本类型 sh/ps；也支持“当前目录初始化”与忽略工具检查）。

如果你已经有偏爱的 Agent，不用换工作方式——Spec Kit 也考虑了跨 Agent 的目录/命令适配（AGENTS.md 详细写了各自约定与工具检测）。

适合谁？

• 中小团队/个人开发者：需要快速起盘、又不想牺牲工程质量。
• 大中型组织/平台团队：希望在多项目、多技术栈下保持统一工程治理与“可再生”的实现方式（Spec Kit 的目标之一就是技术独立性与企业级约束场景验证）。
• 内容/效率爱好者：你要做 Demo、做对比评测或想尝试“并行解法”，这套“生成多个实现以做决策”的思路也被官方当成实验目标之一。

我个人的使用建议

1. 把“铁律”当第一生产力：先定好工程底线，再谈技术栈，真的能少走弯路（Gate 会帮你挡很多“未来可期式”的复杂度）。
2. 习惯先 Clarify，再 Plan：这一步是把“返工”变“补题面”的关键，尤其多人协作时更必要。
3. 把“研究（research.md）”当可执行备忘录：遇到版本/依赖不确定，就让 Agent 生成研究任务逐条攻克，别放任“模糊栈”进实现。
4. 严格按 TDD 顺序：契约和集成测试先红再绿，这是 Spec Kit 最硬的护栏之一。
5. 实现前跑一遍 /analyze：让系统帮你找“规格/计划/任务/铁律”的矛盾，宁可前置 10 分钟，也别后置 3 天。

一分钟开始你的第一个项目

# 方式一：一次安装，处处可用（推荐）
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git
specify init my-first-spec-kit
specify check
# 方式二：临时使用
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init my-first-spec-kit

初始化后，进到你的 Agent 里，先跑一发 /constitution，再 /specify、/clarify、/plan、/tasks、/analyze、/implement，就能完整体验从“意图→实现”的全链路（官方 Quick Start 也提供了示例命令与输入模版）。

结语

Spec Kit 的价值不在于“它能不能一键出代码”，而在于它把团队的“意图”变成有约束、有证据链、可再生的资产。当规格成为“唯一真相”，当测试把“真相”守住，代码就不再是“手工翻译”，而是可再生成的“表达”。如果你也在找一种高质高效、又不放弃工程纪律的 AI 开发方式，Spec Kit 非常值得一试。

安装 uv 的方法

你可以选择下面最适合你的一种方法进行安装。

方法一：官方推荐脚本 (macOS, Linux, Windows)

这是最直接和推荐的安装方式。

• 对于 macOS 和 Linux：Bash

  打开你的终端，运行以下命令：

  curl -LsSf <https://astral.sh/uv/install.sh> | sh

• 对于 Windows：PowerShell

  打开 PowerShell，运行以下命令：

  irm <https://astral.sh/uv/install.ps1> | iex

方法二：使用 pip

如果你已经安装了 Python 和 pip，可以直接使用 pip 来安装 uv。

Bash

pip install uv

为了获得最佳性能，建议使用 Python 3.8 或更高版本。

方法三：使用包管理器

如果你习惯使用系统或语言的包管理器，也可以用它们来安装。

• Homebrew (macOS/Linux):Bash

  brew install uv

• Scoop (Windows):Bash

  scoop install uv

• Cargo (如果你安装了 Rust 工具链):Bash

  cargo install uv

验证安装

安装完成后，你可以通过运行以下命令来验证 uv 是否成功安装并查看其版本：

Bash

uv --version

如果能看到版本号输出，就说明安装成功了！

## 执行你的命令

在你成功安装 uv 之后，你就可以直接运行你提到的命令了：

Bash

uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

这个命令的作用是：

• uv tool install: 类似于 pipx install，它会将 specify-cli 这个工具安装到一个独立的虚拟环境中，避免污染你的全局 Python 环境，同时将其可执行文件路径添加到系统的 PATH 中，让你可以在任何地方直接调用它。
• -from git+... : 指定从一个 Git 仓库来安装这个包。

总的来说，你先用上述任意一种方法把 uv 本身安装好，然后就可以使用 uv 来安装其他 Python 工具了。

初始化（官方推荐方式）：

# 持久安装
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git

# 初始化项目
specify init forest-focus --ai claude

# 验证环境
specify check

# 进入项目
cd forest-focus

开发流程：

# 1. 铁律
/constitution Keep the iOS Forest-style focus app radically simple and offline-first.
Enforce test-first development, 60fps animations, <2s cold start, and VoiceOver/Dynamic Type support.

# 2. 规范
/specify Build a Forest-style Pomodoro app for iOS: start a 25-minute session to "plant"
a tree that grows through 5 stages; cancel/quit kills the tree; completion saves it to a
personal forest. Show countdown, pause/resume, local notification, and background-accurate timing.
Store completed/abandoned sessions locally; show a forest grid and stats (total trees, total focus
time, today's count, daily streak). Out of scope: custom durations, species, sync, sharing, watch, widgets.

# 3. 澄清
/clarify

# 4. 计划
/plan Use SwiftUI + SwiftData on iOS 17+. Timer via Combine; local notifications via
UNUserNotificationCenter; smooth 60fps growth animations; no third-party deps.
Use XCTest/XCUITest; keep memory ~<50MB during active sessions.

# 5. 任务
/tasks

# 6. 分析
/analyze

# 7. 实现
/implement