SpecKit 太猛了，一行代码没写，就实现了一个 Web 应用程序

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Spec Kit 在 AI 编程封神了。

相信大家在 AI 的加持下，基本上都是动嘴编程了。但是，你一定遇到过这样的情况：在新增某个功能的时候，由于功能比较复杂，和 AI 经常是说了下文，他忘了上文。因为 AI 再强大，它的上下文是有限的，就像人的记忆也是有限的。

于是乎，你和 AI 陷入了拉锯战，疯狂地调整你的提示词，结果还是没有实现你想要的效果，最后大骂 AI：你怎么就听不懂人话呢？

在工作当中，大家都痛恨写文档，觉得文档写了没人看、写了之后马上被推翻。

但在 AI 编程的时代，文档却变得至关重要起来。

不过，依旧有个痛点是，写文档也很痛苦，不知道从何处写起。

Spec Kit 就是写用于 AI 编程提示词文档的救星。它的理念是文档驱动开发（Documentation-driven Development, DDD）。

掌握了它，你的 AI 编程效率一定会上升一个台阶。

1. 什么是 SpecKit？

SpecKit 是一个实现了文档驱动编程理念的工具。文档驱动编程，简单来说，就是让 AI 做什么事情，先写在文档中，这样 AI 写代码的时候有所依据，就不容易胡乱发挥了。

如果将 SpecKit 接入类似于 Claude Code 这样的编程工具，在具体实现上，你就可以理解为斜杠命令，而每一个斜杠命令对应一个 markdown 文档。

SpecKit 的工作原理是什么？主要由五个关键的文档组成：

在初次看到这些文档的时候，容易产生几个困惑：

1. constitution.md 和 spec.md 有什么区别？
2. plan.md 和 tasks.md 有什么区别？

我们用一个记账 web 应用案例带你体验 SpecKit 一手实测。

2. Speckit 基本概念

1. 安装 SpecKit

官网推荐使用 uv 进行安装：

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

然后，验证安装是否成功：

specify version

注意，官网给出的命令是 specify --version，实际上不需要加 --，可能官网还没来得及更新。

在此之前，你必须在你的电脑上将 specify 指令添加到环境变量。

2. 初始化项目

用你喜欢的 AI Agent 集成工具初始化项目，例如 Claude Code （简称，CC）。

specify init my-project --ai claude

目前 SpecKit 支持以下的工具：

这里我使用了 CC。

初始化项目之后呢，你可以看到 CC 已经添加了如下的命令：

初始化成功之后，你会看到这样的输出：

这里在 my-project 目录下启动 CC，可以发现 CC 能够检测到 SpecKit 内置的斜杠命令：

本质是上是在 .claude/commands 目录下创建了各个斜杠命令对应的 markdown 文档：

六个最重要的 SpecKit 斜杠命令：

1. /speckit.constitution：制定宪法，本质上是规定项目的大原则，例如公司的编码规范、采用的测试原则等等。当然，你也可以直接跳过这个文件。
2. /speckit.specify：描述需求，这个比较好理解。执行这个命令之后，AI 会按照这个文档的内容根据你的想法明确需求。
3. /speckit.clarify：澄清需求。对于需求文档中描述模糊的地方，AI 会主动依据文档对你进行提问。
4. /speckit.plan：为实现做规划。例如技术架构、项目的目录结构、数据库选型、测试的框架等。
5. /speckit.tasks：生成可执行、有优先级的任务列表。
6. /speckit.implement：按照上一步的 tasks.md 文件实现。

还有几个命令没有介绍到，因为不是一级重要，大家参考官网自行了解吧。

3. 实现一个记账 Web 应用

要实现的记账 Web 应用具有的功能：

1. 用户登录与注册；
2. 账单管理。对账单进行了分类：收入、支出、资产和总资产。
3. 分类统计。按周、月、年进行账单统计。

下面就开始一步步执行上面六条指令。限于图文传达信息的局限性，就不详细展示每个文档的全部内容了。

1. 执行 /speckit.constitution

如果你不知道你的宪法文档当中包含什么内容，可以直接执行这个命令，让 AI 提示你做选择题。

2. 执行 /speckit.specify：让 AI 写产品需求文档

这里仅仅是测试使用，包含的功能并不是商业级的。而且记账应用估计已经被做得烂大街了。

/specify.specify 指令的输出结果：

我发现这个需求文档写得真是太好了，比我手写好了不知道多少倍。例如这里的用户注册与登录文档：

边界条件都帮你考虑到了：

这些问题是需要我们来回答的。不知道怎么回答的，可以先问问 AI，让它推荐可行的方案。

另一种方法是，执行 /specify.clarify，让 AI 帮你澄清需求：

然后呢，你就需要做各种选择题了。

这里我选择 B，AI 开始帮我更新需求文档：

因为我使用的第三方 API 服务，导致国外的大模型不太稳定。澄清到第三个问题时，无法接收我的输入了。

没关系，输入 /clear 之后，输入 /speckit.clarify 澄清问题 3/5: 账单列表分页策略 ，AI 能够继续澄清问题。这就完全体现到了文档驱动开发的好处：即使由于网络、API 服务商或者 token 限制，AI 强制中断输出，你依然可以重新启动一个新的会话，接着上次的步骤执行。

下面的问题我就不一一展示了。

3. 执行 /specify.plan 命令。让 AI 生成规划文档。

你可以修改 plan.md 文档，例如采用的技术架构、项目组织结构等等。

4. 执行 /specify.tasks.md 。让 AI 生成具有优先级的、可执行的任务文件。类似于待办列表。

下面是生成的 tasks.md 文件：

其中，标记为 P 的待办项是可以并行执行的任务。就是说，你在写提示词的时候，可以打开多个窗口，让 AI 并行实现这些标记为 P 的任务。

5. 使用 /specify.implements.md ，按照 tasks.md 文档中的任务逐个去执行。

大模型不可能一次对话就能实现你的全部需求，所以必须分批次让 AI 实现功能。在一次会话当中，你需要指明让 AI 实现的功能。例如下面这样：

下面的步骤就是分阶段按照 tasks.md 文档中的内容用 /specify.implements.md 去逐个实现。

比如，我这里先让 AI 按照 tasks.md 文档实现阶段 1：

生成的目录结构如下：

目录结构看起来相当规整，这都是提前将目录结构写在文档中的功劳。

这里跳过 N 个执行步骤以及调试环节，看一下最后的效果：

1. 用户登录与注册。
2. 账单管理。
3. 分类统计账单。

4. 我的体会

说实话，我真的被这个工具的功能震撼到了。我全程没有写一行代码，只学习过简单的前端三件套：HTML、CSS、JavaScript。就直接让 AI 从零生成了一个小项目。这要放到从前，即使是只实现一个简单的增删改查项目，对前后端框架、数据库的基础知识学习，你是绕不开的。

给我带来体会的是：

1. 清晰、结构化的文档对于 AI 生成代码至关重要。
2. 从零开发一个简单的小程序，人工编程代码的价值已经微乎其微了。
3. 从零开发一个项目的雏形，直接用现在的工作流，例如 Spec Kit，可以少写很多提示词。

你觉得 Spec Kit 怎么样，能提升你的开发效率吗？欢迎在评论区留言。

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