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原文：Understanding Spec-Driven-Development: Kiro, spec-kit, and Tessl 作者：Birgitta Böckeler（Thoughtworks 杰出工程师、AI 辅助交付专家，拥有 20 多年软件开发、架构与技术领导经验） 本文是"Exploring Gen AI"系列的一部分。该系列记录了 Thoughtworks 技术专家对使用生成式 AI 技术进行软件开发的探索。

我一直在尝试理解 AI 编程领域最新的流行语之一：规约驱动开发（Spec-driven development，SDD）。我研究了三个自称 SDD 工具的产品，并试图厘清截至目前它到底意味着什么。

定义

与这个快节奏领域中许多新兴术语一样，"规约驱动开发"（SDD）的定义仍在变化之中。以下是我从目前见到的用法中归纳出的理解：规约驱动开发意味着在用 AI 编写代码之前先编写一份"规约"（"文档先行"）。这份规约成为人与 AI 共同的真理来源（source of truth）。

GitHub："在这个新世界中，维护软件意味着演进规约。［……］开发的通用语言上移到了更高层次，而代码只是最后一公里的实现手段。"

Tessl："一种开发方法，其中规约——而非代码——是

研究编码智能体开源项目的最佳实践

基于 Kilo Code 的架构特征和当前编码智能体领域的生产实践 ，以下是系统研究此类项目的 方法论框架：

阶段 1：宏观定位（Why & Where）

研究维度	关键问题	Kilo Code 的启示
Fork 溯源	上游是谁？核心差异点？社区分裂原因？	Kilo 从 Roo Code 分叉，差异集中在 Cloud 集成和商业化功能
生态位	是「IDE 插件」「CLI 工具」还是「平台」？	Kilo 是「IDE 扩展 + CLI + Cloud」的三位一体
许可策略	是否存在 BSL/SSPL 等限制性条款？	MIT 许可证，无商业限制
模型绑定	是否硬编码单一提供商？	模型中立是核心卖点，避免供应商锁定

阶段 2：架构解构（How）

建议的代码阅读路径（以 Kilo 为例）：

1. 入口层 — src/extension/activate.ts（VS Code 生命周期）、src/extension/api.ts（IPC 外部 API）
2. 核心代理循环 — 查找 Cline/Roo/Kilo 主类，理解 Plan → Act → Verify 的循环
3. 工具调用层 — McpHub 如何集成外部工具（文件系统、终端、浏览器）
4. 上下文管理层 — Memory Bank、Context Mentions、自动索引的实现
5. 模式系统 — Custom Modes 的解析与切换逻辑
6. 差异标记 — 搜索 // kilocode_change 快速定位增量代码

Kilo Code

简介

Kilo Code 是一个开源的一站式智能体工程（Agentic Engineering）平台，旨在通过 AI 智能体（Agents）自动化软件开发全流程。它是目前 GitHub 上非常活跃的项目，核心定位是作为开发者的 AI 辅助引擎，帮助构建、部署和迭代代码。

安装

# npm
npm install -g @kilocode/cli

# Or run directly with npx
npx @kilocode/cli

Kilo CLI

主要功能

Kilo项目核心能力分析

基于项目文档和代码结构分析，Kilo是一个开源的AI编码智能体平台，主要用于加速软件开发过程。它是OpenCode项目的fork版本，增强为全面的agentic工程平台。以下是其核心能力的详细分析：

1. AI驱动的代码生成与自动化 核心功能：支持从自然语言描述生成代码，例如用户输入"add input validation to the signup form"，智能体会自动生成相应的代码片段。 自动化任务：能够自动化重复性编码任务，如重构代码、运行测试、修复错误等。智能体会自我检查工作，确保代码质量。 内联自动完成：提供实时AI驱动的代码补全建议，提升编码效率。

编码智能体的核心组件——编码智能体如何借助工具、记忆与仓库上下文，让大语言模型在实际应用中更高效

Sebastian Raschka 博士 2026年4月4日

本文将讲解编码智能体与智能体框架的整体设计：它们是什么、如何工作，以及各模块在实际中如何协同。读过我《从零构建大语言模型》《从零构建推理模型》两本书的读者经常问到智能体相关问题，因此我整理了这份可直接参考的说明。

总体而言，智能体之所以成为重要议题，是因为当下大语言模型实用系统的进步，不只在于模型本身更强，更在于我们如何使用模型。在许多真实场景中，模型外围的系统——如工具调用、上下文管理、记忆机制——与模型本身同等重要。这也解释了为何 Claude Code、Codex 这类系统，会比在普通聊天界面中使用同款模型显得能力强得多。

本文将拆解编码智能体的六大核心组件。

Claude Code、Codex CLI 与其他编码智能体

你大概率熟悉 Claude Code 或 Codex CLI，简单来说，它们本质是智能体式编码工具：在大语言模型外层封装一层应用层（即智能体框架），让编码任务更便捷、性能更优。

编码智能体专为软件工程场景设计，其关键不只在于模型选择，更在于外围系统：仓库上下文、工具设计、提示词缓存稳定性、记忆能力、长会话连续性。

这个区分很重要，因为人们谈论大语言模型的编码能力时，常把模型、推理行为、智能体产品混为一谈。

OpenCode

OpenCode 是一个开源的 AI 编码智能体。它提供终端界面、桌面应用和 IDE 扩展等多种使用方式。

安装

• 官方文档

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

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OpenCode includes free models, to start:

cd <project>  # Open directory
opencode      # Run command

For more information visit https://opencode.ai/docs

配置

• 火山方舟 - OpenCode

一、项目概述

Claude Code 是 Anthropic 开发的一款终端智能体编码工具，通过自然语言与开发者交互，理解代码库上下文，自动化完成日常编码任务、代码审查、Git 工作流管理等工作。

核心特性

• 基于 Anthropic Claude 大语言模型
• 高度可扩展的插件架构
• 安全的工具调用和权限管理
• 支持多种工作流和集成

二、项目目录结构

这是一套通过命令行安装 OpenCode、配置火山方舟等多模型接入，并集成 agency-agents 多智能体体系，最终可在 CLI 或桌面端使用专业化 AI 智能体协作完成各类任务的完整部署与使用流程。

安装 OpenCode

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

Installing opencode version: 1.3.9
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 100%
Successfully added opencode to $PATH in /Users/junjian/.zshrc

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OpenCode includes free models, to start:

cd <project>  # Open directory
opencode      # Run command

// ...

桌面应用程序

• GitHub Release
• opencode.ai/download

配置 OpenCode

AI 编程的演进逻辑非常清晰：GitHub Copilot 作为插件，在传统 IDE 里为大众提供辅助；Cursor 则打破束缚，通过 AI 原生 IDE 实现了深度的体验跃迁；而 Claude Code 这类 CLI 工具，则是为追求极致自由与自动化的极客准备的——它摆脱了图形界面的繁琐，让开发者在命令行中，就能以‘操作指令’驱动 AI 完成从编码到部署的全流程。

AI 编程三剑客：时间线与营收对比

维度	GitHub Copilot	Cursor	Claude Code
代表形态	IDE 插件 (Plugin)	AI 原生 IDE (Forked)	CLI 智能体 (Agent)
正式发布/爆发时间	2021年6月 (预览) / 2022年6月 (正式)	2023年 (起步) / 2024年底 (爆发)	2025年2月 (GA)
年营收 (ARR)	$20 亿+$ (2025年Q3数据)	20亿+∗∗(2025年Q3数据)∣∗∗10 亿+ (2025年底估算)	$10 亿+ (上线6个月即达成)
用户规模	2000万+ 开发者	100万+ 付费用户	爆发式增长中 (API驱动)
核心地位	行业标准与基建	效率工具的巅峰	自主编程的开端

1. GitHub Copilot：稳坐江山的“老牌霸主”

• 登基时间： 2021-2022年。它是 AI 编程的开创者，利用 GitHub 庞大的生态系统，迅速完成了从 0 到 1 的教育。
• 营收状况： 2025年 9月，微软在财报中确认 GitHub Copilot 的年经常性收入（ARR）已突破 20 亿美元。
• 现状： 虽然面临 Cursor 的挑战，但它依然是 90% 以上 500 强企业的标准配置。它的战略重心已转向 “代理化” (Agentic)，在 GitHub Universe 2025 上展示了全流程的 AI 协作能力。

Claude Code

• Claude Code 文档
• GitHub claude-code

安装

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

aider

• GitHub aider

安装

python -m pip install aider-install
aider-install

# DeepSeek
aider --model deepseek --api-key deepseek=<key>

OpenAI Codex CLI

• GitHub codex

安装

npm install -g @openai/codex

Gemini CLI

• GitHub gemini-cli

安装

npm install -g @google/gemini-cli

CodeBuddy Code

安装

npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code

开发

克隆仓库

git clone https://github.com/cline/cline.git

打开项目

code cline

安装依赖

npm run install:all

安装 esbuild problem matchers 扩展

如果构建项目时遇到问题，请安装 esbuild problem matchers 扩展。

Activating task providers npm
错误: problemMatcher 引用无效: $esbuild-watch

启动

打开 运行和调试 侧边栏，运行 Run Extension，或者按 F5 键启动调试，打开一个新的 VSCode 窗口，加载扩展。

配置

配置模型 Ollama

智能体编码

查看 issue

显示 issue

创建分支

修复 issue

运行 RAGFlowAssistant

安装 GitHub MCP Server