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以 Anthropic 的 AI 原生 SDLC 为主线，横评 OpenSpec、spec-kit、mattpocock skills 三大规约流派，拆解计划到维护六阶段与八条元原则，并用同一个适老化计算器跑通三条路径做对照，给出落地路线与三条必避失败路径。

基于 onesystem 项目真实实践的 AI 原生开发全生命周期指南：讲清代码不再是瓶颈、瓶颈左右移到计划与评审的核心转变，拆解路由立项、调研共识、规格拆票、实现、双轴评审、架构深化六个阶段，附 L1/L2/L3 决策权红线与 10 条反模式改正。

为 73 万行的十年 Java 单体落地 Matt Pocock 技能包：先压缩歧义再动手，以表征测试与垂直切片建起验证能力，而非让 AI 写得更快。结合实测慢 19% 与 GitClear 两亿行证据，给出十二条核心论断、度量方法与 90 天路线图。

公司规格驱动开发技能集定制方案：以可组合技能三层架构为骨架，借鉴差异增量防漂移机制与宪法门禁，并注入自研 AI 设计流水线实践，覆盖需求拷问至归档全链路。正文含三大工具源码级对比、裁剪清单、新增技能设计、质量门与治理不变量、人机分工及三阶段落地路线图。

深度解构 mattpocock/skills：37 个技能、25 个晋升、两条调用轴，把软件工程基本功编码成可复用指令。还原 15 相位 AI 原生 SDLC 主链路，剖析上下文经济学、前置词、反馈环与深模块。核心三句：先造反馈环、定准语言、把上下文当钱花。

基于对 mattpocock/skills 仓库的真实阅读，面向初次上手的工程师：讲清「反流程」立场与四类 AI 编码失败模式，拆解两类 skill 的调用规则，并给出从安装配置到把「想法 → 规格 → 工单 → 实现 → 验证 → 评审」串成工作流的路径。