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1. OpenSpec 是什么

OpenSpec 是一套规约驱动开发（Spec-Driven Development）的工作流工具。它要解决的问题是：在 AI 智能体参与编码的场景下，如何让"想清楚 → 写计划 → 写代码"这三个动作不互相污染，并且让代码之外还有一份可追溯的事实来源。

1.1 两种产物

产物	位置	回答的问题	生命周期
specs（规格）	openspec/specs/<capability>/spec.md	系统现在是什么行为（已交付、已归档的能力）	长期存在，随每次归档增量演进
changes（变更）	openspec/changes/<change-name>/	这一次要改什么（尚未实现的计划）	完成后整体移入 changes/archive/

一句话：specs/ 是唯一事实来源，changes/ 是待实现的增量，archive/ 是它是如何达成的历史。

关键差别在于 specs/ 是能力（capability）维度、changes/ 是变更维度。同一个能力会被多次变更反复修改，每次修改只写"增量"（delta），不重写整份规格。

1.2 五步循环

每个变更都走同一条闭环，本项目严格落在这条闭环上：

flowchart LR
    E["1 · Explore<br/>和智能体一起想清楚"] --> P["2 · Propose<br/>Agent 起草方案（不写代码）"]
    P --> R["3 · Review<br/>你修正方案"]
    R --> A["4 · Apply<br/>Agent 逐项构建"]
    A --> AR["5 · Archive<br/>增量写入 specs 并归档"]
    AR -. "下一次变更" .-> E

若渲染环境不支持 Mermaid，可读作线性流程：Explore → Propose → Rev

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

00 摘要：10 条核心论断

这份报告不是工具评测，也不是范式百科。它的目标是回答一个工程决策问题：如果你要在 2026 年把 AI 编程从「个人提效」推到「团队与生产系统」，你该采用哪套范式、按什么顺序、用什么门禁？ 下面 10 条论断是全篇骨架，只读这一页也能拿走结论。

1. 位移点不在「写代码」，而在「定义意图 + 验证结果」。 代码正在从「资产」降格为「构建产物」。当重写一段代码的成本趋近于零，真正稀缺的是「为什么这么做」的可追溯记录与「这样做对不对」的判定能力。
2. 瓶颈已从生成迁移到验证。 生成的边际成本在两年内下降了一个数量级，验证的边际成本几乎没动。所有有效范式（SDD 的可执行验收标准、multi-agent 的 verifier 角色、TDD-as-gate）本质上都在做同一件事：压缩单位验证成本，而不是让评审更严格。
3. 规范的复兴不是复古，而是因为规范第一次变得可执行。 1980 年代的需求文档会腐烂，因为它不驱动任何东西。2026 年的 spec.md 直接驱动生成器、被 Git 版本化、被 CI 校验——可执行，才第一次值得写。
4. AI 是放大器，不是均衡器。 DORA 2025（n≈5,000）的核心结论：AI 放大高绩效组织的优势，也放大挣扎组织的失能。平台质量、数据生态、价值流管理决定收益的正负号，工具选择只决定幅度。
5. 个体提速的证据显著弱于感知，且高度依赖任务与代码库。 METR 的 RCT（16 名资深开发者 / 246 个真实任务）显示用时增加 19%，而参与者事后仍自认为快了 20%。用「感觉更快」做投资决策是危险的。
6. AI 改变的是缺陷的「结构」，而不只是数量。 Apiiro 在 Fortune 50 仓库的观测：语法错误下降 76%、逻辑 bug 下降 60%，但权限提升路径上升 322%、架构设计缺陷上升 153%。旧门禁（SAST + 人工 diff）恰好对新增的这一类是盲的。
7. 多 Agent 是一个分布式系统问题，不是「多开几个窗口」。 隔离（git worktree / devbox）、编排（blueprint / workflow）、合并策略、可观测性四件套缺一不可；经验并行度上限在 3–5，超过后协调成本吃掉全部收益。
8. 上下文工程是 agentic 时代的内存管理，Harness 是新的性能杠杆。 Anthropic 归纳为「写 / 选 / 压 / 隔」四类策略；产业侧报告显示，同一模型换一套 harness，标准基准可差 3 个百分点以上。
9. 角色迁移是 Coder → Conductor → Orchestrator，但「可完全委托」仅 0–20%。 Anthropic 2026 趋势报告：约 60% 的工作流已含 AI，可完全委托的任务却不到两成。这是协作悖论，是稳态，不是过渡态。
10. 安全与治理必须内建在生成路径，而不是事后扫描。 AI 生成代码的漏洞率在不同口径下为 25.7%（522 样本 / 5 个 SAST）到 45%（100+ 模型 / 80 任务）；更棘手的是斯坦福实验发现的系统性过度自信——用 AI 的人写了更不安全的代码，却更相信它是安全的。

以下是 IBM 文章 《什么是规范驱动开发？》（What is Spec-Driven Development?） 的中文翻译：

作者： Anna Gutowska（IBM AI 工程师、开发者倡导者）

发布日期： 2026年5月19日

规范驱动开发的定义

规范驱动开发（Spec-Driven Development, SDD） 是一种软件开发方法论。在正式编码之前，团队需先编写并达成一份关于实现细节的详细规范（Specification）。换句话说，这份规范将作为“构建什么”以及“如何构建”的唯一真实来源（Single source of truth）。

随着 Microsoft GitHub Copilot、Anthropic Claude Code 或 IBM Bob 等 AI 工具与编程助手的普及，生成代码的门槛已大幅降低。基于先进 AI 模型的 LLM 驱动型 AI Agent，只需用户输入一条自然语言提示词（Prompt），即可随时实时运行一系列迭代任务。

对于软件开发而言，这意味着我们可以优化并自动化构建原型、新功能、单元测试等的开发工作流。生成代码从未如此简单。然而，“氛围程序员”（Vibe Coders）需要警惕一个潜在风险：AI 的表现上限完全取决于它所接收到的指令质量。

技术债务的抬头：一个典型场景

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