规范驱动开发：软件开发的未来

摘要

本期 Kiro Bi-Weekly Show 以"规范驱动开发"为主题，深入探讨 AI 时代下软件开发范式的变革。节目详细演示了如何通过规范从想法到产品落地，强调了规范驱动开发在提升协作效率、加速原型迭代、保障工程质量等方面的显著优势，并与传统开发模式进行了系统对比。

内容框架与概述

规范驱动开发强调在编码前先将需求、设计、实现细节等以结构化文档形式明确下来。这种范式解决了传统开发中边想边写导致的需求变更难以追踪、协作混乱、质量不可控等问题。节目引用了 Lawrence Trat 的"循环规范问题"：必须先把软件做出来，才能真正明白自己想要什么。从瀑布到敏捷的各种方法本质上都是为了解决这一问题，而 AI 时代的规范驱动开发让"从想法到原型"变得极快。

开发者、产品经理、设计师甚至用户可以共同参与规范制定，AI 工具根据规范快速生成可用原型，形成高效的"规范-原型-反馈"闭环。规范不仅是需求描述，还包括技术选型、架构设计、测试要求、部署与监控等全生命周期要素。AI 可以根据规范自动生成技术设计文档、代码实现、单元测试、集成测试、文档说明等，极大降低了工程落地门槛。

典型的规范驱动开发流程包括生成引导文档、创建规范、AI 生成设计与任务清单、开发者 review 与调整等步骤。所有规范、设计、任务等文档以 Markdown 形式存储在代码仓库中，便于版本管理、团队协作和历史追溯。这种模式不仅适用于新项目，也适合大规模重构和遗留系统改造。

规范驱动开发支持从命令式到声明式的范式转变，开发者只需描述"我想要什么"，AI 工具负责"怎么实现"。这与基础设施即代码的演进类似，极大提升了自动化和可维护性。未来，规范驱动开发将进一步提升多人协作、跨角色协同能力，甚至实现客户参与的共创式开发。

核心概念及解读

循环规范问题：Lawrence Trat 提出的经典困境——你必须先把软件做出来，才能真正明白自己想要什么。这一悖论驱动了从瀑布到敏捷的各种开发方法论演进。AI 时代的规范驱动开发通过快速原型生成能力，让这个循环从数月缩短到数小时，使需求收敛过程变得高效可控。

声明式开发范式：开发者只需描述"我想要什么"，由 AI 工具负责"怎么实现"。这与基础设施即代码的发展路径相似，从命令式的逐步指令转向声明式的状态描述。这种范式转变极大提升了自动化水平和系统可维护性，让开发者能够专注于更高价值的架构设计和用户体验。

规范即单一事实源：规范、设计、任务等文档成为团队协作的"单一事实源"，所有角色（产品、设计、开发、测试、运维）都基于同一规范协作。这消除了传统开发中的信息孤岛和误解，使团队协作更加高效，同时支持完整的变更追溯和审计能力。

任务拆解与增量验证：将大项目分解为多个小任务，每个任务有明确的规范和目标，AI 工具逐步完成并验证每一步。这种增量式方法降低了复杂项目风险，使开发者可以随时介入调整，同时保证每一步都可 review、调整、回滚。

AI 赋能的能力重心转移：开发者的主要瓶颈从"写代码"转向"想清楚需求和设计"。AI 工具可以自动生成代码，但只有高质量的规范和设计才能产出高质量产品。这要求开发者提升"规范设计能力"、“任务拆解能力”、“协作沟通能力”，而不仅仅是编码技能。

原文信息

此文档由 AI 自动整理