告别“氛围感编程”：Spec Coding 如何重塑 AI 开发范式

摘要 ：AI 编程正在经历从“代码补全”到“Vibe Coding”再到“Spec Coding”的剧变。本文将深入解析为何 Vibe Coding 在复杂项目中难以维系，并详细介绍 Amazon Kiro IDE 如何通过 Spec Coding（规范编程）理念，引入 AI 产品经理和架构师角色，实现高可靠性的复杂项目交付。

随着大语言模型（LLM）能力的爆发，我们写代码的方式在过去两年里发生了天翻地覆的变化。从最初惊叹于 Copilot 的自动补全，到后来沉迷于 Cursor 带来的“边聊边写”，AI 似乎已经接管了键盘。

然而，很多开发者开始发现一个尴尬的现象：**用 AI 写 Demo 很快，但想把 Demo 变成生产级应用时，AI 往往会陷入逻辑死循环，甚至造出一堆无法维护的“屎山”。**

这标志着我们正处于一个关键的转型期：**从 Vibe Coding（氛围编程）迈向 Spec Coding（规范编程）。**

一、AI 编程的三个发展阶段

要理解为什么我们需要 Spec Coding，首先要看懂 AI 编程范式的演进路径。

graph LR
    subgraph Stage1 [第一阶段: 辅助编程]
        direction TB
        A[代码补全<br>Copilot时代]
        A1[核心: 无限续写]
    end

    subgraph Stage2 [第二阶段: Vibe Coding]
        direction TB
        B[氛围编程<br>Claude/Cursor时代]
        B1[核心: 假装在编程]
        B2[痛点: 逻辑不可控]
    end

    subgraph Stage3 [第三阶段: Spec Coding]
        direction TB
        C[规范编程<br>Agentic IDE时代]
        C1[核心: 先计划再干活]
        C2[优势: 结构化/高可靠]
    end

    A -->|模型能力提升| B
    B -->|Agent能力提升| C

    %% 样式调整，保持图表简洁
    style A fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style B fill:#f9f9f9,stroke:#333,stroke-width:2px
    style C fill:#e1f5fe,stroke:#0277bd,stroke-width:2px

1. 第一阶段：代码补全式辅助编程

这是 AI 编程的初始形态。核心逻辑是基于上下文的 无限续写 。虽然它能提高单行代码的编写效率，但对整体工程结构缺乏认知。

2. 第二阶段：Vibe Coding（氛围编程）

随着 Claude 3.5 Sonnet 等强力模型的出现，结合 Cursor 等工具，我们进入了 Vibe Coding 时代。

• 特征 ：主打“假装在编程的氛围感”。开发者不需要深入理解每一行代码逻辑，通过自然语言与 AI 对话，边聊边改。
• 局限 ：适用于小型脚本或简单网页。一旦项目逻辑复杂，AI 容易顾头不顾尾，产生的 Bug 连人类和 AI 都难以修复。

3. 第三阶段：Spec Coding（规范编程）

这是当下的最新趋势。随着 Agent 能力的提升，编程不再是直接写代码，而是“先出规范的计划再干活”。

• 核心理念 ：通过结构化的文档（Spec）定义需求、设计方案和开发流程，驱动 AI 完成任务。

二、什么是 Spec Coding？

Spec Coding 的本质是 将软件工程的最佳实践（Best Practices）前置 。它不再让 AI 像无头苍蝇一样直接写代码，而是要求 AI 先扮演不同的角色，产出高质量的文档。

!

(图注：Spec Coding 的核心——文档驱动开发)

其核心优势在于：

1. 消除模糊性 ：在编码前明确需求，避免“一句话需求”导致的开发混乱。
2. 架构先行 ：确保技术选型和数据模型是经过深思熟虑的，而非 AI 的随机生成。
3. 可迭代 ：将大任务拆解为小任务清单，稳步推进。

三、实战利器：深入解析 Kiro IDE

作为亚马逊云科技全量发布的 AI Agentic IDE，Kiro 是目前首个原生支持 Spec 模式的开发工具。它不仅仅是一个代码编辑器，更像是一个集成了产品经理、架构师和项目经理的虚拟团队。

Kiro 通过自动生成三类关键文档来实现 Spec Coding 流程：

1. 产品需求文档 (Product Requirements) —— AI 产品经理

在写代码之前，Kiro 会先引导你理清思路：

• 核心概念拆解 ：定义产品的核心价值。例如，做一个“脑雾擦除器”App，AI 会将其定位为“外部冥想”工具。
• 专业术语表 (Terminology) ：提前统一定义代码中的 Object、Class 名称，防止命名混乱。
• 用户故事与验收标准 ：以 User Story 格式描述功能，并制定 Test Case。

2. 技术设计文档 (Tech Design) —— AI 架构师

需求确认后，AI 会根据需求生成技术方案：

• 技术选型 ：选择最适合的技术栈（如 React + Tailwind + Supabase）。
• 接口与数据模型 ：设计 Database Schema 和 API 接口规范。
• 错误处理策略 ：提前规划异常处理机制，提升系统鲁棒性。

3. 任务清单 (Task List) —— AI 项目经理

这是 Spec Coding 落地的一步。Kiro 会将开发拆解为可执行的步骤：

• Step 1: 搭建基础架构
• Step 2: 实现数据模型
• Step 3: 状态管理开发
• Step 4: UI 组件实现
• ...

💡 亮点功能 ：Kiro 是目前国内唯一可以无门槛使用 Claude 底层能力的 IDE（依托 Amazon 与 Anthropic 的合作关系），这对国内开发者来说是一个巨大的便利。

四、为什么你需要转向 Spec Coding？

根据亚马逊 re:Invent 大会的趋势分析，AI 正在从“建议提供者”向“落地协作者”转变。

Kiro IDE 的额外优势：

• 集成大厂最佳实践 ：内置了顶尖工程师的产品设计与架构经验（TDD、敏捷开发等）。
• 扩展能力 ：支持 Kiro Powers （类似 Claude Skills 的能力包）和 Autonomous Agent （自主长时间协作），进一步解放人力。

五、结语

AI 编程的未来，属于那些懂得如何指挥 AI 的人。

Spec Coding 并不是要让编程变得更繁琐，而是通过规范化的协作流程，让 AI 真正成为一个靠谱的“高级工程师”，而不是一个只会写 Bug 的实习生。如果你正在为复杂项目的 AI 开发感到头疼，不妨尝试一下 Kiro IDE，体验一下“先出计划再干活”带来的掌控感。