SRC-DEV-006：OpenSpec-practise——用规格文档约束 AI 辅助开发

来源基本信息

• 创作者：ForceInjection
• 平台：GitHub
• 仓库地址：https://github.com/ForceInjection/OpenSpec-practise
• 内容类型：repository（个人实践仓库 + 中文手册）
• 收集日期：2026-07-13
• 所属方向：开发与自动化
• 状态：正式发布（formal）

来源核心内容

ForceInjection 维护的个人实践仓库，围绕 OpenSpec 的规格驱动开发流程整理了中文手册、实践指南与协作命令。仓库把一次变更拆成 proposal、spec、design、tasks 等结构化文档，让 AI 助手按文件推进开发，而不是从一句模糊需求直接改代码。

仓库基本流程：先提出变更 proposal；再形成具体 spec 和验收场景；复杂改动补充 design；随后生成 tasks；按任务实施并验证；完成后归档变更。文档目录本身就是工作状态，使 Agent 在不同会话中能找回当前要做的事和历史决策。

实践材料强调用场景和验收条件消除歧义：AI 可以协助起草规格、发现遗漏、拆分任务和生成实现，但业务目标、技术边界和完成标准仍需用户确认；实现完成后应运行测试并检查代码是否满足 spec，而不是只看 Agent 是否声称"已完成"。

输入与输出

• 输入：一个需要修改或新增的功能、现有项目、用户场景和验收标准。
• 输出：proposal、spec、design、tasks 等可追踪文件，以及按规格实现并验证的代码变更。
• 适用对象：希望保留自然语言开发速度、同时提高复杂项目可控性与可审查性的开发者或团队。

操作过程概述

1. 用 proposal 描述为什么要做这次变更及其范围。
2. 把用户场景、行为和验收条件写入 spec。
3. 对复杂架构选择补充 design，记录关键技术决策。
4. 将实现拆为 tasks，让 Agent 一项一项执行。
5. 每项任务完成后运行测试并对照 spec 验收。
6. 完成变更后归档文档，保留决策和实施历史。

可形成的关系

• 创作者：ForceInjection
• 仓库：OpenSpec-practise
• 工具：OpenSpec，可配合 Claude Code、tools/Codex-CLI 等 coding agent
• 方法：规格驱动开发（Spec-driven development）配合 AI 助手
• 任务：把模糊需求写成可验收规格、让 coding agent 按任务清单开发、保存 AI 开发项目的决策历史
• 案例：ForceInjection 的 OpenSpec 实践仓库（规格驱动开发的中文实践整理）
• 风险：规格驱动开发中规格错误被稳定放大的风险
• 主题：开发与自动化

来源边界与说明

• 本资料属于作者个人实践整理与方法描述，仓库未对所有样例进行独立部署或性能测试；关于"提高可控性"的论断属于作者主张。
• 不应把 OpenSpec 描述成"消除需求错误"或"自动保证代码质量"的银弹，来源本身已明确否认这一点。
• OpenSpec 的具体命令和目录结构可能随上游版本变化，应以收录时仓库版本为准；观察日期：2026-07-13。