AI Coding 第一天的体感往往是「效率提升 10 倍」，第二周开始集体返工。这不是模型不够强，而是「Vibe Coding」（凭感觉编程）跳过了目标定义——你只告诉 AI「做什么」，没告诉它「什么是完成」。

这是什么

SDD（Spec-Driven Development，规范驱动开发）把这事反转：先写规范，再让代码成为规范的实现。流程由 GitHub 的 Spec Kit 概括为四步——Spec（做什么）→ Plan（怎么做）→ Tasks（按什么顺序）→ Implement（实现）。

一份有效规范至少满足三个条件：可执行（AI 读完知道改哪个模块）、可验证（每个需求有明确验收标准）、可追踪（需求变更能定位影响范围）。「界面要好看」「接口稳定」不算规范，因为无法验收。

行业怎么看

支持者认为，SDD 戳中了 AI Coding 的根本痛点——上下文丢失与边界模糊。提案 + 设计 + 任务三份文档相当于给 AI 一张「施工图」，能避免它在边界模糊时过度实现。

反对意见同样明确：一是写文档本身有成本，对周末项目是否过重；二是随着模型能力提升，前置规范可能越来越薄，「写厚文档」或许只是当前阶段的过渡方案；三是不少失败案例并非规范缺失，而是开发者在 AI 面前放弃了独立思考。

对普通人的影响

对企业 IT：如果 AI 辅助开发要从「会写 prompt」升级到「会写 spec」，团队工作流需要重新设计，文档与架构岗位的角色可能被改写。

对个人职场：非程序员靠 Vibe Coding 搭工具的窗口期可能正在关闭。光凭聊天框搭出的脚本、页面，扩展到第二轮需求时往往塌方。

对消费市场：直接影响有限，但 AI 编程工具的下一轮竞争点，可能从「模型多聪明」转向「协作流程多规范」。