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2026 年 9 月 GitHub Trending 上冒出一个词：Spec-Driven Development。Fission-AI/OpenSpec 把 `spec → plan → tasks → impl` 做成标准流水线，紧随其后的是一批同类框架。它们解决的不是「模型不够聪明」，而是一个更朴素的问题——**你把一句话需求扔给 AI，它会立刻开始写代码，然后写错方向**。Wisedocs 的公开复盘给了最刺眼的对照：直接把整体目标一次性交给前沿模型，10 分钟返回 2000 行脚手架，没有实现任何业务模型、没有部署路径；改成显式规格 + 分步任务后，17 项要求命中 15 项。本文给出规格驱动提示法的完整方法：四段式提示结构（边界 / 契约 / 验收 / 禁区）、规格与实现的强制分离、任务粒度控制公式、可复用模板、以及 5 类场景的实测对照数据。
AI 写代码的产能和它的返工量成正比，这是研发团队用AI 编码半年后才真正撞到的墙。我们团队 12 个前端工程师、4 个 AI 编码 Agent Cursor / Cline / Copilot 并行，日均产出 PR 从 11 个涨到 27 个，看起来赢了——但首轮评审通过率只有 38%，意味着三分之二的工作量在被返工吃掉。真正的原因不是模型能力不够，而是任务交给 Agent 的方式错了：需求描述里没有验收标准，Agent 只能猜；Agent 不知道验收标准，就没法自检；不自检就直接提交，返工必然发生。本文记录我们用四个月把一次通过率从 38% 提到 71% 的完整过程。核心是三件套：① 提交前把模糊需求转成可验收的 spec（含验收命令与判定标准）；② 在 Agent 里挂可执行的验收测试，让它提交前自己跑一遍；③ 加一道 diff 自检环节专门抓「超出任务范围的改动」。四个阶段的实施顺序和每阶段的踩坑、三条被证明无效的尝试（包括「写更详细的 Prompt」）、以及12 个可复制的 Prompt 模板。附分阶段效果数据表：一次通过率 38%→71%、返工工时占比 44%→19%、交付周期 2.8 天→1.1 天，以及两个必须诚实说明的负面结果。