AI 编程范式：从 Vibe Coding 到 Spec Coding

作为长期与代码为伴的开发者，近期最深的体会是：AI 编程并非简单的提示词工程，而是一套全新的工作流。

当前许多实践仍停留在'凭感觉'阶段——想到哪说到哪，让 AI 随意生成，只求跑通。这种模式被称为 Vibe Coding（氛围编程）。

其显著特征在于：

• 靠直觉、靠模糊意图驱动
• 写小 Demo、独立脚本特别快
• 但一到复杂业务，立刻暴露问题：AI 幻觉、逻辑跑偏、代码不可预测、后期根本没法维护

简言之，Vibe Coding 适用于快速验证想法，却撑不起企业级、可维护的真实项目。

这就引出了一个问题：如何让 AI 编程变得可靠、可控且可审计？

解决方案是 Spec Coding（规范驱动编程）。

这相当于为 AI 编程确立了一部'宪法'。不是让 AI 自由发挥，而是先定义精确、无歧义的规范（Spec），再让代码严格服从契约。

两者核心差异一目了然：

1. 依据不同 Vibe 靠感觉，Spec 靠结构化文档、接口定义、业务规则。
2. 可靠性不同 Vibe 结果不可控，容易堆技术债；Spec 行为可预期、可验证。
3. 成本分布不同 Vibe 前期爽，后期维护爆炸；Spec 前期花点时间写规范，后期极稳、成本极低。

核心结论：

Vibe Coding 是玩原型，Spec Coding 才是做工程。

Spec Coding 的四步标准化流程

我把这套方法拆解成了标准化流程，任何人都能直接照搬：

1. Specify（产品定义） 先把'做什么'写清楚，像产品经理一样输出类 PRD 文档：目标用户、核心功能、边界、要解决的痛点，把需求锁死。

2. Plan（技术规划） 进入技术方案：确定技术栈、系统架构、接口契约、代码规范，把'怎么做'定下来。

3. Tasks（任务拆解） 把大方案拆成原子化任务，每个小任务都配上明确的验收标准（AC），AI 不许跑偏。

4. Implement（AI 执行） 把 requirements.md、design.md、tasks.md 一起交给 AI。接下来你不用盯着、不用反复改提示词，只负责最终验收。

这才是 AI 时代高效、稳健的开发方式。

支持该流程的工具生态

我也关注了目前支持这套流程的工具：

• Spec-Kit：GitHub 上很火，让 Claude、Codex 无缝跑 Spec 工作流
• Amazon Kiro：亚马逊推出的 IDE，原生支持'先写 Spec 再写代码'

结语

AI 不是来替代程序员的，而是在倒逼我们从'敲代码的人'升级为'定规范、控质量、管系统的人'。

还在靠 Vibe Coding 碰运气？想把 AI 真正用进企业级项目里？希望代码可预测、可审计、可维护？

Spec Coding，就是你要找的答案。

未来的资深工程师，将不再比拼手速，而是擅长定义规则与契约的人。