【AI 】OpenSpec 实战指南:在 Cursor 中落地 AI 原生开发工作流

【AI 】OpenSpec 实战指南:在 Cursor 中落地 AI 原生开发工作流

OpenSpec 实战指南:在 Cursor 中落地 AI 原生开发工作流

前言:OpenSpec 是“规范驱动开发 (Spec-Driven Development, SDD)”在 Cursor IDE 中的最佳实践落地。它将 AI 从一个“容易遗忘的编码助手”升级为“严谨的工程合作伙伴”。

0. 安装和初始化

安装要求:Node.js >= 20.19.0
npm install -g @fission-ai/openspec@latest
openspec --version 装好后可以查看版本,输出版本号,说明安装成功,我的版本号是1.1.1,注意1.0.0之后的版本命令都更新了,我讲的都是新的命令。

选择你的工程目录,打开cmd输入,openspec init 初始化目录,

在这里插入图片描述


我这里用的是cursor,所以选择cursor。

在这里插入图片描述


确认后,显示如下:

在这里插入图片描述


这样整个工程就创建好了~~~~

1. 核心架构解密:CLI 与 Agent 的关系

在 OpenSpec 中,我们经常看到两类命令:openspec .../opsx:...。理解它们的底层关系,是你掌握这套系统的关键。

1.1 角色定义

  • CLI (openspec ...) —— “机械臂” (The Engine)
    • 本质:它是底层的命令行工具(类似于 Git 或 NPM)。
    • 能力:它只懂文件操作。它负责创建文件夹、移动文件、验证 JSON 格式、合并文档。它没有智能,不理解业务,只听死命令。
    • 运行位置:Terminal (终端)。
  • Agent (/opsx:...) —— “大脑” (The Brain)
    • 本质:它是 Cursor 的 AI 代理脚本(Prompt Chain)。
    • 能力:它拥有智能。它负责思考架构、编写文档、生成代码。
    • 运行位置:Chat (对话框)。

1.2 底层调用关系

Agent 是 CLI 的“驾驶员”。

当你输入 /opsx:new "login" 时,实际上发生了一连串的连锁反应:

  1. Agent 思考:AI 先分析你的意图,决定需要创建一个名为 login 的变更。
  2. Agent 调用 CLI:AI 在后台默默执行了终端命令 openspec new change "login"
  3. CLI 执行:CLI 在硬盘上创建了目录结构。
  4. Agent 接管:AI 看到目录创建好了,开始引导你:“好了,文件夹建好了,我们来写 Proposal 吧…”。
结论:你(用户)指挥 Agent,Agent 指挥 CLI。Agent 封装了繁琐的 CLI 操作,让你专注于业务逻辑。

2. 双重规格系统:Delta Specs vs. Main Specs

这是 OpenSpec 最精妙的设计之一。你会发现有两个地方存放 spec.md,它们看似相同,实则作用完全不同。

2.1 位置对比

  • 位置 A (Delta Specs): openspec/changes/<change-name>/specs/...
  • 位置 B (Main Specs): openspec/specs/...

2.2 深度解析

特性Delta Specs (位置 A)Main Specs (位置 B)
中文名变更规格 (拟议)主规格 (真理之源)
状态Draft (草稿/拟议中)Live (生效中/已发布)
含义“我希望系统变成什么样”“系统现在是什么样”
生命周期随变更创建,归档即消失 (合并)永久存在,随项目演进
Git 类比Feature Branch (功能分支)Main Branch (主分支)
作用指导 AI 完成本次开发任务指导 AI 理解现有系统能力,帮助新成员上手

2.3 数据流向

  1. 开发时:你在 changes/ 下编写 Delta Specs。此时,它可能与 Main Specs 冲突(因为你要修改现有功能)。
  2. 归档时 (/opsx:archive):CLI 会自动将 Delta Specs 合并 (Merge) 到 Main Specs 中。
  3. 完成后changes/ 文件夹被移走,specs/ 文件夹更新为最新状态。

3. 标准工作流 (The Workflow)

第一阶段:思考 (Thinking)

  • 指令/opsx:explore
  • 作用:自由探索,分析代码,不产生文件。

第二阶段:定义 (Defining)

  • 指令
    • /opsx:new "任务名" (新手向,一步步引导)
    • /opsx:ff "任务名" (老手向,Fast-Forward,一次性生成)
  • 产出工件
    1. Proposal: Why & What (意图)。
    2. Specs (Delta): 具体的、可测试的需求 (WHEN…THEN…)。
    3. Design: 技术选型、架构决策。
    4. Tasks: 执行清单。

第三阶段:执行 (Executing)

  • 指令/opsx:apply "任务名"
  • 作用:AI 读取 tasks.md,自动写代码。
  • 技巧:中断后使用 /opsx:continue "任务名" 恢复。

第四阶段:完成 (Finishing)

  • 指令/opsx:archive "任务名"
  • 作用
    1. 验证任务完成度。
    2. 将 Delta Specs 合并进 Main Specs
    3. 将变更文件夹移入 archive/ 目录作为历史记录。

4. 最佳实践与 FAQ

4.1 并行开发与“暂停”

  • 场景:正在做 feature-A,突然要修 bug-B
  • 操作流
    1. git stash (保护 feature-A 的半成品代码)。
    2. /opsx:ff "bug-B" (创建修复任务)。
    3. /opsx:apply -> /opsx:archive (修复并归档)。
    4. git stash pop (恢复现场)。
    5. /opsx:continue "feature-A" (继续之前的任务)。

4.2 为什么不用 Cursor (CLI)命令行?

  • Cursor (CLI):适合“盲写”和自动化执行,但缺乏全局视图。
  • Cursor (IDE):OpenSpec 产生大量文档,IDE 的文件树分屏对比Diff 视图能让你更好地进行决策审查 (Review)
  • 建议:在 IDE 里做规划和 Review,享受掌控感。

4.3 什么时候该用什么命令?

  • 90% 的时间:用 /opsx:... (Agent 命令)。让 AI 帮你干活。
  • 10% 的时间:用 openspec ... (CLI 命令)。通常用于查看状态 (openspec status) 或手动强制归档。

5. 总结

OpenSpec 的本质是将**“隐性的思维过程”转化为“显性的文档资产”**。

  • 它让 AI 不再是“黑盒”,而是可控的“白盒”。
  • 它让你的项目不再只有代码,还有完整的决策历史 (archive/)功能说明书 (specs/)

Read more

WorkBuddy 安装使用完全指南:腾讯版“小龙虾“,一句话让 AI 替你干活

不用部署云服务器,不用写代码,下载安装即可使用。WorkBuddy 是腾讯推出的 AI 原生桌面智能体工作台,让"一句话完成复杂办公任务"真正成为现实。 一、WorkBuddy 是什么? 1.1 一句话定义 WorkBuddy 是腾讯云推出的 AI 原生桌面智能体(Desktop AI Agent)工作台,基于腾讯 CodeBuddy 同源架构构建。它不是一个只会聊天的对话框,而是一个能听懂人话、自主思考、直接操作你电脑上文件的 AI 同事。 你只需用自然语言描述需求,WorkBuddy 就能自动规划、拆解、执行多步骤任务,直接交付可验收的成果——Excel 报表、PPT 演示文稿、调研报告、数据分析图表,应有尽有。 1.2

文心一言 4.5 开源深度剖析:性能中文双项碾压,开源引擎驱动行业变革,解锁大模型新范式

文心一言 4.5 开源深度剖析:性能中文双项碾压,开源引擎驱动行业变革,解锁大模型新范式

引言 不知道大家关注到没?文心大模型 ERNIE 4.5 已开源并首发于 GitCode 平台!不同于以往的开源模型,百度这次一口气开源了 10 款模型,覆盖基础、对话、多模态、思考等多个方向,甚至将核心训练框架、分布式策略完全开放。在基准测试中,文心开源即刷榜,性能大幅超越 Qwen3 、 DeepSeek-V3 等模型;下面跟随博主一起从模型架构特性、技术分析、部署难度等来对文心模型全面解析一下! 文章目录 * 引言 * 一、文心大模型 ERNIE 4.5 开源简介 * 1.1 开源模型版本介绍 * 1.2 基准测试表现 * 1.3 全面的工具生态链 * 二、文心大模型 ERNIE 4.5技术分析

Kiro 安装与上手:两种方法快速拥抱AWS新世代AI IDE

Kiro 安装与上手:两种方法快速拥抱AWS新世代AI IDE

Kiro是亚马逊 AWS 近期推出的一款备受关注的AI集成开发环境(IDE),它在竞争激烈的AI编码工具市场中,选择了一条差异化的道路。与市面上主流的、强调“即兴发挥”(Vibe Coding)的工具如Cursor不同,Kiro的核心是面向企业和专业开发者的“规范驱动开发”(Spec-Driven Development)。它的目标不仅仅是帮助开发者更快地编写代码,更是希望通过结构化的流程,引导团队产出更健壮、更易于维护的生产级软件。 以下是对Kiro的详细介绍: 📝 核心哲学:从“即兴创作”到“规范驱动” Kiro的诞生源于对当前“即兴编码”潮流的反思。许多AI工具虽然能快速生成代码,但也带来了缺乏文档、逻辑混乱、难以维护的“技术债务”问题 。Kiro的解决方案是在AI生成代码之前,引入一个严谨的规划阶段 。 其核心工作流围绕三个动态的“规范文件”展开,形成了一个“需求-设计-任务”的闭环: * requirements.md (需求):Kiro会将你的自然语言描述(无论是口头禅式的还是正式的)转化为结构化的用户故事和验收标准,通常会使用易于理解的EARS(