使用 OpenSpec + 提示词工程 + Harness 思维，构建一站式多 Agent 研发流程

本文展示如何使用 OpenSpec + 一套分阶段 Prompt，有条理地完成开发任务。
我们会使用 任意AI IDE/插件的Vibe模式，结合openspec，有条理地完成任务。
第一步：生成 requirements_plan.md

第一步不要急着让 AI 写代码。
先让 AI 帮你生成一份 需求计划文件 requirements_plan.md。
它的作用是主动提出问题（关键），避免 AI 一开始就乱猜
Prompt：

1. 你的角色：你是一位专业的产品经理，负责创建定义明确的用户故事，这些用户故事将成为开发系统的契约，具体内容如下面任务部分所述。
3. 请为接下来的工作制定计划，并在需求计划文件 requirements_plan.md 中写下你的步骤，为每个步骤添加复选框。
5. 如果任何步骤需要我的澄清，请用 [Question] 标签添加问题，并创建一个空的 [Answer] 标签供我填写答案。
6. 如果某个问题我的回答不清楚，请在 requirements_plan.md 原问题处添加 Updated 字样追加问题，并通知我。
7. 此外你可以在 requirements_plan.md 追加问题，通过多轮迭代，直到你全面明白我的意图。
9. 同时为了便于后续步骤，你也要提出非功能性需求的一些问题，例如：
10. - 验收标准
11. - 验证方式
12. - 边界条件
13. - 异常处理
14. - 性能 / 可维护性 / 兼容性要求
16. 不要自行做出关键决策。
18. 完成计划后，请求我审查和批准。
19. 在我批准后，你可以按照计划逐步执行，并输出中文的需求文档。
20. 每完成一个步骤，在计划中将相应的复选框标记为已完成。
22. 任务：
23. 【在这里描述你的任务】

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第二步：回答 requirements_plan.md 中 AI 的提问

在AI生成的requirements_plan.md，AI会让我们澄清各种问题（这就是这个提示词最有价值的部分）。我们需要谨慎和尽量全面地回答。这会直接决定AI生成和执行的最终Task的优劣。
如果你认为问题还没有完全澄清，请使用下面的prompt触发AI 追加提问。
Prompt：

1. 我已澄清 requirements_plan.md，请调查并更新它。
2. 如果某个问题我的回答不清楚，请在 requirements_plan.md 原问题处添加 Updated 字样追加问题。

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第三步：生成 design_plan.md

此时我们在同一个session，基于已有的：requirements_plan.md，生成design_plan.md。
注意这里不是 design.md，而是先让 AI 生成一份设计计划文件 design_plan.md。
它的作用是避免AI拍脑袋定方案，同时也能澄清细节。和requirements_plan.md一样，它也会让我们回答问题，这是澄清设计的关键。
Prompt：

1. 我已经回答完 requirements_plan.md 中的问题。
3. 设计阶段需要你提设计的问题，并在设计计划文件 design_plan.md 中写下你的步骤，为每个步骤添加复选框。
4. 如果任何步骤需要我的澄清，请用 [Question] 标签添加问题，并创建一个空的 [Answer] 标签供我填写答案。
5. 如果某个问题我的回答不清楚，请在 design_plan.md 中原问题处添加 Updated 字样追加问题，并通知我。
6. 此外你可以在 design_plan.md 中追加问题，通过多轮迭代，直到你全面明白我的意图。
8. 不要自行做出关键决策。
9. 完成计划后，请求我审查和批准。
10. 在我批准后，你可以按照计划逐步执行。
11. 每完成一个步骤，在计划中将相应的复选框标记为已完成。
13. 请额外关注：
14. - 模块划分
15. - 依赖关系
16. - 可测试性
17. - 哪些部分可以并行
18. - 验证方式
19. - 风险点和例外情况

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如果设计比较复杂，回答完后还可以再补一轮追问：

1. 我已经回答完 design_plan.md 中的问题。
2. 如果某个问题我的回答不清楚，请在 design_plan.md 原问题处添加 Updated 字样追加问题，并通知我。
3. 此外你可以在 design_plan.md 中追加问题，通过多轮迭代，直到你全面明白我的意图。不要自行做出关键决策。完成计划后，请请求我审查和批准。

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再几轮问答过后，AI将完全明白我们的设计理念。
第四步：基于 design_plan.md 生成 design.md

当设计问题都澄清后，再让 AI 生成最终设计文档 design.md。
Prompt：

1. 我已经回答完 design_plan.md 中的问题。基于 design_plan.md 请生成 design.md，这是最终的设计文档。

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如果任务比较复杂，可以要求它在 design.md 中写清楚：

• 总体设计
  
• 模块边界
  
• 关键数据结构 / 接口
  
• 依赖关系
  
• 验证方案
  
• 风险点
  

例如：

1. 我已经回答完 design_plan.md 中的问题。基于 design_plan.md 请生成 design.md，这是最终的设计文档。
2. 要求：
3. 1. 设计文档需要包含目标、范围、约束、关键设计决策和不做事项。
4. 2. 需要明确模块划分、依赖关系和关键实现路径。
5. 3. 需要明确验证方案、完成标准和失败处理方式。
6. 4. 需要标识可并行执行和必须串行执行的部分。
7. 5. 需要标识人工审批点与风险点。
8. 6. 文档应直接服务于后续任务拆解和多 Agent 执行。

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但注意，这会让AI生成的设计文档更加复杂，同时也让review更艰难。
我们需要在任务的敏捷和质量中寻求平衡。
第五步：基于 design.md 生成最终的 tasks.md

这个任务，建议开新的session，因为我们在生成task的时候，生成文档的路径中已经有很多无关内容。记住一点：AI Context并不是越大越好，而是越专越好。
如果design文档足够复杂，我们可以按每个设计的模块在不同的session中生成对应的tasks。
Prompt：

1. 设计文档：design.md 已经完成，请继续。
3. 根据 requirement.md，design.md 和 @yourProjectPath/AGENTS.md 的规范，创建 OpenSpec proposal。
5. 在任务划分的时候，要注意任务之间的依赖关系，将可以并行执行的任务进行分组，并标注这些可以并行执行的任务组，以便可以将这些任务并行处理，减短交付时间。
7. 对于无IO的纯逻辑方法/类，你需要先生成测试用例。
8. 你需要将“单元测试用例”的生成和代码的生成拆分在不同的task中。
10. 每个 task 都需要尽量明确：
11. - 输入
12. - 输出
13. - 依赖
14. - 验证方式
15. - 完成标准
16. - 失败时如何处理

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这一步很关键。
如果 tasks.md 写得不好，后面多 Agent 执行时很容易混乱。
第六步：执行 tasks.md

此时，我们新建一个Session（关键操作，因为我们已经有设计文档和任务文档，之前生成各种Plan的context对执行任务并无用处，反而会造成AI的幻觉）。
Prompt：

1. 请阅读需求文档：proposal.md，设计文档：design.md，任务文档: tasks.md。
3. 我Review通过，请开始执行这些任务，在执行中，同步更新openspec目录中的关联内容。执行完成后不要自动archive，我要检查。

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如果你想把 Harness 要素补进去，可以加强一点：

1. 请阅读需求文档：proposal.md，设计文档：design.md，任务文档: tasks.md，以及 AGENTS.md。
3. 我Review通过，请开始执行这些任务。
5. 要求：
6. 1. 严格按照 tasks.md 中的依赖关系和并行分组执行。
7. 2. 每完成一个任务，都同步更新任务状态。
8. 3. 每个任务必须执行对应的验证步骤，不能仅凭主观判断视为完成。
9. 4. 如果验证失败，请记录失败原因，并按任务中的失败处理方式继续或暂停。
10. 5. 遇到需要人工确认的节点时暂停并通知我。
11. 6. 执行完成后不要自动archive，我要检查。

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多 Agent 执行建议

如果任务简单，可以在一个 session 中做完所有 tasks。
如果任务复杂，建议拆开执行。
更好的方式是多个 Agent 并行，例如：

• 一个 Agent 写测试
  
• 一个 Agent 写实现
  
• 一个 Agent 做验证和修补
  
• 一个 Agent 做集成和整理
  

这样可以减少上下文污染，也更容易让每个 Agent 聚焦。

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