基于 SDD 驱动的开发方法实践测试
记录基于 AI 设计与开发工程，实践总结一套方法
程序员使用 AI 开发 Top 5 常见问题
- 需求描述不清导致 AI 理解偏差
程序员在给 AI 描述需求时，常常因为表达不准确或缺乏上下文，导致 AI 生成的方案与预期不符。
- AI 生成结果不确定且难以复现
AI 辅助生成代码常有一定的随机性，调试和二次复用时重复性较差，影响开发效率。
- 生成代码质量参差不齐
AI 生成的代码有时存在性能低下、结构混乱或安全隐患，需要更多人工复查与优化。
- 缺乏领域知识导致误用 AI 建议
开发人员如果不了解某些技术细节，容易对 AI 给出的错误或过时建议照单全收，造成隐患。
- 隐私与安全合规问题
部分 AI 产品或基础模型涉及数据上传和外部请求，可能存在泄漏敏感代码和数据的风险。
基于 SDD 驱动的开发方法
AI 设计与开发过程中，如何确保 AI 生成的代码结构化、可控，成为关键难题。目前业内普遍认识到，仅靠 prompt 驱动往往结果不可预测，因此逐步转向“设计驱动开发（Specification/SDD Driven Development, 简称 SDD）”模式。
“SDD 驱动开发”是当前业界最具前瞻性的解决思路。它强调以结构化设计文档为源头，驱动 AI 实现，而非直接代码生成，让整个开发过程主动可控、可复查。这也是 AI 工程化的核心趋势之一。
SDD 定义
SDD（Specification Driven Development，规范驱动开发）是一种以明确规范（Specification/Design Document）为基础，驱动 AI 自动生成设计方案、接口定义和代码实现的工程方法。其核心思想是：
- 设计先行：开发过程从结构化的需求和设计文档出发，文档包括领域模型、接口规范、数据结构、业务流程等；
- AI 辅助理解规范：将规范（如 OpenAPI、PlantUML、DSL 模型等）作为 AI 提示及约束输入，要求 AI 严格按照文档约定生成设计与代码；
- 全过程可追踪：每步的规范与设计可溯源、可回溯，AI 生成过程有据可查，便于人工审查与优化。
业界研究与应用现状
- OpenSpec 与 OpenAPI 标准逐步成为 AI 开发辅助主流输入之一，通过结构化规范描述接口和领域对象，AI 可据此自动生成高质量代码及测试用例。
- 领域专用语言（DSL）、PlantUML 等形式化建模工具广泛用于规范业务流程、数据库结构、微服务依赖等，AI 可以直接解析、还原为系统设计。
- Microsoft、Google 等大型厂商在 Copilot、Duet AI 等工具中内置“规范优先”开发理念：例如先生成 Swagger/OpenAPI/JSON Schema，再让 AI 据此生成实现和文档。
- 社区趋势：如 LLMOps、AI 辅助软件工程领域，在研究如何提升 AI 对设计文档的理解准确率，以及规范驱动下的代码一致性问题。
- 典型方法流程包括：
- 起草详细的 SDD 文档；
- 自动校验（linting/validation）规范与已生成代码是否一致；
- 人工与 AI 共同审阅、迭代设计文档，再输出最终代码。
优点
- 极大降低 AI 生成内容的不确定性和随意性，提高开发可控性与一致性
- 整个过程标准化、自动化，便于团队协作和质量管理
- 简化知识转移，方便新成员理解项目结构、编码规范
参考资料：
- OpenSpec 官方文档
- 微软 Copilot 官方博客
- LLMOps 社区论文
使用 OpenSpec
在 Cursor 中安装 OpenSpec
- 打开你的项目文件夹，并打开终端（Terminal）。
- 使用 pnpm 进行安装（如未安装 pnpm，请先全局安装：npm i -g pnpm）：
- pnpm add @fission-ai/openspec
- 安装完成后，即可在代码中引入并使用。
OpenSpec 的基本使用方法
进入项目目录
cd \design\aitest
初始化 OpenSpec
openspec init- 初始化后目录变化
- ├── AGENTS.md # AI助手指令
- └── openspec/
- ├── AGENTS.md # OpenSpec工作流说明
- ├── project.md # 项目信息
- ├── specs/ # 规范文档（当前真实状态）
- └── changes/ # 变更提案（进行中的修改）
请使用中文完成，后续描述都使用中文
Please read openspec/project.md and help me fill it out
with details about my project, tech stack, and conventions
/openspec:proposal 需求描述
AI 生成提案，会在 OpenSpec 下生成 changes 文件，以本次需求命名。
如图所示，AI 工程过程以需求（Task）为驱动，每一项任务都会明确其业务目标、技术要点与影响范围。OpenSpec 具体分为 proposal、design、tasks 三个阶段文件——
- proposal.md：聚焦需求背景、改动点、兼容性等讨论；
- design.md：记录技术方案选型与关键设计解释；
- tasks.md：明确可执行的拆分任务。
AI 协作各环节紧密衔接，如图“AI 驱动的任务分解”所示，支持需求快速迭代与高效协作。
以下为分解的具体任务
/openspec:apply 需求 id，实现需求
由 Ai 开始开发需求，在此过程中等待
/openspec:archive 需求 id，完成归档
其他说明
更多高级用法与扩展
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