从混乱到掌控：用 Vibe Specs 点燃 AI 编程的火花

作者
解决 AI 编程中的”不一致性”和”失控感”痛点
从混乱到掌控：用 Vibe Specs 点燃 AI 编程的火花

从混乱到掌控：用 Vibe Specs 点燃 AI 编程的火花

解决 AI 编程中的”不一致性”和”失控感”痛点

在人工智能（AI）席卷编程世界的 2025 年，开发者们正站在一个激动人心的十字路口。AI 编程工具如 Cursor、Claude Code 和 GitHub Copilot 让代码生成变得前所未有地高效，但随之而来的”自由发挥”却常常让人抓狂：今天生成的函数优雅简洁，明天却可能数据结构大变样；前一个模块的字段清晰明了，后一个模块却被 AI 随意嵌套到第二层。这种“不一致性”和“失控感”就像在编程的海洋里航行时，船舵突然失灵，让开发者既兴奋又焦虑。
music_note
想象你是一位乐团指挥，手中的 AI 是乐队，音符是代码。如果没有清晰的乐谱，乐队可能会各自发挥，演奏出杂乱无章的交响曲。Vibe Specs就像一份精心编写的乐谱，确保每一段代码都和谐一致，奏响完美的开发乐章。
Kiro Agent 的 Specs 模式：初见曙光

Kiro Agent 的 Specs 模式：初见曙光

Kiro Agent 引入的 Specs 模式试图通过结构化的需求管理解决 AI 编程中的不一致性问题。它的核心思想是：与其让 AI 直接生成代码，不如先让 AI 和开发者共同制定一份“蓝图”，确保每一行代码都在预定轨道上运行。
lightbulb

明确目标（What 和 Why）

开发者描述需求的核心目标和背景，AI 辅助生成详细的需求文档（requirements.md）。

architecture

共同设计（How）

开发者与 AI 协作，制定技术方案、数据结构和模块划分，生成设计文档（design.md）。

build

分步实施（Action）

将任务拆解为小步骤，逐一执行并验证，生成任务文档（tasks.md）。

home
这就像在盖房子前，先画好建筑图纸（需求）、确定材料和结构（设计），再按部就班施工（实施）。通过文档化的方式，为 AI 提供了清晰的上下文，显著降低了不一致性。

warning Kiro 的局限

然而，Kiro 的实现并非完美。它的“无尽 Retry”和不稳定性让开发者望而却步。想象一下，你在指挥乐队演奏一首交响曲，但乐队总是在关键时刻出错，需要反复重来。这不仅耗时，还打断开发者的心流（flow）。在复杂项目中，Kiro 可能需要数小时才能完成一个 Cursor 在 1 小时内搞定的任务。

Vibe Specs：从 Kiro 的灵感到更优雅的实现

Vibe Specs：从 Kiro 的灵感到更优雅的实现

Vibe Specs 继承了 Kiro 的核心思想，但通过结合 MCP 和现有工具（如 Cursor、Claude Sonnet 4），实现了更高效、更稳定的 AI 编程流程。它的目标是让开发者像“乐团指挥”一样，轻松驾驭 AI，生成一致、可控的代码。
speed

轻量化流程

相比 Kiro 的复杂 Retry 机制，Vibe Specs 借助 Cursor 和 Claude Sonnet 4 的高效处理能力，显著减少等待时间。Vibe Specs 在 1 小时内完成了 Kiro 半天的工作，效率提升数倍。

integration_instructions

MCP 集成

通过 MCP（Model Context Protocol），Vibe Specs 将 Specs 流程无缝嵌入现有开发工具（如 Cursor、Gemini），无需切换到专用平台。

forum

目标讨论环节

Vibe Specs 增加了一个交互式的需求讨论阶段，允许开发者与 AI 反复沟通，确保需求清晰明确。这就像在正式施工前，与建筑师反复确认图纸细节，避免后期返工。

info MCP 注解

MCP（Model Context Protocol）是一种上下文管理协议，允许 AI 在不同工具间共享项目上下文，确保代码生成时始终参考相同的蓝图。它的作用就像一个“项目记忆库”，让 AI 不会”健忘”。

Vibe Specs 的三步策略：从需求到实现

Vibe Specs 的三步策略：从需求到实现

Vibe Specs 保留了 Kiro 的三步核心（明确目标、共同设计、分步实施），但通过更智能的交互和文档化方式，让每一步都更高效。
1

明确目标（Define the What and Why）

question_answer 过程

开发者输入初始需求，AI 会提出一系列问题，通过多轮对话，AI 确保所有细节被覆盖，避免后期误解。

description 产出

生成 requirements.md，包含功能描述、验收标准（WHEN…THEN…模式）和约束条件。

lightbulb 注解

验收标准采用 WHEN…THEN…模式，类似于测试用例的 BDD（行为驱动开发）风格。这种结构化描述让 AI 和开发者都能明确”成功”的定义。

2

共同设计（Design the How）

architecture 过程

AI 根据 requirements.md，提出技术方案建议。开发者可以调整建议，AI 则补充细节（如函数签名、错误处理）。

description 产出

生成 design.md，包含技术栈、数据结构、模块划分和伪代码。

lightbulb 注解

伪代码的作用是将人类语言的需求转化为接近机器语言的描述，减少 AI 在编码时的”即兴发挥”。它就像给 AI 提供了一张”施工草图”。

3

分步实施（Execute the Action）

build 过程

AI 根据 design.md，生成任务列表，每个任务对应一个可执行的编码步骤。每完成一个任务，AI 更新 tasks.md 的状态，并等待开发者验证。

description 产出

生成 tasks.md，包含任务描述、状态和代码文件引用。

lightbulb 注解

任务拆解的关键在于”原子化”，每个任务都足够小，确保 AI 不会一次性生成过多代码，降低出错风险。开发者可以随时暂停，检查代码，确保符合预期。

Vibe Specs 的 MCP 集成：无缝连接 AI 与开发工具

Vibe Specs 的 MCP 集成：无缝连接 AI 与开发工具

Vibe Specs 通过 MCP 实现了与现有工具的无缝整合。MCP 就像一个“智能路由器”，将项目上下文（如 requirements.md、design.md、tasks.md）传递给 AI，确保每次生成代码时都参考相同的蓝图。
sync

上下文共享

MCP 确保 AI 在每次生成代码时，参考 requirements.md、design.md 和 tasks.md，避免”健忘”。

bookmark

任务恢复

如果开发中断，AI 可通过 tasks.md 恢复未完成任务，就像从书签处继续阅读一本书。

devices

工具兼容性

MCP 支持 Cursor、Claude Code 和 Gemini CLI，让开发者无需切换平台。

settings 安装 Vibe Specs MCP

{ “mcpServers”: { “vibedev-specs”: { “command”: “npx”, “args”: [“vibedev-specs-mcp@latest”] } } }
claude mcp add vibedev-specs — npx vibedev-specs-mcp@latest

code 使用示例

我想要使用 vibe specs 来做一个需求, 使用 Go 写一个命令行, 这个命令行调用 Gemini CLI 工具, 来对接 chatlog 的接口, 然后分析一个特定日期的聊天记录, 拆成卡片, 调用 aimemo API 写入

AI 将自动进入需求讨论模式，生成 .vibedev/specs/wechat-article-to-aimemo/ 目录下的文档，逐步推进开发。

案例分析：从需求到实现的 Vibe Specs 实践

案例分析：从需求到实现的 Vibe Specs 实践

description 场景描述

开发一个 Go 语言的命令行工具，功能是：
  • 调用 Gemini CLI 工具，读取 chatlog 接口的聊天记录
  • 分析特定日期的记录，拆分为卡片格式（{title, content, timestamp}）
  • 通过 aimemo API 写入卡片

timeline 流程演示

question_answer

需求讨论

开发者输入初始需求后，AI 提出问题（如需要分析哪些字段、输出卡片的 title 如何生成、是否需要错误重试机制等），经过几轮对话，生成 requirements.md。
architecture

设计文档

AI 根据需求，建议技术方案（如使用 Go 的 os/exec 调用 Gemini CLI、数据结构定义、模块划分等），开发者确认后，生成 design.md。
build

任务拆解与实施

AI 生成 tasks.md，并按顺序执行（如实现 cli_wrapper 模块、parser 模块、api_client 模块），每完成一个任务，开发者验证后标记完成，AI 继续执行下一个任务。

insights 结果与优势

通过 Vibe Specs，开发者在 1 小时内完成了需求，而 Kiro 可能因 Retry 耗费半天。最终代码一致性高，字段定义统一，模块清晰，且每个步骤都可追溯。这就像从一团乱麻中理出一条清晰的线索，确保项目顺利推进。
性能对比：Vibe Specs vs. Kiro

性能对比：Vibe Specs vs. Kiro

特性 Vibe Specs Kiro
执行速度 1 小时完成复杂任务 半天以上，因 Retry 延迟
稳定性 高，依赖 Cursor 和 Claude Sonnet 4 低，频繁 Retry 和报错
工具集成 无缝支持 Cursor、Gemini 等 专有平台，切换成本高
需求讨论 交互式，AI 主动提问 依赖开发者手动完善需求
代码一致性 通过文档化 Specs 保证一致性 依赖 Retry，可能仍不一致

lightbulb 性能优势注解

Vibe Specs 的高效性得益于其对现有工具的优化利用。Cursor 的 Agent 模式和 Claude Sonnet 4 的上下文处理能力，让 AI 能在短时间内生成高质量代码。

integration_instructions MCP 的作用

sync
上下文共享：MCP 确保 AI 在每次生成代码时，参考 requirements.md、design.md 和 tasks.md，避免”健忘”。
bookmark
任务恢复：如果开发中断，AI 可通过 tasks.md 恢复未完成任务，就像从书签处继续阅读一本书。
devices
工具兼容性：MCP 支持 Cursor、Claude Code 和 Gemini CLI，让开发者无需切换平台。
未来展望：Vibe Specs 的发展方向

未来展望：Vibe Specs 的发展方向

auto_mode

静默执行模式

增加”静默执行”开关，让 AI 自动完成所有任务。这就像给乐队一个”自动演奏”模式，适合高信任场景。

translate

多语言支持

将 Specs 文档翻译为多语言，方便全球开发者协作，打破语言障碍。

verified

智能验证

AI 自动生成测试用例，验证每一步任务，确保代码质量和功能正确性。

dashboard

可视化界面

通过 Canvas 面板展示 Specs 流程，如需求讨论的思维导图或任务进度的甘特图，提升开发体验。

insights 结语

Vibe Specs 不仅是一个工具，更是一种思维方式的转变。它让开发者从“代码工人”转变为“AI 指挥家”，通过结构化的 Specs 流程，确保 AI 的创造力在可控轨道上运行。无论是快速原型开发，还是复杂项目的模块化实现，Vibe Specs 都为 AI 编程带来了新的可能性。

palette 创造与控制的平衡

Vibe Specs 的成功在于它将“控制”与“创造”完美结合。就像一位画家在画布上挥洒创意，但始终遵循构图规则，确保作品既自由又和谐。

menu_book 参考文献

  • 1. 大铭. (2025). Vibe Specs MCP 开源项目. GitHub. https://github.com/yinwm/vibedevtools/blob/main/vibedev-specs-mcp/README_zh.md
  • 2. Bechtel, L. (2025). Vibe Specs: Vibe Coding That Actually Works. https://lukebechtel.com/blog/vibe-speccing✅
  • 3. Karpathy, A. (2025). Context Engineering for AI-Assisted Coding. X Post.✅
  • 4. Singer, D. (2025). Vibe Coding with GitHub Spark, Everything You Need to Know. Startup Hub.✅
  • 5. Rajpurohit, S. (2025). Effortless Vibe Coding: A Guide to 35 Must-Have AI Code Generators. The Intellify.✅

发表评论

人生梦想 - 关注前沿的计算机技术 acejoy.com 🐾 步子哥の博客 🐾 背多分论坛 🐾 知差（chai）网 🐾 DeepracticeX 社区 🐾 老薛主机 🐾 智柴论坛 🐾