超越 Vibe coding！Spec-Driven Development（SDD）如何降低 AI 寫程式的混亂？
生成式 AI 讓寫程式的門檻快速降低，vibe coding 已成為最具話題性的開發方式：只要在聊天視窗輸入自然語言， AI 就能即時產出可執行的應用原型，甚至讓非工程背景的人也能實作。不過，也有聲音指出，這種缺乏前置規劃的開發模式，一旦進入複雜或長期專案階段，往往會帶來不確定性、反噬企業團隊本身，這使得另一軟體開發方法「Spec-Driven Development」（規格驅動開發，以下簡稱 SDD）成為新焦點。
SDD：不是先寫程式，而是先把要做什麼說清楚
技術顧問公司 Neudesic 技術長 Nathan Lasnoski 在個人部落格指出，SDD 是一種先投入資源在簡潔、可測試的「規格」（Specifications），再交由 AI 生成程式碼的開發方法。與其一開始就讓 AI 施作，SDD 要求資深工程師或產品負責人先清楚定義系統行為、限制條件與預期成果，讓規格成為人與 AI 之間的「動態契約」（living contract）。AI 負責回答怎麼做，人類則負責把要做什麼、為什麼要做說清楚。
Lasnoski 認為，SDD 的核心在於將「規劃」與「實作」分離，不論在規劃期間是否有 AI 輔助，這既能維持開發流程的敏捷性，又能確保快速生成的 AI 程式碼建立在清楚明確的基礎上，不會偏離方向。他觀察，SDD 帶來的成果包含讓開發者的速度提升、改善軟體品質與可維護性，甚至包含大規模系統現代化專案。
這裡所說的規格，不等於傳統的產品需求文件（PRD）。根據技術顧問公司 Thoughtworks，規格是對軟體外顯行為的具體描述，包括輸入與輸出之間的關係、前後置條件、不變量、介面型別、系統整合契約與狀態機等。換言之，SDD 的規格描述的是系統「如何表現」，而不只是業務想要什麼。
SDD 是 AI 版本的「瀑布式開發」嗎？
隨著「先寫規格」的說法浮上檯面，也有人質疑，SDD 是否只是瀑布式開發（Waterfall）的 AI 版本。對此，微軟首席產品工程師 Den Delimarsky 表示，SDD 並不是要回到冗長、僵化、無人閱讀的文件流程，更不是試圖預測未來所有需求。
Delimarsky 認為，SDD 的核心價值在於讓技術決策清晰明確、可審查、可演進，就像替團隊的思考過程加上版本控制。當關鍵假設與取捨被明確寫入規格，團隊就能在尚未寫下任何程式碼之前，及早發現理解落差，而不是等到系統成形後才付出高昂代價回頭修正。他指出，這種「共享上下文」的方法，對於依賴 AI 代理（AI Agent）打造產品的工作流程尤其重要，能引導 AI 代理找到正確的解決方案。
SDD 的興起，也與「情境工程」（context engineering）概念緊密相連。Lasnoski 表示，今日企業能提供給 AI 的情境資訊極為豐富，包含大量存在於程式碼之外的知識，例如系統架構圖、安全規範等，而這開啟了新的可能性：AI 不再需要猜測某個 API 的用途或業務領域背景，而是能直接從企業內部的實際知識中獲得資訊。他認為，這種做法有時被稱為情境工程。
不過，SSD 並不等於寫越多越好。Thoughtworks 強調，一份好的規格應該使用領域導向的一致語言（ubiquitous language），避免過早陷入技術實作細節，並常以 Given／When／Then 的結構描述行為情境，在清楚與精簡之間取得平衡。這不僅有助於人類理解，也能降低 AI 產生幻覺的風險。此外，雖然大型語言模型擅長處理自然語言，但實務經驗顯示，半結構化輸入與結構化輸出仍是提升推理穩定度的關鍵。因此，即便在生成式 AI 時代，機器可讀的規格與約束，仍是不可或缺的工程基礎。
Thoughtworks 指出，瀑布式開發真正的問題在於回饋週期過長；而當前 AI 開發的風險則相反，是生成速度過快、快到掩蓋了需求不清與設計錯誤。SDD 的角色，正是在兩者之間建立新的平衡點，透過將模糊性前移，換取後續更短、更有效的迭代循環。
工具正在興起、工程師角色正在轉變
隨著 GitHub 推出 Spec Kit 、Amazon 推出 Kiro 等工具，SDD 開始具備可操作的流程框架，但實際應用的工作流程因工具而異。Thoughtworks 也指出，不同人對於規格的定位仍有不同的看法：有人認為規格只是開發流程中的一次性中介產物，也有人視之為描述軟體行為的最終真相，這些差異，也會導致 SDD 出現各種不同做法。
這也讓工程師角色開始轉變。OpenAI 對齊研究員（Alignment Researcher）Sean Grove 在日前一場演講表示，規格將成為未來最有價值的程式碼形式，而隨著 AI 模型日益強大，工程師的工作重點將從撰寫具體的程式語法（syntax）轉向撰寫清晰、明確的意圖與價值觀規範。
Delimarsky 表示，當你清楚定義需求（也就是規格），並提供 AI 理解你所處情境所需的完整脈絡，就能將出乎意料多的工作交由機器完成。最終成果是：軟體能更快交付、錯誤更少，而開發者則能專注於自己最擅長的事情；而在每一家企業都正逐步成為軟體公司的時代，是否擁抱這種典範轉移，很可能將決定未來誰能領先、誰又會落後。
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＊本文開放合作夥伴轉載，資料來源：Nathan Lasnoski、Thoughtworkers、Microsoft、《Hackernoon》、AI Engineer、《Dev Community》，首圖來源：AI 工具生成