之前在站里看大佬发的 post 触动很深：/t/1168880，于是也找个机会动手实践下，结合 spec-kit + codex 做了个工具。
一天下来不知不觉拉扯了 80 多次，还挺有意思的，开始理解大佬说的：像管理技术团队一样来使用 AI Code Agent ，即人人都是技术架构师。
顺便记录下一些使用感受：
- spec-kit 的每个 prompt 都是可以输入很多内容的，AI 最终会结合每个 prompt 的模板、你给 prompt 的输入和当前生成的内容去给你产出内容的
- spec-kit 使用时多去看它产出的文档，如果觉得有问题，不要手动改，而是通过它的 prompt 去告诉它，驱动它去调整方案
- spec-kit spec 阶段要尽可能详细的说细节，避免一句话需求
- spec-kit spec 阶段后去看下它生成的 spec.md ，看下 US 和 FR 有没有问题
- spec-kit clarify 命令可以多次地去补充 spec 里的问题，每当你在 review spec.md 的时候有新的想法都可以通过 clarify 去驱动 spec-kit 去更新 spec
- spec-kit plan 命令可以多次调用，当你 review plan.md 、quickstart.md 等技术细节时有新的想法都可以通过 plan 去驱动 spec-kit 去更新技术方案
- spec-kit implement 阶段，spec-kit 会按 checklist 里拆分的 phase 来进行多轮推进，在项目 setup 阶段比较容易出问题，这时大概率需要自己动手找问题，然后通过 prompt 告诉它问题点
- spec-kit implement 阶段也可以直接和 AI Agent 对话，不需要每次都调起 /specify.implement
- 等功能都实现得差不多的阶段，多去 review 代码，然后把觉得不合理的点告诉 AI Agent ，让它开始做代码优化/重构
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BQsummer 15 分钟前
spec-kit 有几个问题: 1.提示词都是英文的, 看需求很费力, 可以把 template 和 prompt 翻译成中文; 2. prompt 里的一些要求可以删掉, 比如:性能要求/排期耗时人员等 3. 我用的 copilot, 有时候会不按指令做事情, 比如在 specify 阶段就把代码写了(试了 sonnet4.5 和 gpt5 都会有概率这样), 感觉是提示词太复杂了, 多次重试后能正常
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