·权威作者,品质保证:作者黄佳老师是新加坡科技研究局人工智能高级研究员,拥有深厚的AI工程化理论与实践背景。其在极客时间设的专栏广受好评,其专业性和影响力是本书质量和销量的核心保障。 ·主题前沿,填补空白:本书是系统性、深度讲解SDD工程化实战的著作,精准切AI Agent和AI工程化两大前沿热,具有极强的稀缺性和时效性。 ·理念领先,授人以渔:本书不仅教授SDD的具体用法,更传递“规范是第一手工件,代码是规范的衍生物”的先工程思想,帮助读者建立面向未来的AI工程世界观,实现技能和思维的双重提升。
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内容提要
前言 胸有丘壑,以终为始
资源与支持
第1章 空中楼阁:Vibe Coding的甜蜜与陷阱
1.1 什么是Vibe Coding
1.2 甜蜜的陷阱:5个致命问题
1.2.1 问题一,需求蒸发
1.2.2 问题二,上下文漂移
1.2.3 问题三,不可审查
1.2.4 问题四,不可复现
1.2.5 问题五,不可维护
1.3 案例:一个“AI写的项目”为何没人敢改
1.4 三次范式迁移:从瀑布模型、敏捷开发到SDD模式
1.4.1 第一代,瀑布模型——有规范,无迭代
1.4.2 第二代,敏捷开发——有迭代,轻规范
1.4.3 第三代,SDD模式——有迭代,有规范
本章小结
思考题
第2章 按图索骥:SDD的核心思想
2.1 一句话定义SDD
2.2 SDD的历史渊源:三次复兴
2.2.1 第一春,契约式设计(1988年)
2.2.2 第二春,API-First开发(2015年)
2.2.3 第三春,AI时代的SDD(2025年)
2.3 SDD的五大核心原则
2.3.1 原则一,规范先行
2.3.2 原则二,规范即文档
2.3.3 原则三,规范可执行
2.3.4 原则四,规范可版本控制
2.3.5 原则五,代码服务规范
2.4 SDD工作流:6个阶段
2.4.1 阶段一,需求定义→proposal.md
2.4.2 阶段二,架构设计→design.md
2.4.3 阶段三,接口契约→api-spec.yaml/data-models.md
2.4.4 阶段四,任务拆解→tasks.md
2.4.5 阶段五,代码生成
2.4.6 阶段六,验证与交付
2.5 SDD不是什么:边界与误区
本章小结
思考题
第3章 欲善其事:SDD工具链全景
3.1 三大SDD开源框架
3.1.1 OpenSpec:文档驱动的规范框架
3.1.2 Spec-Kit:GitHub的规范工具包
3.1.3 BMAD:角色驱动的多智能体编排
3.1.4 四层工具生态:从技能到方法论
3.2 AI辅助编程工具与SDD的结合
3.2.1 Claude Code:SDD的天然载体
3.2.2 Cursor:规则驱动的上下文管理
3.2.3 GitHub Copilot:从Issue到代码的规划能力
3.2.4 Kiro:把Spec流程内置进IDE
3.3 规范的载体选择:Markdown、YAML与JSON Schema
3.3.1 Markdown:SDD第三春的主力
3.3.2 YAML:结构化的中间地带
3.3.3 JSON Schema:形式化的极端
3.4 版本控制与协作:Git中的规范管理
3.4.1 目录结构约定
3.4.2 规范审查:规范审查先于代码审查
3.4.3 分支策略:规范探索
3.5 如何选择适合自己的工具组合
本章小结
思考题
第4章 条分缕析:需求分析与规范撰写
4.1 从模糊意图到结构化规范
4.2 规范的三层结构
4.3 实战:智能日报生成器的proposal.md
4.4 常见陷阱:过度规范与规范不足
4.5 用Claude Code辅助编写规范
4.6 规范质量检查清单
本章小结
思考题
第5章 运筹帷幄:架构设计与技术决策
5.1 从proposal.md到design.md:关键的一步跨越
5.2 系统架构:先画地图,再行军
5.2.1 为什么架构设计如此重要
5.2.2 智能日报生成器的架构设计
5.2.3 模块职责定义
5.3 技术选型:ADR的艺术
5.3.1 为什么需要记录技术决策
5.3.2 ADR的格式
5.3.3 智能日报生成器的ADR示例
5.4 接口契约:模块之间的“握手协议”
5.4.1 为什么接口比实现更重要
5.4.2 数据模型定义
5.4.3 模块接口定义
5.5 非功能性约束:那些“看不见的需求”
5.5.1 非功能性需求为什么容易被忽略
5.5.2 智能日报生成器的非功能性约束
5.6 实战:用Claude Code生成架构设计
5.6.1 工作流
5.6.2 生成过程中的关键注意点
5.7 design.md完整示例
本章小结
思考题
第6章 化整为零:任务拆解与执行编排
6.1 从design.md到tasks.md:SDD的第三份规范
6.1.1 三份规范的递进关系
6.1.2 tasks.md的基本结构
6.2 任务粒度:不大不小的艺术
6.2.1 粒度的两个极端
6.2.2 黄金法则:一个任务=一个可验证的交付物
6.3 任务依赖与执行顺序:DAG思维
6.3.1 不是所有任务都要排队
6.3.2 智能日报生成器的任务依赖图
6.4 验收标准:每个任务的“完成”定义
6.4.1 没有验收标准的任务等于没有终点
6.4.2 优秀的验收标准长什么样
6.5 完整的tasks.md示例
6.6 实战:用Claude Code逐任务执行
6.6.1 执行工作流
6.6.2 给AI的上下文
6.6.3 验证与迭代
6.7 实战:用子智能体并行执行
6.7.1 为什么要并行执行
6.7.2 并行执行的安全边界
6.7.3 并行执行的工作流
本章小结
思考题
第7章 千锤百炼:验证、迭代与演进
7.1 规范驱动的测试策略
7.1.1 从验收标准到测试用例
7.1.2 让AI从规范生成测试
7.1.3 测试金字塔在SDD中的应用
7.2 回归验证:代码变了,规范怎么跟着变
7.2.1 变更的4种类型
7.2.2 变更流程:自上而下的涟漪
7.2.3 逆向回溯:从代码bug发现规范缺陷
7.3 规范的版本演进
7.3.1 规范的版本控制
7.3.2 增量式规范迭代
7.4 Brownfield场景:为存量系统补写规范
7.4.1 存量系统的困境
7.4.2 逐步收编策略
7.4.3 存量系统的规范补写流程
7.5 实战:完整的SDD迭代循环
7.5.1 场景回顾
7.5.2 Step 1,更新proposal.md
7.5.3 Step 2,更新design.md
7.5.4 Step 3,更新tasks.md
7.5.5 Step 4,执行与验证
7.5.6 Step 5,全量回归测试
7.5.7 完整迭代循环图
本章小结
思考题
第8章 登堂入室:SDD与Agent设计模式
8.1 规划与执行模式:SDD的天然搭档
8.1.1 模式简介
8.1.2 SDD和规划与执行模式的结构映射
8.1.3 CLAUDE.md作为规划上下文
8.2 生成—评审模式:规范审查的自动化
8.2.1 模式简介
8.2.2 SDD为评审提供客观标准
8.2.3 生成—评审模式的实践应用
8.3 层级委托模式:规范驱动的多智能体协作
8.3.1 模式简介
8.3.2 SDD与层级委托模式的结合
8.4 护栏三明治模式:规范作为安全护栏
8.4.1 模式简介
8.4.2 SDD规范作为护栏的素材
8.4.3 在Claude Code中实现护栏
8.5 条件路由模式:规范定义的任务分发
8.5.1 模式简介
8.5.2 SDD为路由提供分发规则
8.6 实战:用Agent模式落地SDD自动化
8.6.1 生成—评审模式:一条指令启动自我审查循环
8.6.2 层级委托模式:用子智能体并行执行独立任务
8.6.3 护栏三明治模式:用Hooks实现自动化规范检查
8.6.4 4种模式之间的组合
8.7 5种模式组合构建SDD半自动化流水线
8.7.1 从手动到半自动
8.7.2 人类的角色变迁
8.7.3 不是完全自动化
8.8 从Agent设计模式到Harness Engineering
本章小结
思考题
第9章 众人拾柴:团队中的SDD实践
9.1 从个人到团队:三个阶段
9.1.1 为什么不能一步到位
9.1.2 第一阶段的关键:选对试点人和试点项目
9.2 规范的协作模式:谁撰写、谁审核、谁执行
9.2.1 三种角色
9.2.2 规范审查的PR流程
9.3 规范模板的团队标准化
9.3.1 为什么需要统一模板
9.3.2 模板的弹性
9.4 与现有开发流程的融合
9.4.1 SDD+Scrum
9.4.2 SDD+CI/CD
9.5 度量与改进:如何衡量SDD的效果
9.5.1 为什么要度量
9.5.2 SDD效果的度量指标
9.6 CI/CD 中的规范守护:让机器帮你盯规范
9.6.1 规范审查不能只靠人
9.6.2 三个层次的自动化规范检查
9.6.3 实战:一个最小的规范CI工作流
本章小结
思考题
第10章 大道至简:SDD的未来与思考
10.1 SDD的边界:什么场景适合,什么场景不适合
10.1.1 SDD的甜蜜区
10.1.2 不适合SDD的场景
10.1.3 行业验证:SDD绝非一家之言
10.2 SDD与其他方法论的融合
10.2.1 方法论不是金科玉律
10.2.2 SDD与主流方法论的关系
10.3 AI辅助编程方法论的演进方向
10.3.1 从辅助到协作,再到自治
10.3.2 规范形态的演进
10.4 规范即代码的终极愿景
10.4.1 当规范足够精确时
10.4.2 我们离终极愿景还有多远
10.5 写给开发者的话:在AI时代,工程素养重于编码能力
10.5.1 能力矩阵的迁移
10.5.2 工程素养的回归
10.6 从Vibe Coding毕业
本章小结
思考题
后记 百川入海,殊途同归
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