有时它理解错了意图，有时计划模糊不清，最后还要我一个个去修。
后来我尝试过像 spec-kit、BMAD-METHOD 这样的“规范驱动开发”工具，思路不错，但落地体验不够顺滑。直到我最近发现了一个更轻、更实用的新项目：OpenSpec。
它的目标很简单：
让人类与 AI 通过一套统一的规范语言与流程，达成清晰的一致。
相比 Cursor 的 Plan 模式，OpenSpec 更细致、结构更清晰；相比 spec-kit，它又轻得多，非常适合个人开发者和小团队使用。
OpenSpec 是什么？
OpenSpec 是由 Fission AI 团队开源的一款规范驱动开发（Specification-Driven Development）工具，让 AI 编码助手不再“随缘”，而是严格遵循明确的规范执行任务。
其核心逻辑分为两部分：
specs：记录当前的规范状态（项目规则、API 约束、模块定义等）
changes：追踪每一次变更提案及其实施过程
整个工作流分为五个步骤：
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📝 提案（Propose）
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🔍 审查与对齐规范（Review & Align）
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🧠 AI 分析并生成计划（Plan with feedback loop）
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⚙️ 实施任务（Implement）
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📦 归档并更新规范（Archive & Update Specs）
在这个过程中，AI 会不断生成计划、分析反馈、修正规范，直到人类满意为止。 整个开发就像一场人机协作的“规范共创”。
工具支持与安装使用
OpenSpec 支持命令行和自然语言两种交互方式，也兼容 AGENTS.md 文件规范，这意味着它可以被集成到常见的 AI 开发环境（如 Cursor、Codex 等）中。
安装与初始化流程非常简洁：
npm install -g openspec
cd your_project
openspec init
初始化后会生成以下结构：
openspec/
├── specs/
├── changes/
├── AGENTS.md
└── project.md
常用命令包括：
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openspec list：查看当前变更提案 -
openspec view：查看规范详情 -
openspec show：查看特定变更 -
openspec archive：归档完成的变更
实战案例
为了测试 OpenSpec 的实际效果，我把它用在一个熟悉的项目上 —— ，一个模仿 Midjourney 的开源界面。
目标： 将原先基于 Replicate API 的图片生成模型替换为 Qwen Image，同时增强可调参数（推理步数、尺寸、输出格式等）。
操作过程简要：
初始化项目 运行 openspec init，OpenSpec 自动检测我使用的 AI 工具（Codex），并引导我完善 project.md。
发起提案 在“变更提案”阶段，系统生成了包含 Why / What / Impact 的结构化说明。
规范校验 执行命令后，AI 自动将自然语言提案转化为符合规范的 MUST/SHOULD 表达，并严格校验通过。
实施任务 AI 根据 Qwen Image 的 API 文档生成计划与任务，自动修改模型配置与参数定义。
归档更新 任务完成后，通过 openspec archive 自动生成新的 spec.md 文件，记录功能的新增与改动。
最终，整个修改过程透明、可追溯，所有规范与任务都被清晰归档，AI 与人类之间的协作变得高效且“有据可查”。
与其他工具对比
| 工具 | 适用场景 | 特点 |
|---|---|---|
| spec-kit | 从 0 到 1 的系统搭建 | 结构化强、上手复杂 |
| Kiro | 团队协作型 AI 项目 | 自动化程度高、学习曲线陡峭 |
| OpenSpec | 已有项目的功能演进与维护 | 轻量、兼容性强、适合个体开发者 |
尤其在需要修改现有功能或触及多个模块规范时，OpenSpec 的变更分组与追溯机制非常实用。
使用建议
AI 参与越深，越需要规范约束。 OpenSpec 的“人机共制”流程，能显著减少因理解偏差导致的返工。
适合配合 Codex / Cursor / Claude Code 使用。 让 AI 不只是“执行者”，而是真正理解并遵守项目规范的“协作者”。
如果你正在用 AI 做项目维护或功能升级，强烈建议试试。 它会让整个开发过程变得更像产品团队内部的正式开发流程，而不是一次次临时指令。
小结
OpenSpec 给我的最大启发是：
“AI 编程不只是写代码，更是定义规则、执行规范的过程。”
它让我重新理解了“AI 参与开发”的意义—— 从简单的任务执行，转变为 以规范为中心的智能协作。
如果你也在和 AI 一起写代码，不妨从 OpenSpec 开始，让你的项目从“AI 能写”变成“AI 写得靠谱”。
项目地址：