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Spec Kit – AI 辅助开发工具包

是什么 – 一个开源的 Python 工具包，允许您通过一系列结构化、可复用的「技能」与 AI 编码代理（例如 GitHub Copilot）协作。它提供了三个现成的流程：

流程	目标	主要输出
基于规范的开发（SDD）	构建新功能或整个应用程序	规范、技术计划、任务列表、实现产物和确认代码符合规范的收敛报告
缺陷修复	诊断并修复缺陷	原因评估、范围限定的修复方案和验证报告（verified、partial 或 failed）
想法评估	评估一个想法是否值得推进	收集的证据、决策文档（go、needs-clarification、kill）

这三个流程均为独立入口点——您可以从任意一个开始，或通过扩展、预设、工作流或捆绑包集成自定义流程。

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如何工作

1. 使用 uv 安装 CLI（specify-cli）。
2. 创建项目目录（specify init my-project --integration copilot）。
3. 在该目录中启动您的 AI 编码代理。
4. 在代理的聊天中调用提供的斜杠风格命令（例如 /speckit-specify、/speckit-bug-fix）。代理将回复请求的产物和下一步指令。
5. 迭代执行——对于 SDD，重复 implement → converge 直到代理报告 Converged；对于缺陷修复，执行 assess → fix → test；对于想法评估，执行 intake → research → define → shape → decide。

该工具包不会在终端中运行命令；而是由 AI 代理解释命令，然后执行工作（编写代码、生成文档、运行测试等），并将结构化结果存储在隐藏的 .specify/ 文件夹中。

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核心功能（README 中描述）

• 以代理为中心的工作流 – 命令专为基于聊天的 AI 代理设计，确保人类在每一步中参与审查。
• 三个内置流程 – 覆盖功能开发、缺陷修复和产品想法评估。
• 可扩展 – 可添加可选扩展（bug、assess），社区提供额外的扩展、预设、捆绑包和自定义工作流。
• 模板驱动 – 每个步骤使用可复用的模板，可在本地覆盖。
• 跨平台 – 支持 Linux、macOS 和 Windows。
• 纯 Python 运行时 – 需要 Python 3.11+ 和 uv 包管理器。

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典型使用场景

• 使用 Copilot（或其他支持代理）的团队，希望将高层次想法转化为生产代码的可重复、可文档化的方法。
• 单人开发者，寻找一种有引导的、AI 增强的缺陷修复工作流，将诊断与修复分离。
• 产品经理或设计师，在投入资源开发新功能前，需要一个轻量级的证据收集流程。
• 组织，希望在不构建自定义内部工具的情况下，强制推行以规范为先的思维模式。

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快速入门（来自 README 的步骤）

# 1. 安装 uv（如尚未安装）和 CLI
uv tool install specify-cli

# 2. 使用所选 AI 代理集成初始化新项目
specify init my-project --integration copilot
cd my-project

• 在项目文件夹中打开您的 AI 编码代理（例如 Copilot 聊天）。
• 运行您想要流程的斜杠命令（请参阅 README 表格获取确切命令序列）。
• 跟随代理的输出，如有需要编辑生成的 Markdown 产物，然后继续下一步。

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文档与社区

• 完整的 CLI 参考、流程命令文档和操作指南托管在 GitHub Pages（README 中的链接）。
• 社区扩展、预设和捆绑包列在文档的 社区 部分。
• 贡献通过标准的 GitHub issue/PR 流程欢迎；项目采用 MIT 许可证。

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TL;DR

Spec Kit 是一个基于 Python 的框架，通过简单的聊天命令引导 AI 编码代理完成定义明确的开发、调试或想法评估流程。所有产物均存储在项目本地的 .specify/ 目录中，使工作可复现、可审计，同时保持人类对每一步的控制。