Spec‑Driven Development 完整指南：如何用軟體規格驅動 AI Coding Agent 完成開發

根據官方文件，Spec Kit 的核心流程由 4 個階段組成：Specification、Plan、Tasks、Implement；每個階段都會產生可供下一階段使用的 Markdown 產物。這代表真正有效的 Spec-Driven Development AI Coding Agent 工作方式，不是把 Prompt 寫得更長，而是把意圖逐級轉成專案約束、設計決策、可獨立執行的任務與驗收證據。(github.github.com)

這篇指南適合哪些開發者

經常需要反覆糾正 AI Coding Agent 的個人開發者，可以用本文建立一套不依賴臨時提示的工作流程。
準備把 AI 程式設計引入團隊流程的技術負責人，則可以把規格、任務與測試結果納入審查與版本控制。

如果團隊需要長時間保留變更依據，本文尤其適合需要對 Agent 生成程式碼建立審計、回退與驗收標準的工程團隊。

第一步：先固定專案約束，再開始寫功能

Spec-Driven Development 如何開始？第一個產物不應該是功能 Prompt，而是「這個專案不能被隨意改變的部分」。

建議在專案根目錄建立一份穩定的約束文件，至少包含：

• 技術棧、執行環境與套件管理方式；
• 目錄責任，例如 API、UI、測試與資料存取層分別放在哪裡；
• 命名、錯誤處理、日誌與測試規則；
• 機密資料、認證流程與外部服務的安全邊界；
• 禁止修改的目錄、設定檔或資料表；
• 完成定義，包括必須通過的測試、靜態檢查和人工驗收項目。

官方提供的 constitution 模板特別強調，原則應該是可宣告、可測試，並且避免「應該做得好」這類無法判斷的模糊句子。(github.com)

這一步解決的是三個常被低估的問題。第一，Agent 每次重新理解專案時，可能採用不同的目錄或套件；第二，沒有禁止修改區域時，修正一個功能可能波及無關模組；第三，如果完成定義沒有先寫清楚，開發者與 Agent 對「完成」的判斷就會不同。

提醒：約束文件不應該記錄每一個任務的細節。適合放在這裡的是跨任務仍然有效的規則；單一功能的特殊限制，應該留在該功能的 Specification 內，否則全域規則會逐漸變成難以維護的長 Prompt。

若團隊已有多種遠端開發或測試環境，還應確認環境初始化、權限管理和重置方式；需要查找連線、帳戶或服務流程時，可先參考 Zutcloud 幫助中心，不要把環境假設直接寫進功能規格。

第二步：把需求改寫成可判定的 Specification

軟體規格要寫到什麼程度 AI 才能執行？判準不是字數，而是每一條關鍵規格能否透過測試、檢查或人工操作回答「已完成」或「未完成」。

一份可執行的 Specification，至少應拆出以下內容：

• 使用者行為：誰在什麼前提下執行什麼操作；
• 輸入條件：資料型別、必要欄位、格式限制與邊界情況；
• 輸出結果：畫面狀態、API 回應、檔案變化或資料庫結果；
• 例外處理：權限不足、資料不存在、重複提交、網路中斷時應如何反應；
• 非功能要求：安全性、可觀測性、相容性、可維護性與部署限制；
• 驗收方式：測試指令、靜態檢查、介面範例或人工操作步驟。

例如，「新增登入功能」不足以讓 Agent 穩定執行；較完整的規格可以寫成：

未登入使用者進入受保護頁面時，系統必須導向登入頁；輸入錯誤時不得透露帳戶是否存在；登入成功後只能建立受限時效的工作階段；登出後原工作階段不得再次存取受保護資源。驗收需包含成功登入、錯誤密碼、空白欄位、工作階段失效與登出後重新請求等案例。

這段規格沒有虛構效能數字，卻已經提供行為、例外與驗收邊界。AI Coding Agent 可以根據它設計介面、補測試，工程師也能在審查時指出缺漏。

如何判斷 Specification 是否寫得太少？如果 Agent 仍需要反覆詢問「錯誤時要顯示什麼」、「哪些檔案可以改」或「如何驗收」，規格就還沒有到可執行程度；如果每個實作細節都被提前寫死，則可能已經把設計與實作混在一起，失去讓 Agent 提出方案的價值。

第三步：先生成設計，再拆成可回報的任務

規格完成後，不要立即要求 Agent 修改所有檔案。較穩定的順序是先要求它產生設計方案，列出依賴影響，再建立任務清單。

設計階段應回答：

1. 哪些模組需要新增或修改；
2. 現有介面、資料模型或權限流程是否受到影響；
3. 哪些決策仍需要人工確認；
4. 哪些部分可以先用測試或介面樣例固定；
5. 若方案失敗，最容易回退到哪一層。

官方流程將 Specification、Plan、Tasks 與 Implement 分成不同階段，目的正是讓規格先被檢視，再進入設計和實作，而不是讓 Agent 在一次對話中同時決定需求、架構與程式碼。(github.com)

AI Coding Agent 如何按規格拆分任務？每一項任務最好只處理一個清楚的變更責任，並且同時寫出相關檔案、前置條件和驗證方式。例如不要使用「完成整個登入系統」這種跨越太多模組的任務，而應拆成：

• 建立登入請求的輸入驗證；
• 加入認證服務的介面與錯誤回應；
• 實作工作階段建立與失效；
• 補上成功與失敗案例測試；
• 更新受保護頁面的存取檢查；
• 執行測試、靜態檢查與人工驗收。

大型功能若一次讓模型處理過多模組，容易出現上下文漂移。官方的 Spec of Specs 文件建議把大型功能切成多個可獨立完成的子規格，每個子規格各自擁有 specification、plan 與 tasks，並保留它與整體路線圖的對應關係。(github.github.io)

第四步：按任務執行程式碼，不按情緒追加提示

進入實作階段後，每一輪只提供目前任務所需的 Specification 片段、相關程式碼和驗證指令。若把整個專案、所有背景討論和多個未完成需求一次交給 Agent，模型即使能產生程式碼，也不容易維持修改邊界。

一個可重複的執行節奏如下：

1. 先讓 Agent 重述目前任務、涉及檔案與不可修改區域；
2. 要求 Agent 在修改前列出實作計畫和可能風險；
3. 只允許它處理目前任務，不順手重構無關程式碼；
4. 修改後要求輸出差異摘要、執行過的驗證指令和未解問題；
5. 工程師先審查差異，再決定是否進入下一項任務。

專案層級的自訂指示適合保存跨任務都會用到的編碼規則；官方說明也建議指示內容保持短小、自足，讓 Agent 在每次工作時取得必要的程式庫、架構與工具背景，而不是把所有需求都塞進同一個提示。(docs.github.com)

這裡的穩定性問題通常來自三個地方：本機套件版本與測試環境不同、Agent 沒有足夠權限執行驗證命令，以及測試需要外部服務卻沒有可重置的替代環境。若程式碼必須在隔離的遠端 Mac 環境執行，應在開始前確認 Xcode、套件管理工具、測試資料和重置流程，而不是等到實作完成才處理環境差異。

第五步：把驗收結果映射回原始規格

驗收不應該只看「測試有沒有通過」，而要把每個結果對應回 Specification。最低限度可建立以下追蹤關係：

• 規格中的正常行為 → 單元測試或整合測試；
• 輸入與例外條件 → 邊界案例與錯誤回應檢查；
• 權限與安全限制 → 權限測試、日誌檢查或人工驗證；
• 介面要求 → API 範例、畫面操作或契約測試；
• 非功能要求 → 靜態分析、建置檢查、相容性驗證；
• 禁止修改區域 → 差異檔案清單與版本控制檢查。

可勾選的驗收清單如下：

• [ ] 每一條關鍵 Specification 都有對應測試、檢查或人工步驟。
• [ ] 測試涵蓋正常輸入、錯誤輸入、空值、重複操作和權限不足。
• [ ] Agent 的差異沒有修改規格明確禁止的檔案。
• [ ] 建置、格式檢查、靜態分析和主要測試均已執行。
• [ ] 驗收結果記錄了命令、輸出摘要與仍存在的限制。
• [ ] 未通過項目已回退到負責它的任務或 Specification，而不是追加臨時 Prompt。

官方的 Agentic SDD 說明指出，分析發現問題時，應回到擁有該問題的階段修正：需求問題回到 specify 或 clarify，設計問題回到 plan，任務拆分問題回到 tasks，再重新分析，而不是直接在實作階段補丁式修正。(github.github.com)

經驗：如果同一個驗收問題需要連續追加數次提示才能修好，通常不是提示不夠詳細，而是原始規格、設計或任務邊界出了問題。把問題退回正確層級，往往比繼續修改程式碼更快。

第六步：規格變更後，先分析影響再改程式碼

規格變更後如何避免程式碼失控？關鍵是不要直接編輯實作檔案，而要先修改 Specification，並列出受影響的設計、任務、測試和文件。

建議採用以下版本控制流程：

1. 先在規格文件中記錄變更內容與原因；
2. 列出受影響的模組、介面、資料結構和驗收案例；
3. 檢查原有任務哪些仍然有效、哪些需要重寫；
4. 重新生成或調整 Plan 與 Tasks；
5. 讓 Agent 只執行變更後仍然開放的任務；
6. 重新跑完整驗收，確認沒有破壞原本未變更的行為。

官方的規格演進指南建議，新增功能或重大後續變更應建立新的功能規格；如果舊 Plan 或任務清單仍包含重要決策，就必須明確把它們帶入新的變更流程。(github.github.com)

這種做法會增加少量文件維護工作，但能避免更昂貴的隱性成本：需求變更後，Agent 仍按照舊假設修改程式碼；測試沒有跟著更新，導致錯誤被當成新需求；團隊成員只看到最後差異，卻無法知道為什麼要這樣設計。

交付前的環境決策：本機、既有雲端環境或 Mac 租賃

在規格流程穩定後，還要檢查 AI Coding Agent 是否擁有可重複的執行環境，包括版本控制、測試工具、依賴快取、權限範圍與重置方式。若只是短期功能驗證，本機環境通常足夠；若是長期穩定重負載、需要固定硬體或物理介面，則自購設備可能更合適。

但既有的 Windows、Linux 或一般雲端環境，常見缺點是 Apple 平台相容性不足、遠端測試權限受限，以及多人共用時難以保證相同的依賴與重置狀態。對需要短期執行 AI Coding Agent、進行 Apple 平台建置或測試的團隊而言，租用 Zutcloud 的 Mac 可以少處理一層硬體採購、設備維護與環境閒置成本；可先查看 Mac mini 租用方案，再依測試週期和連線需求評估。

這不代表所有專案都適合租賃。若工作負載長期固定、需要自行安裝特殊硬體，或必須掌握完整的實體周邊，直接購買 Mac 會更合理；若只是建立一次性 Demo，也不必為了導入流程而增加遠端環境。真正適合租用 Zutcloud 的情況，是規格已經整理完成，但團隊需要一個可快速配置、可重置、能讓 Agent 和測試工具一致運作的臨時開發環境。