5.1 什么是Spec规范
Spec（规格说明）是对软件系统或组件的详细描述，包括功能、性能、设计约束、接口等方面的要求。在AI编程中，Spec是用户提供给AI的“任务书”，AI根据Spec生成代码。

5.2 如何编写清晰的规格说明
一个清晰的Spec应该包含以下要素：

• 项目概述：简要描述项目的目标和范围。

• 功能需求：详细描述系统必须实现的功能。

• 非功能需求：包括性能、安全性、可用性等要求。

• 约束条件：技术选型、开发规范等限制。

5.3 技术栈指定方法
在Spec中明确技术栈，包括：

• 编程语言及版本

• 框架、库和工具

• 数据库和中间件

• 开发环境和部署环境

5.4 架构模式说明
根据项目需求选择合适的架构模式，并在Spec中说明：

• 分层架构（如MVC、微服务）

• 组件之间的关系和通信方式

• 数据流和流程控制

5.5 代码结构规划
描述项目的代码组织方式：

• 目录结构

• 模块划分

• 命名规范

5.6 测试要求描述
说明测试策略和具体要求：

• 单元测试、集成测试、端到端测试

• 测试框架和工具

• 覆盖率要求

5.7 实战：从Spec到完整项目
我们将通过一个实际例子，展示如何从一个详细的Spec生成一个完整的项目。

示例：构建一个简单的待办事项（Todo）API服务

下面是一个具体的Spec示例：

项目概述：
开发一个RESTful API服务，用于管理待办事项（Todo）。用户可以通过API创建、查看、更新和删除待办事项。

功能需求：

1. 用户可以对Todo进行CRUD操作。

2. 每个Todo包含以下字段：id（唯一标识）、title（标题）、description（描述）、completed（是否完成）、created_at（创建时间）、updated_at（更新时间）。

3. 提供以下API端点：

   • POST /todos：创建新的Todo

   • GET /todos：获取所有Todo列表

   • GET /todos/:id：根据id获取单个Todo

   • PUT /todos/:id：更新指定id的Todo

   • DELETE /todos/:id：删除指定id的Todo

非功能需求：

1. 性能：每个API端点响应时间应在100ms以内。

2. 安全性：API应提供基本的输入验证，防止SQL注入等攻击。

3. 可维护性：代码应具有良好的结构和注释。

约束条件：

1. 使用Node.js和Express框架。

2. 使用SQLite数据库，并使用Sequelize作为ORM。

3. 使用Jest进行单元测试，测试覆盖率不低于80%。

架构模式：
采用MVC模式，分为模型（Model）、视图（View，此处为API接口）、控制器（Controller）。

代码结构规划：

src/
  ├── controllers/
  │   └── todos.js
  ├── models/
  │   └── todo.js
  ├── routes/
  │   └── todos.js
  ├── app.js
  └── server.js
tests/
  └── todos.test.js
package.json

测试要求：

1. 对每个API端点进行单元测试。

2. 测试应包括成功情况和错误情况。

3. 使用supertest进行HTTP断言。

根据以上Spec，我们可以逐步生成代码。以下是一个简化的代码生成示例：

第一步：生成package.json和安装依赖

第二步：生成模型（Model）

第三步：生成控制器（Controller）

第四步：生成路由（Route）

第五步：生成主应用文件（app.js和server.js）

第六步：生成测试文件

由于篇幅限制，这里只展示部分关键代码。

例如，生成模型文件（src/models/todo.js）：

const { DataTypes } = require('sequelize');
const sequelize = require('../config/database');

const Todo = sequelize.define('Todo', {
  id: {
    type: DataTypes.INTEGER,
    primaryKey: true,
    autoIncrement: true,
  },
  title: {
    type: DataTypes.STRING,
    allowNull: false,
  },
  description: {
    type: DataTypes.TEXT,
  },
  completed: {
    type: DataTypes.BOOLEAN,
    defaultValue: false,
  },
  created_at: {
    type: DataTypes.DATE,
    defaultValue: DataTypes.NOW,
  },
  updated_at: {
    type: DataTypes.DATE,
    defaultValue: DataTypes.NOW,
  },
});

module.exports = Todo;

然后，我们可以生成控制器、路由等。

通过这个例子，我们可以看到，一个清晰的Spec可以帮助AI生成结构清晰、符合要求的代码。在实际使用中，我们可以根据Spec分步骤生成代码，并在每一步进行验证和调整。

一、什么是Spec规范

1.1 Spec的核心概念

Spec（Specification） 是软件开发中的规格说明文档，在AI编程中特指向AI提供的详细需求说明，用于驱动代码生成。

1.2 AI编程中Spec的重要性

传统开发：需求文档 → 人工编码 → 测试
AI驱动：Spec规范 → AI生成代码 → 验证迭代

1.3 Spec的构成要素

• 功能描述：系统应该做什么

• 非功能需求：性能、安全、可用性要求

• 约束条件：技术、业务、环境限制

• 验收标准：如何验证实现正确

---

二、如何编写清晰的规格说明

2.1 Spec编写原则

CLEAR原则：

• Complete（完整）：覆盖所有需求

• Logical（逻辑）：结构清晰合理

• Explicit（明确）：无歧义表述

• Actionable（可执行）：AI能理解并实现

• Reviewable（可评审）：便于验证和反馈

2.2 结构化Spec模板

# 项目名称规范说明

## 1. 项目概述
- **项目目标**：[一句话描述]
- **问题描述**：[解决什么痛点]
- **用户画像**：[目标用户是谁]

## 2. 核心功能
### 2.1 功能模块A
- **功能描述**：
- **输入**：
- **处理逻辑**：
- **输出**：
- **边界条件**：

### 2.2 功能模块B
[...]

## 3. 非功能需求
- **性能指标**：[响应时间、吞吐量等]
- **安全性要求**：[数据加密、访问控制等]
- **可扩展性**：[未来扩展考虑]
- **兼容性**：[浏览器、设备支持]

## 4. 技术约束
- **必须使用**：[特定技术或框架]
- **禁止使用**：[不允许的技术]
- **遵循标准**：[编码规范、设计模式]

## 5. 交付物要求
- **代码结构**：[目录组织方式]
- **文档要求**：[README、API文档等]
- **测试要求**：[测试覆盖率、类型等]

2.3 用例式Spec编写

用户故事格式：

功能：用户登录
  作为：网站用户
  我希望：使用邮箱和密码登录
  以便：访问个人资料

场景：正常登录
  当：我输入正确的邮箱和密码
  并且：点击登录按钮
  那么：我应该被重定向到个人主页
  并且：显示欢迎消息

场景：登录失败
  当：我输入错误的密码
  并且：点击登录按钮
  那么：我应该看到错误提示
  并且：停留在登录页面

具体用例规范：

用例: 添加商品到购物车
参与者: 注册用户
前置条件: 用户已登录，商品有库存
主流程:
  1. 用户浏览商品列表
  2. 用户选择商品并点击"加入购物车"
  3. 系统验证库存
  4. 系统添加商品到购物车
  5. 系统显示添加成功消息
  6. 更新购物车图标数量
异常流程:
  1. 库存不足: 显示"库存不足"提示
  2. 未登录: 跳转到登录页面
后置条件: 购物车包含所选商品

三、技术栈指定方法

3.1 完整技术栈规范

## 技术栈规范

### 编程语言
- **主语言**: Python 3.11+
- **版本管理**: 使用pyenv或conda
- **代码风格**: 遵循PEP 8，使用black格式化

### Web框架
- **后端**: FastAPI
- **版本**: 0.100+
- **配置**: 使用Pydantic进行配置管理

### 数据库
- **主数据库**: PostgreSQL 15+
- **ORM**: SQLAlchemy 2.0+
- **迁移工具**: Alembic
- **连接池**: asyncpg

### 缓存
- **缓存系统**: Redis 7+
- **客户端**: redis-py或aioredis
- **使用场景**: 会话缓存、API限流

### 前端（如适用）
- **框架**: React 18+
- **状态管理**: Redux Toolkit
- **构建工具**: Vite
- **UI组件**: Material-UI 5+
- **样式方案**: CSS-in-JS (Emotion)

### DevOps工具
- **容器化**: Docker + Docker Compose
- **CI/CD**: GitHub Actions
- **监控**: Prometheus + Grafana
- **日志**: ELK Stack

3.2 依赖版本精确控制

# 示例：requirements.txt或pyproject.toml
[project]
name = "my-project"
version = "1.0.0"
description = "项目描述"

dependencies = [
    "fastapi>=0.100.0,<0.101.0",
    "uvicorn[standard]>=0.23.0,<0.24.0",
    "sqlalchemy>=2.0.0,<3.0.0",
    "pydantic>=2.0.0,<3.0.0",
    "alembic>=1.12.0,<2.0.0",
    "psycopg2-binary>=2.9.0,<3.0.0",
]

[project.optional-dependencies]
dev = [
    "pytest>=7.4.0,<8.0.0",
    "pytest-asyncio>=0.21.0,<0.22.0",
    "black>=23.0,<24.0",
    "mypy>=1.5.0,<2.0.0",
]

3.3 技术决策文档（ADR）

# 技术决策记录：数据库选型

## 状态
已接受

## 背景
需要为电商应用选择合适的数据存储方案，需求包括：
- 处理大量交易数据
- 支持复杂查询和事务
- 保证数据一致性
- 支持水平扩展

## 考虑方案
### 方案A: PostgreSQL
- 优点：ACID兼容、丰富的数据类型、强大的查询能力
- 缺点：水平扩展相对复杂

### 方案B: MongoDB
- 优点：灵活的模式、易于水平扩展
- 缺点：不支持事务（早期版本）、JOIN操作复杂

### 方案C: MySQL
- 优点：成熟稳定、社区支持好
- 缺点：功能相对较少

## 决策
选择**PostgreSQL**，原因：
1. 需要强一致性保证
2. 复杂的商品和订单关系查询
3. 未来可能的地理空间查询需求

## 影响
- 需要配置连接池管理
- 需要考虑备份和恢复策略
- 开发团队需要熟悉PostgreSQL特性

四、架构模式说明

4.1 分层架构规范

## 六层架构规范

### 1. 表现层（Presentation Layer）
- **职责**：处理HTTP请求/响应
- **组件**：路由、中间件、序列化
- **技术**：FastAPI路由、Pydantic模型
- **约束**：只处理输入验证和输出格式化

### 2. 应用层（Application Layer）
- **职责**：业务流程编排
- **组件**：用例服务、工作流
- **技术**：Python服务类
- **约束**：无数据库操作，调用领域服务

### 3. 领域层（Domain Layer）
- **职责**：业务逻辑和规则
- **组件**：实体、值对象、领域服务
- **技术**：纯Python类
- **约束**：无外部依赖，可独立测试

### 4. 基础设施层（Infrastructure Layer）
- **职责**：技术实现细节
- **组件**：数据库访问、外部API调用
- **技术**：SQLAlchemy、HTTP客户端
- **约束**：实现领域层定义的接口

### 5. 共享内核（Shared Kernel）
- **职责**：跨限界上下文共享
- **组件**：通用工具、基础类型
- **技术**：Python工具模块
- **约束**：保持最小化，避免耦合

### 6. 横切关注点（Cross-cutting Concerns）
- **职责**：日志、监控、安全等
- **组件**：中间件、装饰器、AOP
- **技术**：FastAPI中间件、装饰器
- **约束**：透明添加，不影响业务逻辑

4.2 微服务架构规范

服务定义:
  用户服务:
    职责: 用户注册、登录、资料管理
    接口:
      - POST /api/v1/users: 创建用户
      - GET /api/v1/users/{id}: 获取用户信息
      - PUT /api/v1/users/{id}: 更新用户信息
    数据存储: PostgreSQL users表
    通信方式: REST API + 事件发布

  订单服务:
    职责: 订单创建、支付、状态管理
    接口: [订单相关端点]
    事件订阅:
      - UserCreatedEvent: 用户注册时创建购物车
      - PaymentCompletedEvent: 支付完成更新订单状态

通信规范:
  REST API:
    版本控制: URL路径版本 (/api/v1/)
    认证: JWT Bearer Token
    错误响应: 统一错误格式
    分页: 使用cursor-based分页

  消息队列:
    技术: RabbitMQ或Kafka
    消息格式: JSON Schema验证
    重试策略: 指数退避
    死信队列: 失败消息处理

五、代码结构规划

5.1 项目骨架生成

# 示例项目结构
my_project/
├── .github/                    # GitHub配置
│   ├── workflows/              # CI/CD流程
│   └── ISSUE_TEMPLATE/         # Issue模板
├── src/                        # 源代码
│   ├── core/                   # 核心模块
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── config/             # 配置管理
│   │   ├── exceptions/         # 自定义异常
│   │   └── security/           # 安全相关
│   ├── modules/                # 业务模块
│   │   ├── auth/               # 认证模块
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── domain/         # 领域层
│   │   │   ├── application/    # 应用层
│   │   │   ├── infrastructure/ # 基础设施
│   │   │   └── api/           # API层
│   │   ├── users/              # 用户模块
│   │   └── orders/             # 订单模块
│   ├── shared/                 # 共享代码
│   │   ├── schemas/            # Pydantic模型
│   │   ├── dependencies/       # FastAPI依赖
│   │   └── middleware/         # 中间件
│   └── main.py                 # 应用入口
├── tests/                      # 测试代码
│   ├── unit/                   # 单元测试
│   ├── integration/            # 集成测试
│   ├── e2e/                    # 端到端测试
│   └── fixtures/               # 测试夹具
├── migrations/                 # 数据库迁移
├── scripts/                    # 工具脚本
├── docker/                     # Docker配置
├── docs/                       # 文档
├── .env.example                # 环境变量示例
├── .pre-commit-config.yaml     # Git钩子配置
├── pyproject.toml              # 项目配置
├── Dockerfile                  # Docker构建文件
├── docker-compose.yml          # Docker编排
├── README.md                   # 项目说明
└── Makefile                    # 常用命令

5.2 模块化设计规范

# 示例：用户模块的领域层设计
# src/modules/users/domain/
# ├── entities.py     # 实体定义
# ├── value_objects.py # 值对象
# ├── services.py     # 领域服务
# └── repositories.py # 仓储接口

# 实体定义示例
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime
from typing import Optional
from uuid import UUID, uuid4

@dataclass
class User:
    """用户实体"""
    id: UUID
    email: str
    username: str
    hashed_password: str
    is_active: bool = True
    is_verified: bool = False
    created_at: datetime = None
    updated_at: datetime = None
    
    def __post_init__(self):
        if self.created_at is None:
            self.created_at = datetime.utcnow()
        if self.updated_at is None:
            self.updated_at = self.created_at
    
    def change_password(self, new_hashed_password: str):
        """修改密码"""
        self.hashed_password = new_hashed_password
        self.updated_at = datetime.utcnow()
    
    def verify_email(self):
        """验证邮箱"""
        self.is_verified = True
        self.updated_at = datetime.utcnow()

5.3 接口设计规范

# 仓储接口定义
from abc import ABC, abstractmethod
from typing import Optional, List
from uuid import UUID

class UserRepository(ABC):
    """用户仓储接口"""
    
    @abstractmethod
    async def get_by_id(self, user_id: UUID) -> Optional[User]:
        """根据ID获取用户"""
        pass
    
    @abstractmethod
    async def get_by_email(self, email: str) -> Optional[User]:
        """根据邮箱获取用户"""
        pass
    
    @abstractmethod
    async def add(self, user: User) -> None:
        """添加用户"""
        pass
    
    @abstractmethod
    async def update(self, user: User) -> None:
        """更新用户"""
        pass
    
    @abstractmethod
    async def delete(self, user_id: UUID) -> None:
        """删除用户"""
        pass
    
    @abstractmethod
    async def list(
        self, 
        skip: int = 0, 
        limit: int = 100
    ) -> List[User]:
        """列出用户"""
        pass

六、测试要求描述

6.1 测试金字塔规范

## 测试策略

### 单元测试（占比70%）
- **范围**：单个函数、类、方法
- **目标**：验证代码逻辑正确性
- **要求**：
  - 覆盖率 >= 80%
  - 无外部依赖（使用mock）
  - 快速执行（< 5分钟）
- **工具**：pytest, unittest

### 集成测试（占比20%）
- **范围**：模块间集成、数据库操作
- **目标**：验证组件协作
- **要求**：
  - 使用测试数据库
  - 测试关键业务流
  - 包含错误场景
- **工具**：pytest + testcontainers

### 端到端测试（占比10%）
- **范围**：完整用户流程
- **目标**：验证系统整体功能
- **要求**：
  - 模拟真实用户操作
  - 包含主要业务流程
  - 定期执行（非每次提交）
- **工具**：Playwright, Selenium

6.2 测试代码规范

# 测试文件结构示例
# tests/
# ├── conftest.py          # 测试配置和夹具
# ├── unit/               # 单元测试
# │   ├── test_entities.py
# │   └── test_services.py
# ├── integration/        # 集成测试
# │   ├── test_repositories.py
# │   └── test_api.py
# └── e2e/               # 端到端测试
#     └── test_user_flow.py

# 单元测试示例
import pytest
from uuid import uuid4
from datetime import datetime
from src.modules.users.domain.entities import User

class TestUserEntity:
    """用户实体测试"""
    
    def test_create_user(self):
        """测试用户创建"""
        # Arrange
        user_id = uuid4()
        email = "test@example.com"
        username = "testuser"
        password = "hashed_password"
        
        # Act
        user = User(
            id=user_id,
            email=email,
            username=username,
            hashed_password=password
        )
        
        # Assert
        assert user.id == user_id
        assert user.email == email
        assert user.username == username
        assert user.is_active is True
        assert user.is_verified is False
        assert isinstance(user.created_at, datetime)
        assert user.created_at == user.updated_at
    
    def test_change_password(self):
        """测试修改密码"""
        # Arrange
        user = User(
            id=uuid4(),
            email="test@example.com",
            username="testuser",
            hashed_password="old_hash"
        )
        original_updated_at = user.updated_at
        
        # Act
        user.change_password("new_hash")
        
        # Assert
        assert user.hashed_password == "new_hash"
        assert user.updated_at > original_updated_at
    
    @pytest.mark.parametrize("email", [
        "invalid",
        "@example.com",
        "test@",
        "test@.com",
        "test@example."
    ])
    def test_invalid_email_creation(self, email):
        """测试无效邮箱创建用户"""
        # 这里假设实体有邮箱验证逻辑
        with pytest.raises(ValueError):
            User(
                id=uuid4(),
                email=email,
                username="testuser",
                hashed_password="hash"
            )

6.3 测试数据管理

# 测试数据管理策略

测试夹具（Fixtures）:
  位置: tests/conftest.py 或 tests/fixtures/
  类型:
    静态数据: JSON/YAML文件
    动态数据: Factory生成器
    数据库: 每次测试后清理

数据生成:
  工具: Faker, factory_boy
  原则:
    - 每个测试独立数据
    - 避免测试间依赖
    - 易于理解和调试

测试数据库:
  策略: 每个测试用例独立数据库
  工具: pytest-docker, testcontainers
  清理: 自动清理测试数据

七、实战：从Spec到完整项目

7.1 完整示例：待办事项API服务

# 项目规范：待办事项管理API

## 1. 项目概述
- **名称**: Todo API Service
- **目标**: 提供RESTful API管理待办事项
- **用户**: 移动应用和Web应用开发者

## 2. 功能需求
### 2.1 待办事项管理
- 创建、读取、更新、删除待办事项
- 标记待办事项为完成/未完成
- 按状态、创建时间筛选

### 2.2 用户管理
- 用户注册和登录
- JWT认证
- 个人资料管理

## 3. 技术栈
- **后端**: FastAPI + Python 3.11
- **数据库**: PostgreSQL + SQLAlchemy
- **认证**: JWT + OAuth2密码流
- **测试**: pytest + pytest-asyncio
- **部署**: Docker + Docker Compose

## 4. 架构设计
- **模式**: 分层架构（表现层、应用层、领域层、基础设施层）
- **认证**: JWT token，有效期7天
- **API版本**: v1路径版本控制

## 5. API规范
### 5.1 认证端点
- `POST /api/v1/auth/register` - 用户注册
- `POST /api/v1/auth/login` - 用户登录
- `POST /api/v1/auth/refresh` - 刷新token

### 5.2 待办事项端点
- `GET /api/v1/todos` - 获取待办事项列表
- `POST /api/v1/todos` - 创建待办事项
- `GET /api/v1/todos/{id}` - 获取单个待办事项
- `PUT /api/v1/todos/{id}` - 更新待办事项
- `DELETE /api/v1/todos/{id}` - 删除待办事项
- `PATCH /api/v1/todos/{id}/complete` - 标记完成

## 6. 数据模型
```sql
-- 用户表
CREATE TABLE users (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
    username VARCHAR(100) NOT NULL,
    hashed_password VARCHAR(255) NOT NULL,
    is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- 待办事项表
CREATE TABLE todos (
    id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    user_id UUID REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
    title VARCHAR(255) NOT NULL,
    description TEXT,
    is_completed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
    due_date TIMESTAMP,
    priority INTEGER DEFAULT 3, -- 1:高, 2:中, 3:低
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

7. 测试要求

• 单元测试覆盖率 >= 85%

• 集成测试所有API端点

• E2E测试主要用户流程

• 使用pytest-mock进行依赖模拟

### 7.2 分阶段实现计划

```yaml
# 第一阶段：项目搭建
任务:
  - 创建项目结构
  - 配置开发环境
  - 设置数据库连接
  - 创建基础配置
交付物:
  - 可运行的FastAPI应用
  - 数据库迁移配置
  - 基础测试环境

# 第二阶段：用户认证
任务:
  - 实现用户模型
  - 创建认证路由
  - 实现JWT token生成
  - 添加密码哈希
交付物:
  - 用户注册/登录API
  - 安全的密码存储
  - token验证中间件

# 第三阶段：待办事项核心功能
任务:
  - 实现Todo模型
  - 创建CRUD操作
  - 添加权限检查
  - 实现筛选和排序
交付物:
  - 完整的Todo API
  - 用户隔离的数据访问
  - 丰富的查询选项

# 第四阶段：高级功能
任务:
  - 添加分页
  - 实现搜索功能
  - 添加数据验证
  - 完善错误处理
交付物:
  - 生产就绪的API
  - 完善的错误响应
  - 性能优化的查询

# 第五阶段：测试和部署
任务:
  - 编写测试用例
  - 配置CI/CD
  - 创建Docker配置
  - 编写文档
交付物:
  - 测试套件
  - 部署脚本
  - API文档
  - 用户指南

7.3 AI驱动开发工作流

开发流程：
1. 编写详细Spec → AI生成项目骨架
2. 审核生成代码 → 反馈修改意见
3. 迭代完善功能 → 逐步添加细节
4. 编写测试用例 → AI生成测试代码
5. 集成和部署 → AI生成配置脚本

沟通模式：
开发者：提供详细Spec和约束
AI助手：生成符合规范的代码
开发者：审查、测试、提供反馈
AI助手：根据反馈迭代改进

八、最佳实践总结

8.1 Spec编写检查清单

• 需求描述是否完整无歧义

• 技术栈是否明确指定

• 架构设计是否清晰

• 接口定义是否详细

• 数据模型是否完整

• 测试要求是否具体

• 约束条件是否明确

8.2 AI交互提示技巧

清晰指令格式：
"请使用[技术栈]实现[功能]，要求：
1. 遵循[架构模式]
2. 包含[特定功能]
3. 使用[命名规范]
4. 提供[测试用例]
5. 添加[文档注释]"

8.3 迭代改进策略

1. 首先生成骨架：让AI创建基础结构

2. 逐步添加细节：分模块完善功能

3. 持续验证：每步都运行测试

4. 及时反馈：发现问题时立即纠正

5. 文档驱动：保持Spec和代码同步更新

通过Spec规范驱动开发，你可以：

• 显著提高AI生成代码的质量

• 减少返工和重构次数

• 确保项目符合架构要求

• 加快开发速度同时保证质量

• 建立可维护的代码基础

记住：好的Spec是成功的一半。花时间编写清晰的规格说明，将在整个开发过程中获得回报。
编写清晰的Spec是AI辅助编程的关键。在Spec中，我们需要尽可能详细地描述需求、技术栈、架构、代码结构和测试要求。通过实战，我们可以将Spec转化为完整的项目代码。

在下一章，我们将学习如何与AI协同进行代码调试和优化。