在AI辅助编程已经成为行业常态的今天，相信很多中文开发者都有过这样的困扰：满怀期待地让AI帮忙开发一个复杂功能，一开始的几轮沟通还算顺畅，AI也能精准get到简单的需求点，生成的代码也基本符合预期。但随着代码量慢慢增加，功能逻辑越来越复杂，AI就开始“失忆”，忘记之前和它约定好的设计规则，生成的代码不仅偏离了最初的需求方向，甚至还会出现逻辑前后矛盾的“幻觉”，有时候还得花大量时间去修正这些问题，反而比自己手动写代码还要费劲。

其实这并不是AI不够聪明，也不是我们的需求描述得不够详细，核心问题在于AI的上下文记忆有限，再加上我们最初的需求意图没有被明确、结构化地固化下来，导致AI只能在冗长的聊天记录里猜测我们的想法，时间一长自然就会出现偏差。尤其是对于大型项目或者多人协作的场景来说，这种偏差带来的影响会被无限放大，可能会导致代码冗余、逻辑混乱，后期维护起来更是难上加难，甚至需要推翻重来，浪费大量的时间和人力成本。

OpenSpec中文版发布：不止是本地化，更是AI编程协作的范式升级

为了解决这个困扰全球开发者的痛点，GitHub上一款知名的Spec驱动开发框架OpenSpec应运而生，它通过一套标准化的流程和规范，让AI编程的协作模式变得更有序、更高效。而今天，更值得所有中文开发者欢呼的是，OpenSpec中文版（OpenSpec-cn）正式发布了！这款中文版并不是简单地把英文版的文字翻译成中文，而是针对中文开发者的使用习惯和核心痛点，进行了彻底的本地化优化，真正实现了“规范能用母语表达、机器能精准理解、团队能长期复用”，让原本门槛不低的Spec驱动开发（SDD），变得触手可及，也让AI从我们编程时的“临时助手”，升级成了可信任、可审计、可长期协作的工程伙伴。

作为一名长期深耕AI编程和大型项目架构的开发者，我见证了AI编程从萌芽到普及的全过程，也深刻体会过中文开发者在使用国外规范框架时的无奈。很多时候，我们明明能用中文精准地描述业务逻辑和需求细节，却因为框架本身是全英文的，不得不花费额外的时间去翻译、去理解英文规范，甚至有时候会因为翻译的偏差，导致需求传递不到位，进而影响整个开发流程。而OpenSpec中文版的出现，恰恰解决了这个核心痛点，它就像为中文开发者量身定制的一把“钥匙”，打开了规范驱动开发的大门，让我们能够用最熟悉的母语，和AI、和团队成员实现高效协作，彻底摆脱英文规范带来的认知负担。

先搞懂核心：什么是Spec驱动开发（SDD）？

在深入了解OpenSpec中文版之前，我们首先要搞清楚一个核心问题：什么是Spec驱动开发（SDD）？可能很多开发者对这个概念还比较陌生，甚至会觉得它是一个“多余的步骤”，毕竟我们一直以来习惯的开发模式都是“需求→代码”，拿到需求之后直接动手写代码，写完测试、修改bug，最后上线，整个流程看似简单直接，却隐藏着很多隐患。

传统“需求→代码”模式的致命隐患

传统的“需求→代码”模式，最大的问题就是中间缺乏一个明确的、可验证的契约。很多时候，需求只是口头约定或者一段模糊的文字描述，不同的开发者对需求的理解可能不一样，即便是同一个开发者，在开发过程中也可能因为思路的变化，偏离最初的需求方向。更重要的是，当项目上线后，经过几轮迭代，或者原来的开发人员离职，后续的维护者看到一段代码时，很难明白当初为什么要这么写，这段代码的预期行为是什么，只能一点点去读代码、去测试，花费大量的时间去梳理逻辑，这也是很多项目后期维护成本居高不下的核心原因。

SDD模式的核心优势：让规范成为“唯一真实来源”

而Spec驱动开发（SDD）则彻底改变了这种模式，它把开发流程变成了“需求→规范（Spec）→代码”，在这个流程中，Spec就是整个项目的“真实来源（Single Source of Truth）”，它不再是躺在Wiki里无人问津、随时会过时的文档，而是存储在代码仓库中、结构化的、甚至可以直接被AI读取和执行的“代码的一部分”。简单来说，就是在写下一行代码之前，我们先把需求转化为明确的、可验证的规范，然后让AI和开发团队都严格按照这个规范来执行，这样就能从根源上避免需求偏差和逻辑混乱的问题。

在AI编程的场景中，Spec驱动开发的优势会体现得更加明显。首先是锁定意图，在开发之前，我们和AI先通过Spec对“要做什么”“要达到什么效果”“有哪些边界条件”达成共识，避免后续因为意图模糊而产生偏差；其次是减少幻觉，AI不再需要从冗长的聊天记录中猜测我们的需求，而是直接依据明确的Spec进行编码，大大降低了逻辑矛盾和代码偏离需求的概率；最后是提升可维护性，几个月后，当我们或者同事再来看这段代码时，Spec会清晰地告诉我们当初为什么这么写，这段代码的预期行为是什么，不需要再花费大量时间去梳理逻辑，后期的迭代和维护也会变得更加高效。

为什么中文开发者更需要OpenSpec中文版？

可能有开发者会问，既然Spec驱动开发这么好，那为什么之前没有被广泛普及呢？其实核心原因就是缺乏一个简单易用、符合中文开发者习惯的框架。原版的OpenSpec虽然功能强大，能够很好地实现Spec驱动开发，但它全程都是英文的，无论是CLI命令、模板文件，还是报错信息，都是英文表述，这对于很多中文开发者来说，无疑增加了很高的认知负担。尤其是在定义复杂的业务逻辑时，用英文描述很容易出现歧义，而用母语描述则能更精准地传递需求，减少沟通成本。

而OpenSpec中文版（OpenSpec-cn）的出现，就彻底解决了这个问题。它完全保留了原版OpenSpec的核心精髓和功能，同时针对中文开发者的使用习惯，进行了彻底的本地化优化，让每一个中文开发者都能轻松上手。具体来说，OpenSpec中文版主要做了以下几方面的本地化工作，每一点都戳中了中文开发者的痛点。

本地化优化亮点：四大优势，贴合中文开发者习惯

第一，全中文CLI交互。从最初的openspec-cn init初始化命令，到后续的查看变更、校验规范、归档变更等所有命令，都是中文表述，就连报错信息也都是中文的，再也不用因为看不懂英文报错而手足无措。比如当我们的Spec格式不符合要求时，CLI会直接用中文提示“某个需求下缺少场景描述，请补充spec.md文件”，并明确指向具体的文件路径，方便我们快速修正问题，交互体验变得更加友好、便捷。

第二，全中文模板文件。OpenSpec会自动生成一系列模板文件，比如给AI看的AGENTS.md说明书、项目级约定文件project.md、变更提案文件proposal.md等，这些模板在中文版中都进行了彻底的汉化，不仅文字是中文的，就连里面的示例、格式提示，都是符合中文开发者写作习惯的。这就意味着，我们写规范文档的时候，就像写中文博客一样自然，不需要再去适应英文的写作逻辑和格式要求，大大降低了撰写规范的门槛。

第三，支持中文关键词。原版OpenSpec需要使用英文的Markdown标记来定义需求和场景，而OpenSpec中文版则支持中文关键词，比如“## 新增需求”“## 修改需求”“#### 场景：”等，我们只需要按照中文的写作习惯，用这些关键词来组织文档结构，AI就能精准识别和理解。比如我们可以直接写“## 新增需求 ### 需求：用户登录 系统应允许用户使用账号密码登录。 #### 场景：登录成功 - 当 用户输入正确的用户名和密码 - 则 系统返回JWT Token - 且 跳转至首页”，这样的表述既符合中文习惯，又能被AI精准识别，无需再进行额外的翻译和转换。

第四，完全兼容原版OpenSpec。这一点非常重要，尤其是对于那些已经在使用原版OpenSpec的团队来说，不需要因为切换到中文版而重新调整目录结构或者规范格式。OpenSpec中文版的目录结构和规范格式与英文版完全一致，可以在同一个团队里混用英文版和中文版CLI，比如有的成员习惯用英文版，有的成员习惯用中文版，互不影响，完美实现平滑过渡，不会增加团队的额外负担。

实操指南：从零上手OpenSpec中文版（附CodeBuddy Code实战）

了解了OpenSpec中文版的核心优势之后，很多开发者肯定已经迫不及待想要上手尝试了。接下来，我就结合CodeBuddy Code这个常用的AI编程助手，给大家详细讲解一下OpenSpec中文版的快速上手指南，从安装初始化到变更归档，每一步都详细拆解，确保每一个开发者都能轻松掌握，真正把Spec驱动开发落地到实际项目中。

第一步：安装与初始化，3条命令搞定

首先是安装与初始化步骤，这一步非常简单，就像我们平时安装其他npm包一样，全程只需要几条命令就能完成。第一步，我们需要通过npm全局安装OpenSpec中文版，打开终端，输入命令“npm install -g @studyzy/openspec-cn”，等待安装完成即可。这里需要注意的是，确保你的电脑上已经安装了Node.js环境，如果没有安装的话，需要先安装Node.js，否则无法正常安装OpenSpec中文版。

安装完成之后，我们就可以在自己的项目中进行初始化了。首先进入你的项目根目录，输入命令“cd my-project”（这里的my-project是你的项目名称，需要替换成实际的项目路径），然后输入初始化命令“openspec-cn init”，此时CLI会弹出一系列提示，询问你正在使用的AI助手，比如CodeBuddy Code、Cursor、Claude Code、VS Code等，你只需要根据自己的实际使用情况进行选择即可。

初始化过程会自动帮我们完成很多工作，省去了手动配置的麻烦，具体来说，会自动完成以下几件事：一是在项目根目录生成openspec/目录结构，这个目录是OpenSpec的核心目录，里面包含三个重要的子目录和文件，分别是openspec/project.md（用于存储项目级约定与背景信息）、openspec/specs/（用于存储当前系统真实的功能规范）、openspec/changes/（用于存储新的变更提案）；二是生成面向AI的说明文件openspec/AGENTS.md，这个文件相当于给AI的说明书，会告诉AI如何读取和使用Spec规范，如何配合我们进行开发；三是为你选择的AI工具安装或更新OpenSpec相关的斜杠命令，比如CodeBuddy Code中的/openspec:proposal、/openspec:apply、/openspec:archive等命令，后续我们可以通过这些斜杠命令快速驱动AI完成相关操作。

初始化完成之后，建议大家先跑几条简单的命令，熟悉一下当前的项目状态，避免后续操作出现问题。第一条命令是“openspec-cn list”，这条命令可以查看当前项目中有哪些活跃的变更提案，方便我们了解项目的开发进度；第二条命令是“openspec-cn spec list --long”，这条命令可以查看当前项目中已经存在的规范能力，让我们清楚当前系统已经实现的功能规范；第三条命令是“openspec-cn view”，这条命令可以打开交互式仪表盘（终端UI），在仪表盘上我们可以更直观地查看项目的规范、变更等相关信息，操作起来更加便捷。

如果你是第一次在项目中使用OpenSpec中文版，建议你先打开openspec/project.md文件，补充项目的相关说明、技术栈和团队约定等信息，比如项目的核心功能、使用的技术框架、代码规范、协作流程等。补充完成之后，你可以在AI助手里给CodeBuddy Code发送这样的指令：“请阅读openspec/project.md和openspec/AGENTS.md，并帮我总结这个项目的上下文和规范驱动开发流程。” 这样AI就能快速了解你的项目情况和规范要求，后续配合起来会更加高效。

第二步：实战演练，用Spec驱动AI开发“用户登录”功能

完成了安装和初始化之后，我们就进入到了核心环节——在CodeBuddy Code中创建第一个变更提案，并通过Spec驱动AI完成开发。接下来，我们就以“给项目添加用户登录功能”为例，详细讲解整个流程，大家可以跟着步骤一步步操作，快速掌握OpenSpec中文版的使用方法。

2.1 用/openspec:proposal搭建变更骨架

第一步，使用/openspec:proposal命令搭建变更骨架。打开CodeBuddy Code的命令行对话窗口，输入斜杠命令“/openspec:proposal 添加用户登录功能”，然后按下回车，CodeBuddy Code会自动调用OpenSpec-cn CLI，在openspec/changes/目录下生成一个新的变更目录，目录名称通常是根据变更内容自动生成的，比如“add-user-login”，这个目录就是我们本次“添加用户登录功能”的变更提案目录。

打开这个变更目录，我们会发现里面包含三个核心文件和一个子目录，分别是proposal.md、tasks.md，以及specs/子目录。其中，proposal.md文件主要用于描述“为什么要做这个变更”和“打算做什么变更”，比如我们可以在这个文件中写下“为了提升系统的安全性，方便用户管理自己的账号信息，需要给系统添加用户登录功能，支持用户使用账号密码登录，登录成功后返回JWT Token并跳转至首页”；tasks.md文件主要用于列出实现这个变更的具体步骤清单，比如后端需要开发登录接口、前端需要开发登录页面、测试人员需要编写登录相关的测试用例等，我们可以按照开发流程，把每一个任务都详细列出来，方便后续跟踪进度；specs/子目录下则用于存储这次变更对应的增量规范，比如我们本次添加用户登录功能，就会在specs/目录下创建auth/子目录，并在里面创建spec.md文件，用于描述登录功能的具体规范。

打开openspec/changes/add-user-login/specs/auth/spec.md文件，我们会看到一个默认的中文结构模板，大致内容如下：“## 新增需求 ### 需求：用户登录 系统应允许用户使用账号密码登录。 #### 场景：登录成功 - 当 用户输入正确的用户名和密码 - 则 系统返回JWT Token - 且 跳转至首页”。这个模板已经给我们搭建好了基本的结构，我们只需要在此基础上补充更完整的验收场景和边界条件即可。

这一步非常重要，因为Spec规范的细致程度，直接决定了后续AI生成代码的准确性和完整性。我们可以给CodeBuddy Code发送这样的指令：“请根据openspec/changes/add-user-login下的proposal.md、tasks.md和specs/auth/spec.md，帮我补充更完整的验收场景和边界条件，再更新这些文件。” 比如我们可以补充“场景：登录失败（用户名错误）”“场景：登录失败（密码错误）”“场景：登录失败（账号未激活）”“场景：登录失败（账号被冻结）”等边界场景，每个场景都明确写出“当”和“则”的条件，比如“场景：登录失败（密码错误） - 当 用户输入正确的用户名和错误的密码 - 则 系统返回错误提示信息‘密码错误，请重新输入’ - 且 不跳转页面，保留在登录页面”。补充完成之后，Spec规范会变得更加细致、可测，能够有效避免后期实现阶段出现“补需求”“改逻辑”的情况，减少不必要的返工。

2.2 用/openspec:apply驱动AI实现开发

第二步，使用/openspec:apply命令驱动AI实现开发。当Proposal和Spec增量已经打磨到比较稳定的版本，没有遗漏的需求和边界条件之后，我们就可以进入实现阶段了。此时，我们只需要在CodeBuddy Code的命令行对话中输入斜杠命令“/openspec:apply add-user-login”（这里的add-user-login是我们本次变更的目录名称），按下回车后，CodeBuddy Code就会自动根据openspec/changes/add-user-login/目录下的proposal.md、tasks.md和增量Spec，开始执行开发任务。

具体来说，AI会按照以下步骤进行操作：首先逐条读取tasks.md中的任务清单，明确每一个任务的具体要求；然后在代码库中实施相应的修改，比如后端接口的开发、前端页面的编写、测试用例的生成等；最后，当一个任务完成之后，AI会自动将tasks.md文件中对应的任务从“- [ ] 未完成”勾选为“- [x] 已完成”，确保任务清单与实际代码状态保持一致，方便我们随时跟踪开发进度。

在这个过程中，我们并不是完全被动等待，而是可以随时插话，对AI的开发过程进行干预和审查。比如我们可以给AI发送这样的指令：“在实现第2.2条任务（开发登录接口）前，请先向我解释你打算修改哪些文件，以及对应的测试策略。” 这样AI会先向我们说明具体的实现思路和测试方案，我们确认无误后，AI再继续进行开发，这样既能保持自动化开发的效率，又能保留必要的人类审查和控制，避免AI生成不符合预期的代码，从根源上降低开发风险。

2.3 用/openspec:archive归档变更，固化规范

第三步，使用/openspec:archive命令归档变更。当tasks.md中的所有任务都已经完成，并且相关代码已经通过测试、合并到主分支，甚至已经上线之后，我们就可以对本次变更进行归档了。归档的目的是将本次变更的增量规范合并到主Specs中，成为系统当前的“真实来源”，同时将历史提案进行归档保存，方便后续查阅和追溯。

归档操作也非常简单，只需要在CodeBuddy Code的命令行对话中输入斜杠命令“/openspec:archive add-user-login”，按下回车后，AI会自动调用底层的OpenSpec-cn CLI，执行归档操作。这个操作等价于我们在本地终端输入命令“openspec-cn archive add-user-login --yes”，其中“–yes”参数表示自动确认归档，无需手动输入确认信息，节省操作时间。

归档完成之后，会发生两件非常重要的事情：一是openspec/changes/add-user-login/目录会被移动到openspec/changes/archive/YYYY-MM-DD-add-user-login/目录下（其中YYYY-MM-DD是归档当天的日期），这样可以将历史变更提案与当前活跃的变更提案区分开来，避免目录混乱；二是本次变更中的增量规范（也就是specs/auth/spec.md中的内容）会被合并到openspec/specs/auth/spec.md文件中，成为系统当前的真实规范。之后，如果你再让CodeBuddy Code理解当前系统的认证规则，只需要让它阅读openspec/specs/auth/spec.md文件即可，不再需要依赖过往的聊天记录，大大提升了协作效率。

第三步：CLI视角操作，更精准掌控开发全流程

除了通过CodeBuddy Code的斜杠命令进行操作之外，我们也可以直接使用OpenSpec-cn的CLI命令，从工程视角更精准地掌控整个变更的生命周期，尤其是对于那些喜欢手动控制、追求严谨性的开发者来说，CLI命令会更加灵活、便捷。接下来，我就给大家讲解一下CLI视角下的验证、实现与任务跟踪，以及归档操作的详细方法。

3.1 规范校验：提前规避格式与内容问题

在开始写代码之前，我们强烈建议大家先用CLI命令对变更提案进行一次严格的校验，这样可以提前发现Spec规范中的格式问题或者遗漏的内容，避免后续开发过程中出现不必要的麻烦。校验命令有两种，第一种是只校验某个具体的变更，命令为“openspec-cn validate add-user-login --strict”（其中add-user-login是变更目录名称）；第二种是一次性校验所有活跃的变更，命令为“openspec-cn validate --strict”。这里的“–strict”参数表示严格校验，会对Spec规范的格式、内容完整性等进行全面检查，确保Spec规范符合OpenSpec的要求。

如果校验过程中发现问题，比如某个“需求”下面没有任何“场景”描述，或者某个“场景”的格式不符合要求，OpenSpec-cn会用中文错误信息明确提示我们，并指向具体的文件路径和错误位置，比如“错误：openspec/changes/add-user-login/specs/auth/spec.md 文件中，‘用户登录’需求下缺少场景描述，请补充”，这样我们可以快速定位问题，并进行修正，非常便捷。

3.2 进度跟踪：实时查看变更详情与任务状态

在开发实现的过程中，我们可以使用CLI命令查看变更的详情和开发进度，方便我们随时掌握项目状态。比如我们可以使用命令“openspec-cn show add-user-login”，查看本次变更的详细信息，包括proposal.md中的变更说明、tasks.md中的任务清单、specs中的增量规范等，所有信息一目了然；如果我们只需要查看增量规范，方便进行Code Review或者脚本处理，可以使用命令“openspec-cn show add-user-login --json --deltas-only”，这条命令会以JSON格式输出本次变更的增量规范，简洁明了，便于后续处理。

另外，我们还可以将“openspec-cn validate --strict”命令加入到CI流水线中，这样可以强制所有PR（合并请求）在合并前必须通过Spec规范的校验，避免出现“规范文件和变更文件不同步”的情况，确保整个项目的规范一致性。比如当某个开发者提交PR时，CI流水线会自动执行Spec校验，如果校验失败，PR就无法合并，开发者需要修正Spec规范中的问题后，重新提交PR，这样可以从制度上保证Spec驱动开发的落地，避免规范流于形式。

3.3 手动归档：灵活控制规范合并时机

关于归档操作，除了通过CodeBuddy Code的斜杠命令之外，我们也可以直接在本地终端执行CLI命令，手动控制归档时机，更加灵活。手动归档的命令为“openspec-cn archive add-user-login --yes”，执行这条命令后，会完成和斜杠命令一样的归档操作，将变更目录移动到archive目录，并将增量规范合并到主Specs中。

除此之外，OpenSpec中文版还提供了一个特殊的归档命令，适用于那些只做了工具层面调整的变更，比如我们只修改了AI的提示词，没有真正修改系统的业务行为，这种情况下，我们不需要将增量规范合并到主Specs中，只需要归档变更记录即可。此时，我们可以使用命令“openspec-cn archive some-tooling-change --skip-specs --yes”，其中“–skip-specs”参数表示跳过Spec规范的合并，只归档变更记录，这样就不会影响到已有的Spec规范，非常实用。

结语：用规范拥抱AI编程，让每一次提交都掷地有声

讲到这里，相信大家已经对OpenSpec中文版的核心价值、本地化优势，以及具体的使用方法有了全面的了解。其实OpenSpec中文版带给我们的，不仅仅是一个工具的升级，更是一种AI编程协作范式的变革。在AI编程日益普及的今天，我们不能仅仅满足于让AI帮我们写代码，更要学会如何更高效地与AI协作，如何让AI成为我们的得力助手，而不是增加我们的工作负担。

在过去，很多开发者之所以觉得AI编程“不好用”“不精准”，并不是因为AI不够强大，而是因为我们没有建立起一套明确的协作规范，导致AI无法精准理解我们的意图，进而出现各种问题。而OpenSpec中文版通过结构化的文档和母语化的交互，为我们和AI之间搭建了一座清晰、可审计、可演化的桥梁，让我们能够用最熟悉的母语，将需求和规范固化下来，让AI严格按照规范执行，从根源上避免了需求偏差和逻辑混乱的问题。

对于中文开发者来说，OpenSpec中文版的意义更加重大。它彻底打破了英文规范框架带来的壁垒，让我们能够用母语进行规范驱动开发，无需再花费额外的时间去翻译、去理解英文规范，大大降低了AI编程的心智成本。无论是个人开发、小型团队协作，还是大型项目的长期演进，OpenSpec中文版都能发挥巨大的价值，尤其是在大型项目和多人协作场景中，它的价值会随着时间的推移持续放大。

想象一下，在一个大型项目中，有多个开发者同时参与开发，每个人都按照统一的Spec规范进行开发，AI也严格按照Spec规范生成代码，所有的变更都有明确的提案和记录，后期维护时，只需要查看Spec规范，就能清楚地了解每一段代码的设计意图和预期行为，无需再花费大量时间去梳理逻辑。这样一来，不仅能提升开发效率，减少返工成本，还能提升代码质量，降低后期维护成本，让整个开发流程变得更加有序、高效。

当然，OpenSpec中文版的成长也离不开每一位中文开发者的支持和反馈。作为一款刚刚发布的工具，它可能还存在一些不足之处，比如某些场景下的交互体验还可以进一步优化，某些功能还可以进一步完善。但我相信，随着越来越多的开发者使用它、反馈问题，OpenSpec中文版会变得越来越完善，越来越贴合中文开发者的使用习惯，成为中文开发者AI编程路上的必备工具。

最后，我想再次强调，AI编程的未来，不仅仅是AI能力的提升，更是协作模式的升级。OpenSpec中文版的发布，为中文开发者打开了规范驱动开发的大门，让我们能够用母语拥抱AI编程，用规范提升协作效率。拒绝模糊，拒绝幻觉，让每一次代码提交都掷地有声，让每一个项目都能高效、高质量地推进，这就是OpenSpec中文版带给我们的核心价值。

如果你也在被AI编程的“幻觉”和需求偏差所困扰，如果你也想提升开发效率、降低维护成本，如果你也想体验规范驱动开发的便捷，不妨立即上手尝试OpenSpec中文版。你可以通过GitHub获取更多详细信息，也可以通过NPM直接安装使用，如果你在使用过程中有任何建议或反馈，欢迎在GitHub上提交Issue，和我们一起完善OpenSpec中文版，推动中文AI编程生态的发展。

GitHub地址：https://github.com/studyzy/OpenSpec-cn

NPM包地址：@studyzy/openspec-cn

让我们一起拥抱AI编程新纪元，用OpenSpec中文版，实现规范驱动开发自由，让AI真正成为我们编程路上的得力伙伴，助力我们开发出更多优秀的项目！