Superpowers：一个用规格驱动 AI 编码智能体的开源技能框架
Superpowers 是一个开源框架，为 AI 编码智能体强制执行 Spec-First 纪律。了解其强制流水线——头脑风暴、规格、计划、TDD、验证——如何在 AI 辅助工程时代验证规格驱动开发的价值。
Spec Coding 博客
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如何在编写迁移之前先规格化数据库模式
迁移文件是永久性的。一旦它在生产环境中运行，你无法撤销它，只能再写一个迁移来修正。然而大多数团队写迁移的方式和写应用代码一样：打开编辑器，开始敲列定义，约束条件边写边想。
如何编写遵守规格的 AI 编程提示词
为什么 AI 编程工具会加上你根本没要求的校验逻辑，把下游还有消费者的字段随手重命名，还生成一堆超出任务范围的辅助函数？因为你丢给它的是一个"要解决的问题"，而不是一份"要遵守的 spec"。
AI 编码治理：用规格驱动的 Prompt 设立边界
用 spec-driven prompts 治理 AI 辅助编程：提示词必须包含什么、AI 必须遵守哪些边界，以及让“这是 AI 写的”变成可核验声明的审计链。
AI 编码 PR 评审：用验收标准衡量通过与否
围绕「AI 编码 PR 评审：用验收标准衡量通过与否」展开，说明可测试输入、预期结果、边界条件和评审标准，帮助 QA 与开发提前对齐，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
AI 编码合并前风险登记：merge 之前要追踪的条目
围绕「AI 编码合并前风险登记：merge 之前要追踪的条目」展开，说明如何用规格约束 AI 编码、保留人工评审点，并用证据判断实现是否达标，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
AI 编码的测试证据门禁：为什么通过用例还不够
AI 写出的代码读起来都像能跑。有时候它甚至能通过自己写的那套测试。我现在的规矩是：不信代码，不信测试，只信"这些测试真的能抓住真实 bug"的证据。下面讲的，就是我在合并前如何把这份证据落成具体文件。
为 Agentic 客户端设计 API 规格
围绕「为 Agentic 客户端设计 API 规格」展开，说明契约字段、兼容边界、失败路径和评审检查点，帮助团队在上线前减少集成风险，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
契约测试计划：从 OpenAPI 到 CI
围绕「契约测试计划：从 OpenAPI 到 CI」展开，说明契约字段、兼容边界、失败路径和评审检查点，帮助团队在上线前减少集成风险，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
事件驱动系统的规格模式：契约与消费语义
事件驱动系统的规格范式：事件 schema 版本化、command 与 fact 事件的区分、choreography 与 orchestration 的取舍、幂等处理器，以及最终一致性边界的明确表达。
如何在技术规格中定义非目标
项目能否按时交付，最大的预测指标不是目标清单——而是非目标清单。写了明确非目标的团队，大致能按计划完成。没写的团队，往往在三周后还在争论某件事到底算不算在范围内。我见过的每一个延期的项目，非目标章节要么缺失，要么就只有孤零零一行字。
支付链路规格：失败场景与重试矩阵
我评审过的大多数支付规格，都用三页篇幅描写 happy path，再用一句话描写失败行为：“出错时重试”。生产环境里 80% 的事故，就是从这一句话里冒出来的。
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