流式编码直播

解决什么问题

传统开发中，AI 编码常因需求文档模糊、结构缺失陷入「生成-修改-再生成」循环——开发者以为在优化代码，实则反复澄清需求。根源并非 AI 编码能力不足，而是文档未达到「AI 可直接执行」的标准。当文档清晰到无需额外提问时，代码生成便会自动化，这才是问题的核心。

核心工作逻辑

• 文档优先，代码为输出：将文档作为主要交付物，代码只是文档的「打印输出」。所有开发精力先聚焦文档质量，而非直接编写代码。
• 对抗性评审（Phase 2.5）：在执行前引入挑剔视角，压力测试需求规范。采用 40/40/5/10/5 的时间分配，确保规范经得起极端场景考验。
• Spec Gate 检查清单：内置 13 项结构完整性检查，如 需求目标是否明确、边界条件是否覆盖，确保 AI 无需追问即可执行。

• 双门验证流程：

1. Spec Gate（13 项，本技能）→ 验证「AI 能否无需提问执行」
2. Clarity Gate（9 项，独立工具）→ 验证「AI 是否会混淆假设与事实」
3. 对抗性评审 → 生成验证后规范 → 执行

适用边界

• 适合需求明确、需 AI 直接生成代码的场景，尤其适合标准化产品开发。
• 依赖文档质量，要求开发者具备规范撰写能力，不适合需求模糊或需高度交互探索的项目。
• 对抗性评审需投入额外时间，需权衡项目复杂度与文档投入成本。