流式编程

要解决的核心问题

很多开发团队引入AI辅助编程时，常面临代码生成准确率低、返工率高的问题。根源是需求文档、接口说明等不够清晰，AI无法准确理解开发意图，只能基于模糊信息猜测实现逻辑。传统开发中，文档常被视为附加产物，而非驱动开发的前置条件，导致AI难以发挥作用。

技能的核心工作逻辑

Stream Coding 采用文档优先的开发思路，核心目标是打造AI就绪的文档，让清晰文档驱动代码自动生成。其核心包含两个关键机制：

• Spec Gate 清单：13项结构化检查项，验证文档是否满足代码生成的完整性要求，判断AI能否无需额外提问就能执行开发。
• Phase 2.5 对抗性评审：正式开发前，用敌对评论者视角对规格文档压力测试，排查隐含漏洞、逻辑矛盾等问题。

整体流程遵循严格管线规范：Spec Gate → Clarity Gate（另一工具负责）→ 对抗性评审 → 验证后的规格文档 → 代码执行，通过层层校验降低开发风险。

适用边界与注意点

该技能核心是文档方法论，而非直接编码工具，不能替代代码编写环节，仅能为代码生成提供前置支撑。其次，对抗性评审的效果依赖于评审者经验，团队需结合实际项目复杂度调整评审深度。此外，Spec Gate 仅关注文档结构完整性，逻辑层面的准确性仍需人工确认，不能完全依赖工具校验。