文档优先编码
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技能介绍
在写代码之前,规格本身才是产物
许多团队把「AI 写代码」当作魔法。但真正卡住流程的,往往不是模型能力,而是喂给它的规格:字段名拼错了、边界条件没写、异常路径留白。模型不会主动提问,它只会按自己的假设往下写,结果生成一堆看似合理、实际偏离需求的代码。排查半天,缺陷其实早在文档阶段就埋下了。
这个技能的思路恰好相反:文档即产品,代码只是打印件。只有当规格足够精确,AI 才能在不追问的前提下直接执行。
它如何工作
核心是一条「两道闸门 + 一次对抗评审」的流水线:
- Spec Gate(13 项清单):检查规格的结构完整性——接口、参数、返回值、错误码、边界条件是否齐备。回答的问题是:
AI 能不能不追问就执行? - Clarity Gate(9 个检查点,独立工具):排查文档中哪些句子是假设、哪些是事实,防止模型把猜测当定论。
- 对抗评审(Phase 2.5):正式执行前,用一个「敌对评论者」对规格做压力测试,主动找漏洞。
时间按 40/40/5/10/5 切分,文档阶段占大头。完整链路是:
Spec Gate → Clarity Gate → 对抗评审 → 验证通过的规格 → 代码执行
适用边界
- 这是文档方法论,不是编码方法论。它不会替你决定框架选型,也不负责写实现。
- 核心工作量在写作上。如果团队不愿重写规格,只是把旧文档丢给 AI,效果会很有限。
- Clarity Gate 是独立工具,需要另行准备。
- 适合要交付的工程项目,不适合一次性脚本或探索性原型。
使用场景
- 接口文档写了一半,想确认参数和错误码是否够 AI 直接生成代码而不追问。
- 团队常把旧文档丢给 AI,生成结果总偏离需求,需要在执行前做一次规格压力测试。
- 新功能立项,要求把需求拆成 13 项结构化规格,逐项检查完整性后再交给 AI 写实现。
- 担心文档中混入了假设而非事实,需要先用 Clarity Gate 扫描再进入编码。
适合人员
- 后端工程师,需要将接口规格文档化以便 AI 准确生成服务端代码。
- 技术文档工程师,负责产出 AI 可直接执行的结构化需求说明。
- 团队技术负责人,想在编码前用对抗评审过滤规格中的隐含缺陷。
- 开发者,反复因文档模糊导致 AI 生成错误代码,希望建立规格检查流程。