代码都被 AI 写了，那人干什么？（SDD 超级干货）
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📌 一句话摘要 本文提出 SDD（规范驱动开发）方法论，通过 prd.md、design.md、arch.md 三个基线约束 AI 产出方差，并以五步实例化流程实现从需求到代码的全链路 AI 驱动开发。 📝 详细摘要 文章指出 AI 时代传统研发流程失效的核心原因：前半段执行时间被 AI 压缩后，人与人之间的沟通评审成为瓶颈。为此作者提出 SDD（Specification-Driven Development）规范驱动开发，将产研流程从「人工驱动」进化为「约束与规范驱动」。文章定义了三个通用规范基线——prd 模板、设计约束、架构约束，并详细展开五步实例化流程：需求实例化（prd-A）、设计实例化（design-A）、架构实例化（arch-A）、生成执行计划（PLAN 模式）、执行计划（CODE 模式，含多 Subagent 协作）。核心原则是单任务上下文、AI 在规范范围内执行、人类负责决策与兜底，最终总结为十六字：规范先行、人类决策、AI 执行、人类兜底。 💡 主要观点 AI 时代传统研发流程失效的根源在于沟通成为瓶颈 AI 大幅压缩了需求、设计、架构、测试等执行环节的时间，但流程中各角色间的人工评审与沟通并未相应缩减，导致沟通占比相对膨胀成为项目推进的主要制约 SDD 通过三个基线约束降低 AI 产出的方差 AI 知识广但幻觉多，缺乏对特定公司、产品、团队约束的了解；通过 prd.md（需求模板）、design.md（设计约束）、arch.md（架构约束）三个基线，将资深人员的判断力蒸馏为可复用的规范文档，为 AI 划定执行边界 五步实例化流程实现规范到具体产出的映射 需求实例化（prd.md+需求→prd-A）、设计实例化（design.md+prd-A→design-A）、架构实例化（arch.md+prd-A+design-A→arch-A）、PLAN 模式（理解需求/设计/架构，生成任务拆解与验收标准）、CODE 模式（单任务上下文+多 Subagent 协作执行），每步均需人类调优审核兜底 多 Subagent 协作是提升大规模 AI 编码质量的关键机制 单 Agent 上下文过长容易失忆，大项目需配置多个 Subagent 各管一摊（前端只读 design-A 和 design.md，逻辑只读 arch-A 和 arch.md，测试读 PLAN 中的测试任务），使上下文更聚焦、输出质量更高 人的角色从执行者转变为规范制定者与决策兜底者 SDD 不消除产品经理、设计师、架构师岗位，而是将其核心价值从反复评审沟通转为制定基线、反馈调优、审核决策，底线规范在项目实践中持续迭代提升 💬 文章金句 真正 AI-native 的公司，对研发流程彻底进行了重构。而绝大部分非 AI-native 的公司，流程未变，只是流程中的各个角色，使用了 AI 工具提高自己的效率而已。 AI 并不是能力不行，而是 AI 的知识太广，幻觉太多，如果不加以约束与规范，产出质量的'方差'将特别大。 规范先行、人类决策、AI 执行、人类兜底。 大项目必须多 Agent。单 Agent 上下文太长会失忆，多 Subagent 各管一摊，上下文更聚焦，输出质量更高。 📊 文章信息 AI 初评： 82 来源： 架构师之路 作者： 架构师之路 分类： 软件编程 语言： 中文 阅读时间： 14 分钟 字数： 3440 标签： AI 编程 , Spec Coding , 技术领导力 , 代码质量 , 后端开发 阅读完整文章