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概述

用 SpecKit 和 AICode 改造存量 Java Web 系统，可以把“拍脑袋写代码”的 vibe coding，升级成一套可复用、可协作、可审计的规范驱动开发流程，尤其适合中大型 Spring Boot 项目。

引言：从 vibe coding 到规范驱动

近两年 AI 编程工具极大提升了个人开发效率，但在成熟存量系统中直接“对着大模型聊天写代码”，很容易引入风格不统一、边界不清晰、测试缺失等问题。

SpecKit 提出的规格驱动开发（Spec-Driven Development, SDD），通过一套从需求到代码的可执行规范，把 AI 从“写代码助手”升级为“按规格交付的工程承包商”。

将 SpecKit 与 AICode 类工具结合，可以在 Spring Boot 等 Java 后端项目中形成标准化的五步流程：对齐原则 → 规格化需求 → 技术方案与模型设计 → 任务分解 → 自动实现与回归，显著提升协作效率与可维护性。

背景：存量业务系统中的典型痛点

在一个运行多年的存量系统中，引入 AI 编码通常会遇到以下问题。

• 需求模糊且多口径

  • 产品、运营、后端、前端对同一需求的理解存在偏差，口头澄清成本高。
  • 需求文档缺失或分散，AI 无法稳定理解上下文，产出的代码质量波动大。

• 代码风格与架构分裂

  • 老代码使用传统三层架构，新代码夹杂 DDD、事件驱动、各种工具封装，风格不一致。
  • AI 生成代码如果没有“宪法级”规范约束，很容易引入新的架构分支和隐性技术债。

• 测试与质量不可控

  • 存量系统往往测试覆盖不高，AI 生成代码缺乏统一测试约束，业务回归风险大。
  • 代码评审成本上升，因为人要花大量时间读 AI 产出的代码并补测试。

• 团队协作困难

  • 不同开发者各自和 AI“聊天”，上下文不共享、规范不一致，协作成本反而上升。
  • 变更记录难以追踪：哪个功能是人写的、哪个是 AI 写的、基于哪份需求讨论，缺乏可追溯性。

SpecKit 核心理念与五步流程

SpecKit 做的到底是什么

• SpecKit 将“项目规则 + 需求 + 技术方案 + 任务清单”全部变成结构化、可执行的规范文件，包括 constitution、requirements、spec、api、data-model、architecture、tasks 等。
• 在这些规范之上，AI 才开始“实现代码”：通过实现命令按任务清单逐项生成具体代码，并在过程中持续对照规范做质量检查。

五步流程总览

以一个“订单批量补发报备图片”的存量需求为例，典型的 SpecKit + AICode 流程可抽象为五步。

1. 对齐原则：Constitution（项目宪法）
   • 明确代码风格、分层规范、异常处理、日志规范、测试要求、性能指标等，生成constitution.md。
2. 需求规格化：Requirements & Spec
   • 将零散的需求描述整理为结构化的需求requirements.md，再产出更技术化的spec.md供研发对齐。
3. 技术方案与模型设计：API / Data Model / Architecture
   • 由 AI 在 SpecKit 约束下生成api.md、data-model.md、ARCHITECTURE.md等，统一接口与数据模型。
4. 任务分解：Tasks
   • 使用任务命令生成tasks.md，形成可执行的任务列表（控制器、服务、仓储、测试、配置等）。
5. 代码实现与迭代：Implement
   • AICode 在任务清单和规范文件的约束下完成具体代码生成，多轮迭代微调与评审，并结合 CI/CD 做自动化校验与回归。

从零到一：在项目中落地 SpecKit

这一节以“订单批量生成报备图片”功能为贯穿示例，假设你有一个使用 Spring Boot 3.x + Java 17/21 的微服务项目，需要在不破坏现有架构的前提下引入 AI 辅助开发。

Step 1：定义项目宪法 constitution.md

目标是给 AI 一份“项目级的开发宪法”，避免它乱改架构与风格。

建议在仓库根目录下新增speckit/constitution.md，内容可包括：

• 工程与架构约束

  • 后端统一使用 Spring Boot 3.x + Spring MVC，遵循典型 Controller → Service → Repository 分层。
  • 业务逻辑不得写在 Controller 中，必须封装到 Service 层。
  • 统一使用统一的异常基类和全局异常处理器，错误码规则写清楚。

• 代码风格与命名规范

  • Java 使用驼峰命名，类名使用业务含义，禁止缩写。
  • DTO、VO、Entity、Repository、Service 的命名后缀统一。

• 测试与质量标准

  • 所有新增业务逻辑必须附带单元测试，使用 JUnit 5 + Mock 框架，覆盖核心 Happy Path 与关键边界。
  • 对外接口变更需要补充接口级回归测试（可通过 Spring MVC 测试或集成测试）。

• 性能与安全要求

  • 对批量处理操作需保证单次请求的处理时间和并发策略，避免影响核心链路。
  • 涉及用户隐私或敏感数据的字段需要按照既有安全规范处理。

该文件会在 SpecKit 初始化和任务执行时反复作为“裁判规则”，约束 AI 的代码产出。

Step 2：需求规格化 requirements.md & spec.md

接下来要把“零散的产品需求”变成 AI 能读懂且可追踪的规范文件。

• 在 SpecKit 中可以通过需求命令生成requirements.md草稿，再由人工补充和修订。
• requirements.md中推荐结构：
  • 背景与业务目标
  • 用户角色与典型场景
  • 功能性需求（按用例列出）
  • 非功能性需求（性能、稳定性、审计、权限等）
  • 业务规则与限制

示例片段（简化）：

# 背景 为满足监管要求，需要为历史订单生成并补发报备图片，支撑后续抽检和审计。 # 核心场景 - 运营同学在控制台选择时间范围与订单类型，触发批量生成报备图片任务。 - 系统异步执行任务，支持分页、断点续跑与失败重试。

• 在此基础上，通过规范命令生成spec.md，由 AI 将偏业务的描述翻译成面向开发的规格，包括接口粒度、交互流程、错误处理策略等。
• 人工需要再次审阅spec.md，确认与产品侧理解完全一致，再将其作为后续技术设计和编码的唯一依据。

Step 3：生成 API 与数据模型规范

在需求达成共识后，用 SpecKit 生成 API 规范与数据模型规范，作为前后端协作与数据库变更的基础。

• api.md：约定对外暴露的 REST 接口

  • 路径、方法（GET/POST）、请求体与响应体字段、状态码与错误码、鉴权与权限说明。
  • 例如：
    • POST /api/admin/report-image-tasks：创建批量生成任务。
    • GET /api/admin/report-image-tasks/{taskId}：查看任务进度与结果。

• data-model.md：实体模型与表结构

  • 新增的任务表、任务明细表、状态字段、索引设计等。
  • 明确与现有订单表之间的关联方式（外键、业务主键）。

• ARCHITECTURE.md：架构视图

  • 描述该功能在现有微服务中的边界与依赖，明确是否需要新服务、还是在某个既有服务中扩展。

这些规范随后会用于指导 AICode 两个方向的产出：一是具体 Java 类和接口定义，二是数据库脚本和映射层代码。

Step 4：任务分解 tasks.md

有了规范之后，使用 SpecKit 的任务功能让 AI 为你列出完整的开发任务清单。

典型任务列表会包含：

• 领域与数据层

  • 定义ReportImageTask实体与映射。
  • 扩展或新增 Repository 接口与实现。

• 应用与接口层

  • 新增ReportImageTaskController与对应的请求/响应 DTO。
  • 在 Service 层实现任务创建、状态查询、批处理执行逻辑。

• 基础设施与集成

  • 集成批处理调度（如 Spring Batch、定时任务）。
  • 新增外部服务或存储（如对象存储客户端）。

• 测试与验证

  • 单元测试、集成测试、接口回归用例。
  • 上线前联调与回归范围说明。

这个tasks.md既是 AI 的“施工清单”，也可以直接纳入项目管理工具（Jira、禅道等）作为任务拆分基础。

Step 5：AICode 驱动的实现与迭代

在上述规范与任务之上，AICode（如 IDE 插件或专用 AI 编码工具）开始发挥作用。

• 将spec.md、api.md、data-model.md、constitution.md等上下文注入 AICode，使其在生成代码时受到统一约束。
• 按tasks.md的粒度逐项请求 AI 实现：
  • 先生成接口与 DTO。
  • 再生成 Service 骨架与 Repository。
  • 最后补齐单元测试与必要的配置。

人工职责变成：

• 评审 AI 产出的代码是否符合宪法与规范。
• 纠正业务细节偏差，并将修正同步回spec.md或补充到requirements.md中。
• 通过 CI/CD 管道跑完 lint、测试、静态分析，确保整体质量。

代码层面的实践要点

这一节给出一些更贴近代码的操作建议（示例为简化版伪代码风格，便于在你的项目中调整应用）。

约束 AICode 的输入上下文

在让 AI 生成代码前，尽量提供以下信息：

• 相关规范文件的摘要：
  • constitution.md中与当前任务高度相关的片段。
  • api.md中该接口的请求、响应定义。
• 项目已有代码示例：
  • 一个典型的 Controller + Service + Repository 组合，用作“风格样板”。
• 具体任务描述：
  • 从tasks.md挑出当前任务的条目，让 AI 以此作为执行目标。

这样可以让 AI 产出的代码更符合既有工程风格和抽象层级，减少后期重构成本。

示例：Service 层任务描述（伪代码）

任务描述示例（给 AI）：

在现有的 Spring Boot 项目中，基于以下规范： - constitution.md 中的分层和异常处理约定 - api.md 中的 "创建报备图片批量任务" 接口定义 ->与传统开发模式的核心差异
下面表格总结传统“人工驱动开发”与“SpecKit + AICode 规范驱动开发”在几个维度上的典型差异。
维度
传统模式（无 SpecKit / AICode）
规范驱动 AI 模式（SpecKit + AICode）
需求管理
需求多在 IM 群聊、零散文档中，口径不一致，易误解。
统一沉淀到requirements.md/spec.md，版本可追踪，研发以同一规格为准。
架构与风格
依赖资深同学“口头规约”和 Code Review，落地不均衡。
有constitution.md和ARCHITECTURE.md作为架构宪法，AI 生成代码也必须遵守。
任务拆分
由人拍脑袋拆分，粒度不一，跨人协作难度大。
通过tasks.md由 AI 结合规范统一拆分任务，便于分工与追踪。
编码效率
人工手写，复杂逻辑和样板代码耗时长。
AICode 在规范约束下快速生成样板与逻辑，人更多投入在业务与抽象质量上。
代码质量
质量高度依赖个人能力，测试缺失常见。
宪法中明确测试和性能要求，AI 自动生成基础测试，人负责关键路径与边界补充。
文档与实现一致性
文档常年滞后或失真，很难作为真源头。
规范文件是“真源头”，实现依赖规范，变更要先更规范再更代码。
团队协作
每人各写各的，风格与抽象差异大，协同成本高。
编码风格、接口设计、模型命名由规范统一，AI 成为“统一执行器”。
可维护性与知识沉淀
依赖口碑与个人记忆，新人上手慢。
需求、架构、任务、代码一体化沉淀，新人只需阅读规范与关键代码即可上手。
团队协作与规范落地实践
在团队层面，SpecKit + AICode 的引入不只是安装几个工具，而是一次轻量的研发流程升级。
角色分工与协作模式
架构师 / 资深工程师
负责制定与维护constitution.md、ARCHITECTURE.md，定义可允许的技术栈与边界。
负责对关键规范变更进行评审（如新增跨服务调用、数据库结构变更）。
模块负责人 / 后端开发
主导requirements.md与spec.md的编写和修订，与产品侧对齐。
主导api.md、data-model.md的生成与确认，保证对外接口稳定性。
团队成员与 AI 使用者
基于tasks.md承接任务，使用 AICode 生成与改写代码。
遵守宪法与规范，发现规范缺失或矛盾时提出修订。
代码评审（Code Review）流程优化
引入 SpecKit 之后，Code Review 的关注点会发生转移。
从“检查代码细节”转向“检查是否符合规范与业务意图”：
是否遵守了constitution.md的分层与异常处理规则。
实现是否准确满足spec.md里的业务规则和边界场景。
将规范文件作为 Review 清单的一部分：
PR 模板中增加检查项：
是否有对应的requirements/spec/api/data-model变更链接。
是否有足够的测试覆盖。
对 AI 自动生成的样板代码采用“抽查 + 重点检查”的策略，把精力集中在复杂逻辑和边界处理上。
与 CI/CD 的集成
要让 AI 生成的代码“安全落地”，必须依赖一条严密的 CI/CD 流水线。
CI 阶段
静态检查：Checkstyle、SpotBugs、SonarQube 等工具，强制执行基本风格和质量标准。
单元测试：强制要求新增模块单元测试通过，覆盖率不下降。
合约测试（如有）：确保对外 API 行为未破坏既有调用方。
CD 阶段
蓝绿发布或灰度发布，降低 AI 引入变更导致的线上事故风险。
自动化回滚策略，配合监控指标（错误率、延迟、QPS）进行异常检测。
这些机制与 SpecKit 并不冲突，反而相互增强：规范定义“应该是什么”，CI/CD 负责保证“实际就是这样”。
在存量项目中渐进式落地的建议
对于已经运行多年的 Spring Boot 系统，不建议一次性“大重构”，而应该采用渐进式策略。
从新需求或低风险模块开始
优先选取业务相对独立、改动边界清晰的模块（如批处理、报表、内部工具）试点 SpecKit + AICode。
逐步补齐旧模块的规范
对于老模块，先抽取“显性规范”到constitution.md和ARCHITECTURE.md，再在新需求迭代中逐步清理遗留问题。
将规范与知识库结合
将requirements/spec/api/data-model等文件纳入内部知识平台或文档系统，便于搜索和交叉引用。
最终目标是让“写规范 → AI 按规范实现 → 人做业务与质量把关”成为默认工作方式，而不是“实验项目中的新鲜玩具”。
扩展阅读
AI + Java 工程实践
SpecKit 与 AI 编码实践
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AI 代码助手 - 开源项目：ai-code-helper（Liyupi）
🔗 https://github.com/liyupi/ai-code-helper
GitHub：AI 代码辅助工具仓库
AI 母体项目 - yu-ai-code-mother（Liyupi）
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社区技术文章 / 深度解析
xmsumi 技术社区文章
🔗 https://xmsumi.com/detail/1725
CSDN: AI 编码 / 实践相关文章
🔗 https://blog.csdn.net/qq_35766758/article/details/148209616
腾讯云开发者社区
🔗 https://cloud.tencent.com/developer/article/2539833
视频 & 多媒体学习资源
YouTube 技术讲解视频（AI/Spring/编码）
🔗 https://www.youtube.com/watch?v=YVFbc06cV_w