规范驱动开发本质上是对一个新问题的回应：代码生成变得很快，但可靠的意图传递却没有跟上。OpenSpec 通过围绕提案、规范、设计和任务构建的轻量级工作流，加上一套对助手友好的命令和项目配置，填补了这一空白。

我针对同一个真实功能评估了三款规范驱动型 AI SDLC 工具：对一个现有的无服务器 Python 服务进行中等规模的后端扩展，涉及安全性、身份验证和 IaC。

来自 OpenClaw 创造者的Vibe Coding经验

我试图分解一种结构化的方法来向 AI 应用构建器和编码 agent 提问，特别是针对设计和产品管理用例。

软件现在可以自己编写、运行和修复自己——我们的工作正在从控制转向描述。

你可以用提示词写出初稿。但你无法在凌晨三点，当你的追踪信息不一致、日志在欺骗你时，用提示词穿越分布式系统中的海森堡 bug。

一个真实的构建项目。4 个静默 bug。8 个小时白白浪费。以下就是解决这个问题的框架。

知道如何调试氛围代码是当前最高杠杆的技能之一。

这是热情支持者不想承认的：你仍然需要懂技术。你仍然需要理解软件如何工作：架构、依赖、约束、权衡。

我提出一个新规则：如果你用氛围编程创建了代码，就对其进行"氛围检查"。然后，确保你的开发环境建立在现代的、以身份优先的安全基础之上。

如何与AI智能协作，维护你的设计系统，构建感觉真实的产品

我每天构建AI产品时使用的提示词最佳实践。来自一个靠"氛围"而非"敲代码"来编程的设计师。

规格习惯、80/20之墙和5项目进阶——安装前后你需要知道的一切

我们高估了AI的记忆能力，低估了它的编排能力。

AI写代码的速度超过了我们验证它的速度，这是AI目前最大的问题之一。

如果一个普通人（而不是LinkedIn上那些烦人的家伙）用上了Claude Code会怎样？

Vibe编程最佳实践在提示工程、上下文管理和迭代生成方面有着广泛的覆盖。但几乎没有一篇涉及测试。本文用一份可打印的、分阶段的vibe编程清单填补了这个空白。

任何人真的都能用AI构建他们想要的东西吗？🤔

我以为我们有一个非常清晰的界限：vibe编程就是你根本不看代码的那种方式。你可能甚至不知道怎么编程。