用途：Spec-Driven Development 是一套系统化的软件功能开发方法论，通过需求、设计、任务三个阶段的结构化规划，保证质量、可维护性与交付成功率，把模糊的功能想法转化为定义清晰的规格。
适用场景：适合包含多组件、集成或用户交互的复杂功能；返工成本高的高风险项目；需要团队共享理解与知识留存的项目；以及 AI 辅助开发中需要清晰结构提升输出质量的场景。不太适合有明显解决方案的简单缺陷修复、快速迭代的实验原型、时间紧迫的紧急热修，以及歧义极少的成熟模式。
三阶段流程：
- 需求收集：把模糊想法转为清晰可测试的需求，编写用户故事，用 EARS 格式定义验收标准，识别边界情况与约束，并验证完整性与可行性。EARS 模式包括 WHEN [event] THEN [system] SHALL [response]、IF [precondition] THEN [system] SHALL [response]、WHEN [event] AND [condition] THEN [system] SHALL [response]。
- 设计文档：研究技术方案与约束，定义系统架构与组件交互，明确数据模型与接口，规划错误处理与测试策略。文档结构包含 Overview、Architecture、Components and Interfaces、Data Models、Error Handling、Testing Strategy，并用决策记录（Context、Options Considered、Decision、Rationale）记录关键选择。
- 任务规划：把设计拆解为可执行的顺序实现步骤，将设计元素转为具体编码任务，按依赖排序，定义目标与完成标准，并引用需求保持可追溯。任务采用清单结构，每个任务建议控制在 2-4 小时。排序策略有 Foundation-First、Feature-Slice、Risk-First 与 Hybrid。
质量清单：需求需覆盖所有用户角色、正常/边界/错误情况，可测试可度量，无冲突且一致使用 EARS；设计需覆盖全部需求、明确组件职责与接口、处理预期失败并考虑安全；任务需覆盖所有设计组件、尊重依赖顺序、每个任务产出可测试代码并包含需求引用。
与 AI 工作流集成：先提供项目背景、约束与目标，按阶段推进（需求完成后再设计，设计完成后再任务），通过对话迭代而非单次请求，让 AI 对照清单审查输出，并维护需求、设计、任务之间的链接。
常见陷阱：跳过阶段、需求模糊、在需求中写实现细节、过度设计、任务粒度过大、遗漏错误情况。
完成规格后：按任务顺序开始实现，标记任务完成跟踪进度，若实现暴露缺口则更新规格，对照需求验证已完成工作，并记录经验供后续规格参考。
限制：资料未提供具体安装命令、平台支持、收费方式或价格信息。