规范驱动开发所需的三个技能

如果你想让 AI 智能体更大概率构建出正确的东西，你就应该编写规范来指导它。这很简单：编写描述用户行为的产品规范，以及描述实现策略的技术规范。这些规范应以 Markdown 文件的形式编写，并纳入实现的拉取请求（PR）中，以便你的队友可以审查。你应该使用技能（Skills）来编码整个流程。下面是这个流程，它既可以在 Warp 内部使用，也可以在外部使用，并且全部开源，你可以根据项目调整规范。

1. 从使用 /write-product-spec 编写产品规范开始

该技能会在当前仓库的 specs/ 目录下创建一个 PRODUCT.md 文件。PRODUCT.md 的目标是从用户角度描述一个功能，即功能的“是什么”。它应包括对 Figma 模型、截图等的引用。格式是用户故事 + 一份非常详细的产品不变量列表，以便智能体可以在代码中验证，甚至可能通过计算机使用（computer use）来验证。

2. 接着使用 /write-tech-spec 创建技术规范

该技能会在同一个 specs 目录下创建一个 TECH.md 文件。TECH.md 的目标是描述功能的实现策略，即功能的“怎么做”。它应包括整体架构指南、具体的代码位置，以及智能体在编写代码时应该知道的任何其他信息。

3. 要求智能体实现规范

这应该适用于任何智能体，即使推理水平较低也能工作。

4. 验证实现是否与规范匹配

仅仅要求智能体实现规范是不够的，你还需要确保它正确地完成了。在审查实现 PR 时，我在 Warp 中使用一个技能名为 /validate-changes-match-specs，它要求智能体再次检查其工作，并反馈任何不一致之处。然后智能体带我逐一检查这些不一致之处，以及我希望如何解决它们。
0:16

5. 使用计算机使用（computer use）进行验证

最后，我们内部有一个专门的技能，使用 Oz 进行计算机使用来验证用户体验（UX）变更。这会为智能体创建一个云沙箱，使其可以通过鼠标和键盘访问来验证自身工作。我们构建了一个原生的 Rust 桌面应用程序，因此需要这种沙箱机制来让智能体进行端到端验证。你可以在此处看到实际操作。

你可以在 https://github.com/warpdotdev/common-skills 找到这些技能，并通过以下命令安装：
npx skills add warpdotdev/common-skills

非常希望听到大家是如何做这件事的！