什么是Vibe Coding和Spec Coding？两种AI开发模式的区别与选择
2025年初，随着大模型能力变强，一种新的开发方式火了起来，叫Vibe Coding。
一、Vibe Coding是什么
Vibe Coding的核心就是：通过和AI对话，把模糊的想法一步步变成能跑的产品。你不用像传统开发那样先画架构图、拆解需求、定义接口。你只需要：
用大白话跟AI说你想做什么
AI帮你生成代码
你跑起来看看效果，再调整描述
多聊几轮，慢慢把东西做出来
举个例子：
帮我写一个文件上传组件，要支持拖拽和进度条
再加个失败重试功能
顺便支持下图片预览
这个UI不太对，直接用antd的组件这种模式有几个特点：
没什么约束，不用严格定义输入输出
靠多轮对话来迭代
能快速看到结果
很依赖当前对话的上下文
二、为什么Vibe Coding这么火
这东西能火起来，是因为它解决了不少痛点：
启动成本极低。不用写设计文档，不用定义接口，甚至不用想清楚需求，直接开干。
开发速度快。样板代码、通用逻辑，AI瞬间就能生成。
更符合人的思维习惯。人本来就是说大白话提需求，没人会先写接口文档再说话。
做原型特别快。做个demo、写个工具脚本，效率高得离谱。
三、Vibe Coding的问题
Vibe Coding在小问题上表现很好，但一到复杂系统就容易失控。
问题一：起点容易偏
你给AI一句模糊的描述，但真实系统往往很复杂，有很多隐含的东西：
现有的架构限制
数据模型的约束
业务规则
历史代码逻辑
这些东西你没写进prompt里，AI不知道，就开始自由发挥。它根据经验补全了一个看起来没问题的方案。但一旦一开始理解偏了，后面所有生成都在错的方向上越走越远。
问题二：上下文会丢
聊的轮数多了，AI就开始"失忆"。具体表现就是：
已经定好的接口又被改掉
明确说过的约束被忽略
关键细节在后面就忘了
根本原因是：上下文窗口有限，信息会被压缩或截断；自然语言本身就不够结构化；没有稳定的长期记忆。
结果就是前面花大把时间对齐的东西，后面又被覆盖了。
问题三：过程没法控制
到了项目后期，问题更严重：
决策和核心逻辑散落在不同的聊天记录里
没有中间产物，没法追溯当时为什么这么设计
这时候开发状态变成：没有工程文档，只有聊天记录。带来的后果就是：
对话断了就很难继续
换个任务就要重新解释一遍上下文
团队协作基本没法搞
AI不知道自己在做什么，开发者也没法控制方向。这就是典型的迷路状态。
四、Spec Coding是什么
Spec Coding（规范驱动开发）是另一种AI开发模式，专门用来处理复杂系统的。
它以明确的功能规范为核心，让AI在清晰的结构化文档指导下生成代码。
整个流程是这样的：
1. 描述需求
你先说清楚要做什么、为什么做、做了哪些决策、范围是什么。需求说得越清楚，AI生成的结果就越符合预期。
2. AI帮你澄清需求
AI不会直接写代码，它会先跟你确认几轮，把需求细节问清楚。比如功能范围、技术选型、数据结构、系统边界这些。
3. 生成方案文档
需求确认后，AI会生成完整的实现方案文档，包括项目目标、功能模块设计、技术实现思路、系统结构说明等。你可以直接在文档里修改或补充。
4. 拆分任务
有了方案之后，Spec会把复杂需求拆成多个小步骤，开发过程更清晰。
5. 分步执行
按步骤一步步推进。
6. 生成总结
任务完成后生成最终的总结清单。
每一步开始前，都支持你确认和修改。
Spec Coding能解决Vibe Coding在复杂项目中的问题：
起点偏差：写代码前先规划对齐，保证方向正确
上下文坍塌：把目标、约束写下来保存，不依赖对话上下文
过程失控：把决策、核心逻辑和中间产物保存下来，AI随时可以回溯
五、怎么用Spec Coding
目前主要有两种方式：
IDE内置
有些IDE已经把Spec Coding做成了产品功能，比如Comate、Trae。以Comate为例，直接切换到Spec Mode就能用。
开源工具
社区也有一些开源工具，比较有名的有spec-kit和OpenSpec。这些工具可以集成到Cursor、Claude Code等AI编程工具里。
以spec-kit为例，它是GitHub官方开源的规范驱动开发工具包。初始化项目后，在AI编程工具里通过命令行执行功能。有四个核心命令：
/speckit.specify：把功能需求转成规范文档
/speckit.plan：制定技术实现方案
/speckit.tasks：把方案拆成可执行的任务清单
/speckit.implement：按任务清单逐步实现代码
六、怎么写好一份spec
一份好用的spec至少包含四类信息：
目标：要解决什么业务问题，成功标准是什么
边界：做什么和不做什么，异常情况，依赖和前提条件
验收：可执行、可测量、可回归的验收条目
约束：性能、安全、兼容性、成本、时效等要求
这四类信息分别对应软件工程的产物：目标对应需求，边界对应设计决策，验收对应测试计划，约束对应质量门禁。规格越完整，后续分歧越少，返工越可控。
七、什么时候用Spec Coding
| 场景 | 场景特征 | 为什么用Spec |
|---|---|---|
| 新系统 | 从零搭一个完整系统，需要定义业务规则、模块边界、整体架构 | 在编码前完成系统级对齐，避免反复调整架构 |
| 大规模重构 | 对现有系统做大手术，涉及多个模块和复杂依赖 | 明确当前规则、目标结构和迁移范围，降低风险 |
| 多人协作 | 多人并行开发，节奏快变更频繁 | Spec作为单一事实来源，统一定义系统行为 |
| 高稳定性要求 | 交易、计费、权限等核心模块 | 验收条目可转成测试用例，确保每个规则都有验证 |
| 长期迭代项目 | 需要持续迭代，有历史逻辑和多次变更 | 持续更新Spec，把规则集中表达，降低维护成本 |
八、总结
Spec Coding不是要取代Vibe Coding。它只是在你的AI工具箱里多加了一个专门处理复杂项目的工具。
修个小bug、微调功能、快速验证想法、搭原型：用Vibe Coding，最高效
简单功能开发、部分代码重构：用Plan模式最合适
构建长期维护的复杂项目、大规模重构：用Spec Coding，先想清楚再动手，确保产出质量
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