过去 2 年来软件行业发展非常迅速，我们的软件工程正在被 AI 重塑，一些开发者个体或者企业研发团都正在使用 AI Coding 工具。在一线调研过程中，我们发现一线开发者使用 AI Coding 工具的同时，也带来了新的开发挑战，归位如下痛点：

1.1 需求、文档与代码实现脱节

• 需求-设计-代码三者不同步，理解偏差导致返工
• AI 生成代码质量参差、风格不统一、缺乏业务上下文
• 上下文工程门槛高，团队不知如何让 AI 准确理解需求

1.2 工程标准缺失或技术知识资产难落地

• 知识体系缺失，重复造轮子，技术债累积
• 技术规范老旧或缺失，执行过程缺乏约束
• 技术资产难以沉淀复用，优秀实践无法传承

1.3 团队 AI 协作碎片化 ，未成合力

• 研发人员各自为战，每个人用 AI  的方式不同，无法形成合力
• 知识孤岛，对话历史不可共享，经验难以传递
• 标准/规范难落地，AI 工作流在团队落地困难

如上痛点进行归类分析，其实不难发现，本质上是研发团队长期面临如下三大难题，即： "需求到代码"的质量问题、"工程化能力"的建设问题、"团队协作"的效率问题。为解决上述痛点问题，我们 CodeBuddy 产品团队在做 AI Coding 工具的同时也在探索，围绕关注用户的使用习惯与行为进行深度思考，探讨未来产品形态。

我们认为人与人之间的沟通协作、人与社会都是有法律法规可循，都存在一种标准、规范约束，即 Spec ， 软件编程也是如此，并以技术规范和系统设计作为人与人、人与 AI 沟通的共识。在传统开发中，Spec 是"指导性文件"——写完就束之高阁，真正的工作还是靠人工编码，人工评审。但在 AI 编程时代，Spec 变成了“可执行的源代码”——AI 直接根据 Spec 生成完整的代码实现，即 Spec Coding。

当然，也许大家也熟知或听到 Vibe Coding，Vibe Coding 和 Spec Coding 有何关系，如图是我们做了调研和分析后的判断和分析，我们认为 Vibe Coding 是过渡形态，虽然非技术小白能够做出作品，降低了 idea 实现的门槛，但是从长期维护的角度， 还是需要专业的开发者进行维护，以及按照企业级的规范进行落地，本质还是专业的 Coding ， 所以最终还是会过渡到以 Spec 规约驱动的企业级编程范式。