# 安装 codebuddy-code 依赖 node  和 npm，可通过下面指令安装
https://nodejs.org/en/download/

 # 安装 codebuddy-code，通过 iOA  登录，如无权限或未识别 iOA，腾讯用户选择 sso，输入 tencent 即可
https://copilot.tencent.com/ide/

 #  本地终端安装 codebuddy-code 
npm install -g @tencent-ai/codebuddy-code
 

# 方式 1：持久化安装（推荐）
uv tool install specify-cli --from git+https://github.com/github/spec-kit.git
 
# 方式 2：一次性使用
uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init my-project

# 进行导入配置变量，其中/root/.bashrc 为 Linux 系统本机的变量位置，如在 Mac 安装，默认地址为 ~/.zshrc  或 ~/.bashrc。
export GH_TOKEN='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' & export GITHUB_TOKEN="$GH_TOKEN" >> /root/.bashrc
 
  source  /root/.bashrc

# 使用 CodeBuddy 进行项目初始化
specify init my-project

命令：/speckit.constitution
作用：创建项目的"宪法"，这些原则和指南会指导所有后续的开发工作。

/speckit.constitution 这是一个 Nextjs 框架的问卷调研系统

 AI 生成的原则示例：
- 所有数据只存本地，采用 Mock 的方式，不上传云端，计算过程透明
- 面向普通用户，交互简单直观
- 每个功能都能独立测试、渐进上线

命令：/speckit.specify
作用：输出产品需求文档（PRD）
核心原则：只描述"要什么"，不讨论"怎么实现"

/speckit.specify 我要做一个问卷系统。
 参考腾讯问卷，至少支持问卷新建、删除。
UI 设计要有活力感一点。
当完成问卷生成后，给一个大大的鼓励动画。

命令：/speckit.clarify
作用：Spec-Kit 开始针对需求不明确的点，向我们提问
无需额外输入，直接执行即可：

/speckit.specify 进行需求澄清，有无不足或未考虑到的地方

命令：/speckit.plan
作用：基于需求写技术方案和实施计划
无需额外输入，直接执行：

/speckit.plan 执行

命令：/tasks 
作用：拆解任务，分析 spec.md 和 plan.md、按阶段（Phase）拆解为多个子任务、每个任务包含明确的验收标准、估算完成时间
基于需求和技术方案，拆解出具体的任务无需额外输入，直接执行

/speckit.tasks - 生成详细任务列表

命令：/analyze
作用：将所有文档全部审核一遍,检测 spec.md、plan.md 和 tasks.md 之间的不一致性、重复、歧义和欠指定项，将有问题的点全部找出来，生成报告并协助修复。
场景：通过前面这几步可以看到 spec-kit 已经给我们生成了茫茫多的文档。很难保证这些文档完全没有问题
无需额外输入：

/analyze  进行全面分析

命令：/implement
作用：开始写需求代码
使用方式： /implement ，AI 会按顺序执行 tasks.md 中的每个任务、每执行完一个任务 spec-kit 都会到我们的 task 文档里边打个勾、遇到测试失败会自动修复，最后所有任务完成后提示用户

/speckit.implement  开始写代码