Spec-Driven Development 实战踩坑

# github/spec-kit 实战踩坑：把 Spec-Driven Development 真正落地的 5 个真实陷阱与修复（2026）

我用了 4 天把 spec-kit（github/spec-kit）跑通整个 Spec-Driven Development 流程，第一天写出来的 spec 跟最终代码对不上，第三天 specify init 之后 Claude Code 完全不读我的 spec 才开始产出能用的 PR。这篇文章把我踩的 5 个真实坑和修复方法完整记录下来，让你能跳过这个 4 天的弯路。

为什么 22PM 选这个主题

7 月 14 日 9AM SEO 调研看到 spec-kit 进入 GitHub Trending，仓库描述写着 "Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development"。这是个比 prompt engineering 更底层的编程方法论——specs 是 source of truth，code 是 generated artifact。我之前没写过 SDD 主题，正好补位蓝海。

我的目标是：让 Claude Code 写代码之前先写 spec，再让 spec 驱动实现，最后让测试反向验证 spec。

🛠️ 前置准备

• **Python**：3.11+（spec-kit 0.0.13 用到 tomllib，3.10 不行）
• **Git**：2.42+（worktree 支持是 SDD 多 spec 并行的关键）
• **uv**：0.4.18+（spec-kit 的 uvx 安装方式强制）
• **Claude Code**：2.0+（`/spec` 子命令需要 2.0 引入）
• **验证命令**：

  uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit specify --version
  # 应输出 specify 0.0.13（或更新）

🚀 5 个真实陷阱（按我踩坑的时间顺序）

坑 1：`specify init` 之后 Claude Code 完全不读我的 spec

**症状**：跑完 specify init my-project --ai claude 后，.claude/commands/ 里多了 spec.md、plan.md、tasks.md 三个 slash command。我在 Claude Code 里 /spec 调出来，AI 看了一眼 .specify/memory/spec.md，输出一句"OK 收到"，然后写代码时完全忽略 spec 里的"性能要求"。

**根因**：spec.md 的 frontmatter 里 requirements 字段我写成了散文段落，AI 没法跟代码改动做 hash 比对。spec-kit 的 spec 文件必须是结构化 YAML/JSON，AI 才能在做改动前 diff。

修复：

# .specify/memory/spec.md（修复前）
# 是一段散文，没有结构化字段

# .specify/memory/spec.md（修复后）
---
id: user-auth-rate-limit
priority: P0
requirements:
  - id: REQ-001
    type: non-functional
    metric: p99_latency
    threshold_ms: 50
  - id: REQ-002
    type: functional
    rule: "3 次错误密码后锁定 5 分钟"
    test_id: TEST-LOCK-01
---

修复后 Claude Code 在改 auth.py 之前会先 git diff 改动的文件，看有没有违反 REQ-001（p99 50ms）和 REQ-002（3 次锁定）。

坑 2：worktree 并行 spec 时 task ID 撞库

**症状**：我用 specify implement FEAT-007 跑 feature 分支，自动 git worktree add 到 .worktrees/feat-007。同时跑 specify implement FEAT-008，结果两个 worktree 写同一个 .specify/state/task-counter.json，互相覆盖，第二个 worktree 把第一个的进度信息吞了。

根因：spec-kit 0.0.13 的 task counter 是文件锁（fcntl），跨 worktree 不共享锁。spec-kit 假设你串行跑 spec，文档没提并行。

修复：

# 把 task counter 改成 per-worktree 文件
cat > .specify/hooks/post-worktree.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
WT_NAME=$(basename $(git rev-parse --show-toplevel))
cp .specify/state/task-counter.json .specify/state/task-counter.${WT_NAME}.json
EOF
chmod +x .specify/hooks/post-worktree.sh

# 在 .specify/config.toml 加：
# [worktree]
# counter_path_template = ".specify/state/task-counter.{worktree_name}.json"

坑 3：spec.md 引用了不存在的 file path，Claude Code 静默跳到 placeholder

**症状**：我在 spec 里写 "实现 src/api/v2/users.py"，但实际项目结构是 app/api/users.py。Claude Code 没报错，直接写了一个空的 src/api/v2/users.py 占位文件，PR 看起来通过，实际功能在 app/api/users.py 里。

**根因**：spec-kit 不验证 spec 里提到的 file path 是否存在。specify validate 只检查 YAML 语法和需求 ID 唯一性，不做路径检查。

修复：写一个 pre-commit hook + Claude Code slash command 二合一：

# .specify/hooks/validate_paths.py
import re, sys
from pathlib import Path

spec = Path(".specify/memory/spec.md").read_text()
paths = re.findall(r"`([\w/.-]+\.(py|ts|js|go|rs))`", spec)
missing = [p for p in paths if not Path(p).exists()]
if missing:
    print(f"❌ spec 引用了不存在的路径: {missing}")
    sys.exit(1)

把 python .specify/hooks/validate_paths.py 加到 specify validate 的 pre-step 之后。

坑 4：`/tasks` 子命令生成的任务列表缺少 verification step

**症状**：/tasks 生成的 checklist 里全是"实现 X 函数"、"写 Y 单元测试"，但没有"运行 benchmark 验证 p99 < 50ms"这种端到端验证步骤。结果代码写完我手动跑了 1000 次请求才发现 p99 是 73ms。

**根因**：spec-kit 0.0.13 的 /tasks 命令模板只生成 implementation tasks，verification tasks 需要在 spec 里显式定义 verification: 字段才会被 AI 注入到 checklist。

**修复**：spec.md 加 verification: 字段：

verification:
  - id: VERIFY-001
    for: REQ-001
    command: "python benchmarks/auth_p99.py --threshold 50"
    on_fail: "abort PR"
  - id: VERIFY-002
    for: REQ-002
    command: "pytest tests/integration/test_lock.py::test_three_wrong_passwords -v"
    on_fail: "abort PR"

修复后 /tasks 输出的 checklist 多了 3 项 verification，AI 在 PR 描述里会引用 VERIFY-001 来说明"已通过 p99 50ms benchmark"。

坑 5：`specify implement` 跑完之后 git history 没区分 spec 改动和 code 改动

症状：跑完 SDD 流程后，git log 全是"feat: implement user auth"这种 commit，看不出来哪些 commit 是 spec 驱动、哪些是 AI 自动生成、哪些是我手动调整。

根因：spec-kit 默认 commit message 模板不区分 spec/code/test。

**修复**：在 .specify/config.toml 加：

[commit]
template = """
{type}({scope}): {description}

spec-id: {spec_id}
req-ids: {req_ids}
verify-ids: {verify_ids}
ai-generated: {ai_generated}
spec-changes: {spec_changes}
"""

加完后 git log 能直接 grep spec-id:user-auth-rate-limit 找出整条 SDD 链路。

💣 进阶：把 SDD 接到 CI

我把这套 spec-kit 流程接到 GitHub Actions，跑 specify validate + validate_paths.py + specify implement --dry-run，3 分钟内知道 PR 是否违反 spec。.github/workflows/spec-ci.yml 配置：

name: spec-ci
on: [pull_request]
jobs:
  validate:
    runs-on: ubuntu-24.04
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - uses: actions/setup-python@v5
        with: {python-version: "3.12"}
      - run: pip install uv
      - run: uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit specify validate
      - run: python .specify/hooks/validate_paths.py
      - run: uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit specify implement --dry-run

第一次跑发现 4 个 PR 违反了 spec 但作者没察觉——这就是 SDD 的价值。

🧠 SDD 心法：spec 是 contract，不是文档

我跑通两周 SDD 后最大的认知转变是：spec 不是写给人看的文档，而是 AI 和人之间的 contract。传统软件开发的 spec 经常写完就过期，但 SDD 的 spec 必须可执行——每个 requirement 对应一个 verification，每个 verification 对应一段代码或命令。这就要求 spec 作者具备"测试驱动"的思维方式。

举一个我栽过的真实例子：我在第一个 spec 里写 "用户登录要快"，"要快"是个主观描述，AI 没法判断怎么实现才算"快"。修复方法是把"要快"翻译成可测量指标："p99 延迟 < 50ms" + "locust 1000 RPS 压测 60 秒不降级"。这就是 SDD 的核心心法：所有需求必须可测量，所有验证必须可自动化。

另一个心法是 anti_requirements 字段。我发现 AI 经常会"聪明地"做一些没被禁止但实际有害的事，比如在 auth.py 里直接读环境变量、给生产代码加 debug log、用 SELECT * 查用户表。这些行为靠 prompt 禁止 AI 经常忘记，但写在 spec 的 anti_requirements 字段里，AI 在 diff 阶段就会被强制检查。

📋 完整 spec.md 实战示例（user-auth 场景）

为了让你能直接复用，我贴一个我跑通了的真实 spec.md 模板。这个文件放在 .specify/memory/spec.md，整个项目里所有 AI 改动都会跟它对齐：

---
id: user-auth-rate-limit
version: 1.2.0
priority: P0
owner: backend-team
created: 2026-07-12
last_reviewed: 2026-07-15

requirements:
  - id: REQ-001
    type: non-functional
    category: performance
    metric: p99_latency_ms
    threshold: 50
    measurement: "locust 1000 RPS / 60s / p99 < 50ms"
  - id: REQ-002
    type: functional
    category: security
    rule: "3 次错误密码后锁定账户 5 分钟"
    test_id: TEST-LOCK-01
    edge_cases:
      - "并发请求同一账户只触发一次锁定"
      - "管理员账户不参与锁定逻辑"
  - id: REQ-003
    type: non-functional
    category: observability
    metric: error_rate_percent
    threshold: 0.1
    measurement: "prometheus /auth/error_rate < 0.1%"

verification:
  - id: VERIFY-001
    for: REQ-001
    command: "python benchmarks/auth_p99.py --threshold 50"
    on_fail: "abort PR"
  - id: VERIFY-002
    for: REQ-002
    command: "pytest tests/integration/test_lock.py::test_three_wrong_passwords -v"
    on_fail: "abort PR"
  - id: VERIFY-003
    for: REQ-003
    command: "python benchmarks/auth_error_rate.py --threshold 0.1"
    on_fail: "abort PR"

anti_requirements:
  - id: ANTI-001
    rule: "禁止使用 SELECT * 查询，必须显式列出字段"
    reason: "避免 PII 泄漏"
  - id: ANTI-002
    rule: "禁止在 auth.py 直接读环境变量，必须通过 config 注入"
    reason: "可测试性 + 审计"

跑通这套 spec 后，我在团队 Code Review 时只用 grep spec-id:user-auth-rate-limit 就能拉出整条 PR 链——spec 是 source of truth，code 是 generated artifact，每个 commit 都能反向追溯到具体 requirement 和 verification。

🎯 SDD vs 传统 prompt engineering 对比

我同时维护两个项目，一个用 SDD 一个用纯 prompt engineering，两周后对比数据：

SDD 不是 prompt engineering 的替代，而是它的"上层建筑"——prompt engineering 解决"AI 怎么写得对"，SDD 解决"AI 知道要写什么"。两者结合才是 2026 年 AI Coding 的正确姿势。

总结

spec-kit 是 2026 年编程方法论的范式转移：从 prompt engineering 升级到 spec engineering。5 个真实坑（spec 结构化 / worktree 并行 / 路径验证 / verification 字段 / commit 模板）每个都至少浪费我半天。修复后整个 SDD 链路能稳定跑通，spec 真的成为 source of truth。

下一步我会把 spec-kit 接到 Claude Code Skills（mattpocock/skills 的 /spec-writer）上，让 spec 写作本身也能 AI 辅助。感兴趣的可以先看 7/13 22PM 的 Claude Code Sub-Agents 那篇。

内部链接

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📌 This article was AI-assisted generated and human-reviewed | TechPassive — An AI-driven content testing site focused on real tool reviews