一、AI编程现状诊断：Vibe Coding的困境

Vibe Coding核心问题：开发流程类似“老虎机”，依赖模糊需求输入，AI生成代码结果不可控（可能是“神级代码”或“无法编译的垃圾”），需反复调整提示词，效率低且质量难保障，4小时级别的无效调试频发。

传统研发流程的启示：传统软件工程通过“需求评审→技术方案设计→任务拆分→测试验证”的结构化流程，实现项目可复盘、可协作，虽速度慢但稳定性高，为AI编程提供“工程化”改造思路。

二、EARS+SBE方法论：AI编程的工程化解决方案

核心方法论融合：

EARS语法：源于劳斯莱斯，将模糊需求转化为可测试、可验证的结构化表述，分5类需求类型（普遍性、事件驱动、不良行为、状态驱动、可选功能），示例：“When用户输入正确凭据，the系统shall允许访问”。

SBE（实例化需求）：以“短迭代+持续反馈+共享上下文”为核心，在AI编程中体现为需求与测试同步演进、人机协作澄清需求，避免理解偏差。

Spec工作流设计：通过“requirements.md（EARS需求）→design.md（技术方案）→tasks.md（任务清单）”的文件结构，实现需求-方案-任务的闭环管理，对比传统开发：

文档集中存储于Spec文件夹，支持版本控制，AI自动更新为“活文档”；

人机协作确认每环节，减少返工，如云托管插件需求中，先明确“查询/部署/管理”三大功能的EARS验收标准，再设计读写分离的API架构。

三、跨AI IDE的Spec工作流实践

多IDE适配方案：

配置文件统一：不同AI IDE（Cursor、Claude Code、GitHub Copilot等）通过自定义规则文件（如.cursor/rules/spec.mdc）复刻Spec工作流，规范EARS语法与文件结构。

斜杠命令灵活控制：针对不同任务场景设计/spec（复杂项目，完整流程）、/no_spec（简单任务，直接生成代码）、/probe（探索性任务，快速原型）命令，避免“一刀切”的过度工程化。

Human-in-the-Loop优化：解决AI被动等待指令的问题，通过MCP客户端工具实现AI主动澄清需求（如“五子棋段位系统需设置多少个等级？”），提供选择题式交互，无缝衔接开发流程，减少文本输入循环。

四、实战案例与核心价值

SoulChat案例验证：1名实习生基于Spec工作流，2天内完成传统1-2周的匿名聊天应用开发，覆盖iOS/Android/Web等6端，核心功能含手机验证、实时匹配、跨端聊天，印证工程化AI开发的质效跃升。

Spec模式核心优势：

提效降本：返工减少70%，时间节约25%，小任务避免过度设计，复杂项目按流程稳步推进；

质量保障：EARS语法明确验收标准，SBE实现测试左移，AI生成代码可追溯、可验证；

人机协同：AI负责需求转化、方案设计、编码实现，人聚焦需求输入与评审决策，避免“AI替代人”，而是“AI放大人力价值”。

五、总结与展望

核心结论：EARS+SBE驱动的Spec工作流，将AI编程从“碰运气”的Vibe Coding，升级为“有章可循”的工程化开发，关键在于“结构化需求定义+分阶段人机确认”。

实践资源：可直接复用腾讯云开源的CloudBase AI Toolkit，内置Spec工作流、Human-in-the-Loop交互、多IDE适配，支持从需求到部署的全链路自动化。