過去我們用 ChatGPT、Claude 或 Cursor 幫忙寫程式時，通常是想到什麼就下什麼 Prompt。
痛點： 當專案變大、程式碼變多時，AI 就會開始「失憶」或「瞎掰」。修 A 壞 B 被 AI 改壞；或者 AI 寫出來的架構跟原本專案的風格完全不搭。
為了解決這個問題，微軟、GitHub 以及各大技術社群開始推動 AI 規格驅動開發。
它的核心邏輯是：「程式碼不再是核心，『規格（Intent/意圖）』才是真理。程式碼只是規格的副產品，讓 AI 負責去產出就好。」
AI 規格驅動的運作三步驟
1. 規格階段 (Specify) —— 定義 What
人類只需要用大白話（Markdown 格式）寫清楚這個功能「要做什麼（What）」與「為什麼要做（Why）」。
- 重點： 完全不談技術、不談程式碼。只寫使用者情境（User Stories）和驗收條件（Acceptance Criteria）。
- AI 的角色： AI 會閱讀這份規格，如果發現有邏輯不通或邊界條件（Edge Case）沒寫清楚的地方，AI 會主動提出質疑（Clarify），逼人類把規則想清楚。
2. 計畫階段 (Plan) —— 定義 How
規格確定凍結後，才進入技術實作計畫。這時候才會決定：要用什麼框架？用什麼資料庫？
- 重點： 這份 Plan 會變成 AI 寫程式時的導航地圖，確保它不會脫軌。
3. 任務與實作階段 (Tasks) —— 自動化執行
AI 會把技術計畫拆解成十幾個微小的 Task（例如：建立資料表、寫 Controller、寫測試、實作前端畫面）。
- 重點： 人類這時候是不動手寫 Code 的。AI 會自己開測試檔案（TDD，測試驅動開發），自己寫業務邏輯，直到所有測試都亮綠燈為止。人類只負責「審查（Review）」AI 寫得對不對。