规约驱动开发：AI 如何改变了一切（又什么都没变）

📌 One-Sentence Summary

Simon Martinelli 介绍了规约驱动开发（SDD），这是一种由 AI 智能体根据系统用例等正式规约生成代码和测试的方法论。它将开发者的角色从编码转变为架构所有者和对 AI 生成输出的严格审查者。

📝 Summary

本次演讲介绍了规约驱动开发（SDD），这是一种将正式规约视为 AI 驱动代码生成的唯一事实来源的方法论。演讲者 Simon Martinelli 概述了「AI 统一流程」，该流程使用系统用例作为业务需求与 AI 实现之间的契约。他将这种结构化方法与混乱的「VIBE 编码」进行了对比。一个关键应用是在棕地项目中，AI 从遗留代码中逆向工程出规约以实现应用现代化，并允许在此过程中添加新功能。演讲还涵盖了 Cloud Code「技能」和为 AI 智能体提供上下文的 MCP 服务器等工具。Martinelli 总结强调，尽管实现了自动化，开发者仍需对架构决策、领域知识以及审查所有非确定性的 AI 输出负全部责任。

💡 Main Points

1. 规约驱动开发（SDD）将规约而非代码视为唯一的事实来源。 与传统或基于提示的 AI 编码不同，SDD 要求任何变更或错误修复都必须从更新正式规约开始。这确保了系统的意图始终清晰，并作为业务与 AI 智能体之间的契约，减少了猜测并提高了质量。
2. 系统用例是 AI 驱动开发中规约的理想格式。 经典的系统用例包含详细的主流程、备选流程和错误流程、前置条件以及业务规则，为 AI 智能体提供了一个具有丰富上下文的完整「工作单元」。它们也易于被业务相关者和最终用户理解和验证。
3. SDD 在遗留（棕地）系统现代化方面尤其强大。 AI 并非直接进行代码到代码的转换，而是用于从遗留代码和文档中逆向工程出原始规约和用例。这使得团队在生成现代化应用的同时，能够修复旧的错误并添加期待已久的新功能，从而提供更高的价值主张。
4. 由于 AI 的非确定性，开发者的角色转变为架构所有者和严格的监督者。 AI 在后续运行中可能会生成不同但功能正确的代码。因此，开发者对输出负有 100% 的责任。他们的角色在定义架构、理解领域知识和审查每一行生成的代码方面变得更加关键，而不仅仅是手动编写代码。

💬 Key Quotes

• 规约应该是事实的来源，所以我们不应该修改代码……如果我们认为有什么问题，我们真的不应该修改代码，而应该总是回到规约。
• AI 是非确定性的，这意味着你每次都不会得到相同的输出……这并不意味着它没有实现规约，只是实现方式可能略有不同。
• 你要对 AI 生成的一切负责，所以 AI 不可能为它的行为负责。
• 我们不做像 Anthropic 几个月前谈到的那种 COBOL 到 Java 的转换，我们实际上只是逆向工程规约，然后创建代码。
• 架构和领域知识是你或公司的，而不是 AI 的，所以你真的需要理解领域，需要理解架构。

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