叫 AI 寫程式，它老是繞圈、越做越歪？先寫一份開發規格書再動工！

你有沒有這種經驗：叫 AI 幫你寫一個功能，它前面才跟你講好要怎麼做，寫到後面卻整個忘光，繞回原地把同一段改來改去，越改越歪？generate-development-spec 就是拿來對付這件事的一套免費工具，它是一個 Skill（AI 技能，就是打包好、貼上就能用的一段 AI 本領），會在你動工前，先幫你把想法變成一份完整的「開發規格書」，讓 AI 一開始就通盤搞懂整件事。

這篇就用最白話的方式，帶你搞懂它是什麼、怎麼用，還有什麼人適合。它跟我上一篇介紹的 Agent-LV.MAX 出自同一個作者，同樣是純文字、免費、貼上就能用，只是這一個更專心解決「動工前的規劃」。

先講一句定調：它不是要取代你寫程式，而是先幫你把整件事寫成一張 AI 看得懂的藍圖，讓它照著蓋，不再做到一半迷路。

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懶人包

1. 它是一個免費開源的 Skill（AI 技能），動工前先幫你把模糊的想法，變成一份 AI 看得懂的完整開發規格書（spec）。
2. 最適合已經有點程式基礎、正在做有規模專案（像一個網站、一套系統）的人；純寫十行小腳本或玩票試試的，大概用不上。
3. 先給 AI 一張看得懂的藍圖，它才不會蓋到一半忘記自己在蓋什麼，這就是它最大的用處。

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為什麼 AI 寫程式，會越做越忘、一直繞圈

只要專案稍微大一點，AI 就很容易「前面講好、後面忘光」。你在開頭定好的規則，聊了十幾輪之後它就記不住，開始自作主張，把改好的東西又改回去。

這不是它偷懶。AI 一次能「記在腦子裡」的量是有限的（這個容量叫上下文，context，可以想成它的短期記憶額度），對話一長，舊資訊就被擠掉了。它不是不想照做，是真的忘了你說過什麼。

所以問題的根，不在「AI 不夠聰明」，而在「它手邊沒有一份隨時看得到的總綱」。我另一篇 Agent-LV.MAX 是從「幫 AI 記住已經做過什麼」下手；這篇的 generate-development-spec 則是反過來，動工前先給它一張還沒開始的藍圖。

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先搞懂三個詞：skill、spec、agent

在往下講之前，先把三個詞用白話講清楚，後面就順了。

技能（skill），就是打包好、貼上就能用的一段 AI 本領。原本你要很會下指令（prompt，貼給 AI 的一段話）才能讓 AI 把一件事做好，skill 是別人把那套做法先寫好、包成一包，你載下來給 AI，它就會了。

規格書（spec，全名 specification），白話說就是蓋房子前的設計藍圖。要蓋幾層、水電怎麼走、驗收標準是什麼，先寫清楚，師傅照著蓋才不會歪。程式的規格書也是同個道理，先把「要做什麼、長什麼樣、怎麼算完成」定下來。

AI 代理（agent），指會自己一步步做事的 AI，不是你問一句、它答一句那種。它能連續執行、自己決定下一步，但也正因為它跑得長，才特別容易忘記前面。

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generate-development-spec 到底幫你做什麼

它幫你做的核心只有一件事：把你腦中模糊的想法，逼成一份寫清楚的規格書。我把它的做法整理成一個好記的說法，叫「冬蜜的規格先行三道關卡」：動工前先過「問清楚、查證、驗收」這三關，一份規格書才生得出來。

第一關，問清楚。它會像訪談一樣，一次只問你一個問題，還附上建議答案讓你好回。技術細節（版本、授權那些）它自己查，不會反過來考你。你不用一開始就想通全部，邊回邊把需求釐清。

第二關，查證。它動筆前會去翻官方文件跟第一手資料，確認寫進規格的是現在的事實，而不是 AI 腦袋裡那套可能過時的舊知識。畢竟 AI 最愛憑印象亂編一個版本號給你。

第三關，驗收。規格生出來之前，它會自己跑一輪機械化檢查：需求沒填完、研究過時、該有的檔案缺了、或有敏感資料沒清掉，它就擋下來不給過，等於出廠前先自我品管一次。

它還會從好幾個角度（架構、研究、專門挑毛病的紅隊視角）互相審一遍，通常比較過幾個候選做法才選一個，不是想到什麼就寫什麼。

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它生出來的規格書，長什麼樣

跑完之後，你會拿到一份叫 PROGRAM_SPEC.md 的文件，裡面有 26 個章節。從專案目標、範圍界線、每個功能要做到什麼、系統怎麼搭、資料怎麼存，一路到測試、上線、出事怎麼救，全都寫進去。

比較貼心的是，每一條需求都有自己的編號，像 FR-001 這樣。之後你要改哪一條、AI 做到哪一條，都對得上號，不會改著改著就對不起來。

白話說就是，它不是丟給你一句模糊的「大概要做個登入功能」，而是一份「AI 或工程師拿了就能照著一條一條蓋」的完整說明書。

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想試的話，三步就能開始

它是純文字的通用技能，不挑 AI，像 Codex、Claude Code 這類會自己動手的 AI 工具都吃得下。上手不用裝任何東西：

第一步，到 GitHub 把 generate-development-spec 這個資料夾整包抓下來，放進你 AI 工具的技能目錄（每個工具擺放的位置略有不同，照它的說明放）。

第二步，呼叫它，再把你的想法告訴它：

$generate-development-spec

第三步，接著一題一題回答它的提問就好。它會邊問邊建一個 .spec-work 資料夾幫你記進度，中途離開下次還能接著跑，答完就生出 PROGRAM_SPEC.md。

（小提醒：如果你想在自己電腦上跑它附的驗證檢查，要先裝 Python 3.11 以上；單純生規格倒是不一定要裝。）

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什麼樣的人適合，什麼人先別用

先誠實說，這不是一個「人人都該裝」的工具，它挑對象。

最適合的是這幾種人：已經有點程式基礎、看得懂技術語言；正在做有一定規模的專案，像一個網站、一套系統；還有常常要跟 AI 或別人來回交接、接手別人專案、做重構跟資料搬遷的人。共通點是「東西夠複雜，複雜到需要一張全局地圖」。

反過來，如果你只是要寫個很小的功能、或純粹玩票試試，那用它反而是殺雞用牛刀，直接把想法丟給 AI 寫可能還比較快。工具對不對，要看專案的體量。

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冬蜜的觀察

老實講，這個工具是我自己做網站設計時被逼出來的。那陣子我一直用 AI 幫我寫，結果它很會「寫一寫就忘記」，前面才講好的規劃，做到後面又繞回原地重改，整個專案沒有一個通盤的框架撐著，我光是把它拉回正軌就耗掉一堆力氣。

後來想想，與其每次都重講，不如先把整件事寫成一份規格書，讓 AI 一開始就通盤搞懂，它就不會做到一半迷路。generate-development-spec 就是這麼來的。它不會讓不會寫程式的人瞬間變工程師，它做的是另一件事：在你跟 AI 之間，先擺一張大家都看得懂的地圖。

如果你也常被 AI 的健忘搞到繞圈，想從「幫 AI 記住做過什麼」那端補起，可以接著讀 Agent-LV.MAX；想看更輕鬆、寫作類的技能，我也寫過 deai-writing-skills；其他工具筆記都收在 教學資源列表裡。原始碼在 GitHub，MIT 授權免費拿去用。以上，不專業的工具開箱，分享給你們囉。