如题所见，为什么来这么久只写了100行代码，但是git统计我写了10000行代码呢？这期给大家带来了一个“工具”：openspec

openspec是个什么东西？

openspec介绍：lzw.me/docs/OpenSp…

OpenSpec 是 AI-Native 的规范驱动开发系统，为 AI 编码助手提供轻量级规范层。 在第一行代码编写之前，先与 AI 对齐需求，让开发过程更可预测、更高效。

他不是一个模型，也不是一个IDE，可以把他理解为一个框架，他能让ai输出更准确，规范ai的输出，让人与ai直接沟通更规范化，把平时的与ai直接的问答模式进行开发的模式改为使用命令+问答 的模式进行开发，让ai 更加理解人需要做什么，让人更加知道ai在做什么。

安装 Node.js

安装Node.js教程（linux）

官网下载安装包安装（Windows）

# 验证 Node.js 版本node --version

全局安装 OpenSpec

cmd命令执行

# 使用 npm（推荐）npm install -g @fission-ai/openspec@latest

验证安装

# 检查版本openspec --version

OpenSpec默认提供4个标准命令：/opsx:propose、/opsx:explore、/opsx:apply、/opsx:archive

如果还想要更多的命令，可以执行下面的配置向导（全局执行）

# 启动配置向导openspec config profile# 交互式选择配置： # 1. Delivery and workflows - 基础命令# 2. Both (skills + commands) - 创建技能和命令# 3. Custom Profile - 自定义配置（全选，使用↑↓+空格进行选择，[x]表示选中）

这个是针对电脑的openspec安装与配置，但是openspec是项目级别的，所以需要进入到项目中执行初始化 OpenSpec脚本

# 进入项目目录 cd your-project# 初始化 OpenSpec openspec init

按回车键继续下一步，上下键选择，空格键选定

选择好trae之后按回车键完成选择，这个时候进入到项目里面就会发现多了两个文件夹，一个是.traeskill 这个文件夹是因为执行了上面的init命令之后让trae拥有的skill能力，里面具体的命令就是上面运行配置向导的时候第三步选择的命令，这些命令即是在trae中能执行的命令。还有一个文件夹叫做openspec，这个就是openspec的主文件夹

初始化后的目录结构

openspec/├── specs/# 主规范（当前系统行为的权威基准）│ └── <domain>/│ └── spec.md├── changes/# 提议中的变更（每个变更独立文件夹）│ └── <change-name>/│ ├── proposal.md# 为什么做、做什么│ ├── design.md# 如何实现│ ├── tasks.md # 实现任务清单│ └── specs/ # Delta 规范（正在变化的部分）│ └── <domain>/│ └── spec.md└── config.yaml # 项目配置（可选）

openspec完整的流程图如下：

但是在trae中用到的命令分别是：第一步：openspec-propose,第三步：openspec-apply-change,第四步：openspec-verify-change,第五步：openspec-verify-change

但是如果你想让ai写出来的东西更精确更好，还可以在第一步之前执行：openspec-explore 命令（在提交变更之前，思考想法、调查问题、澄清需求。）这命令会做一些事情：理解需求，和你确认需求，甚至会扫描整个项目的代码等等操作，是比较耗费token的。

实战操作

会从一个需求的提出，到代码的结束完整演示少些代码或者说一行代码不写让ai完成需求的开发

openspec-explore

这个命令可用可不用，如果需求比较模糊，或者需求比较大，甚至说你自己都不理解这个需求，可以在执行第一步：openspec-propose前先执行这个命令，期间如果ai也理解不了你的需求之后，他会问我们和我们确定一些需求的细节，并且我们也可以进行补充（例如和产品经理和同事确认）

这个命令不会产生任何文件，他输出的结果也只会存在ai问答的上下文中，后面执行openspec-propose命令的时候会把确定好的问题代入到下一个命令中，让openspec-propose输出的产物更准确

示例：

You: /openspec-explore 这是我的需求文档，帮我为移动端应用处理身份验证 （贴上你的需求文档）AI:让我来研究你当前的认证设置... [分析代码库] 我看到你在 Web 端使用了基于 session 的认证。 对于移动端，我们有三种主要选择： 1. JWT 令牌（无状态，支持离线） 2. OAuth2（如需第三方登录） 3. 扩展当前 session（更简单，但需要连接） 你的 API 已经配置了 CORS。你对哪个方向感兴趣？You: 让我们用 JWT。能开始一个变更吗？AI:准备好了。运行 /opsx:propose add-jwt-auth 开始。

实战：如果在禅道上面有对应的需求并且已经配置好mcp服务之后，就可以直接使用下面的提示词让ai开始理解这个需求：

/openspec-explore mcp获取任务id：2213913，使用getUserTaskList新增两个接口：diff 和 log ，log用于列表的查询，diff用于详情的查询

如果禅道上面没有对应的需求或者任务，则直接把prd给ai，这里因为禅道上面有任务，我们直接用mcp去获取

它会扫描我们的项目的代码：

最后他会输出他的思考结果：

如果ai对我们的需求有疑问，他就会向我们提问，因为这个需求ai没有疑问，所以ai没有问我们，接下来他让我们创建 OpenSpec change proposal ，所以我们进入下一步。

openspec-propose

创建新变更并一步生成所有规划产物。

示例

You: /openspec-propose 自然语言AI:已创建 openspec/changes/add-dark-mode/ ✓ proposal.md ✓ specs/ui/spec.md ✓ design.md ✓ tasks.md 准备好实现。运行 /opsx:apply。

实战：

我们可以直接执行openspec-propose 命令，也可以和他补充一些东西，正常和他沟通就行了：

/openspec-propose 补充几个点：用户点击日志的时候调用log接口，就会进入到第二个图，点击查看的按钮就会调用diff接口

开始创建四个文件：

任务已完成：

输出已结束：

这个命令它会输出四个文件（proposal.md、specs/细项变更名称/spec.md（这里可以是多个）、design.md 、 tasks.md）：

他输出的四个文件叫做变更 (Changes)。变更是对系统的提议修改，打包为一个包含理解和实现所需一切的文件夹：

变更文件夹结构

openspec/changes/cost-config-diff-log/├── proposal.md # 为什么做、做什么├── design.md # 如何实现（技术方案）├── tasks.md# 实现任务清单（带复选框）├── .openspec.yaml# 变更元数据（可选）└── specs/# Delta 规范└── cost-config-xxx/└── spec.md # cost-config-xxx/spec.md 中正在变化的内容

这个文档输出来主要是给我们看的，而看的顺序为：

如果我们看完之后对他的变更产物有疑问，我们可以和他补充：

变更的产物加几个补充点：1.编码的风格要按照现有的代码进行编码2.与数据库相关的操作都写在Repository类3.我问了产品经理，他说外面列表数据可能会有很多条变更记录

这里面可以使用自然语言描述，最终的目的是我们可以更加地去规范ai做什么以及怎么做，以及补充一些细节点，让下一步openspec-apply-change命令写出来的代码更加规范与精准

会改ai产生的变更文件，补充细节

还会根据我们之前提供的ui，生成我们自己都漏掉的细节：

最后输出修改文件结果，让我们进行下一步：

这里注意，创建变更的时候不要一次性创建一个很大的变更（即一次把一整个大功能让他创建一个变更）原因有以下几个点：

1. 运行时间长，结果不可控

2. 如果功能比较复杂会消耗巨量的token

3. 后期维护，修改bug困难

4. ......

所以每次只提一个小变更，把大需求人工分成a,b,c...几个小需求，让他颗粒度更小，例如一个小功能或者一个接口执行一个openspec-propose命令：

openspec-apply-change

实现变更中的任务。逐步处理任务列表，编写代码并勾选完成项。

示例：

You: /openspec-apply-changeAI:实现 add-dark-mode... 读取 tasks.md: - [ ] 1.1 创建 ThemeContext - [ ] 1.2 添加 CSS 自定义属性 - [ ] 1.3 实现 localStorage 持久化 处理 1.1: 创建 ThemeContext... [创建 src/context/ThemeContext.tsx] ✓ 1.1 完成 处理 1.2: 添加 CSS 自定义属性... [更新 src/styles/globals.css] ✓ 1.2 完成 ...

实战：

直接执行命令，如果还有补充的话，也可以在命令后面用自然语言告诉ai

然后他就开始自动执行这17个任务，这个时候尽量不要操作代码，等他自动完成

17个任务完成之后，openspec会自动进行编译并且修复：

最终会把tasks.md文件修改为每个任务都完成了：

这个时候可以看到代码已经改变了：

这个时候如果我们的代码有什么bug，或者要改什么东西，我们也可以通过自然语言和他讲：

openspec-verify-change

验证实现是否与变更产物匹配。从完整性、正确性和一致性三个维度检查。

示例

You: /openspec-verify-changeAI:验证 add-dark-mode... 完整性 ✓ tasks.md 中的所有 8 个任务都已完成 ✓ 规范中的所有需求都有对应代码 ⚠ 场景"系统偏好检测"没有测试覆盖 正确性 ✓ 实现与规范意图匹配 ✓ 场景中的边缘情况已处理 一致性 ✓ 设计决策在代码结构中有体现 ⚠ 设计提到"CSS 变量"但实现使用了 Tailwind 类 总结 关键问题: 0 | 警告: 2 | 可以归档: 是（有警告）

这个命令可用可不用，如果想检查一下代码与产物是否一致可以直接执行该命令，使用的时候建议再把prd再次丢给ai

openspec-archive-change

归档已完成的变更。完成变更并将其移至归档文件夹。

示例：

You: /openspec-archive-changeAI:归档 add-dark-mode... 产物状态: ✓ proposal.md 存在 ✓ specs/ 存在 ✓ design.md 存在 ✓ tasks.md 存在 (8/8 任务完成) Delta 规范: 尚未同步 → 现在同步？(推荐)You: 是AI:✓ 已将规范同步到 openspec/specs/ui/spec.md ✓ 已移至 openspec/changes/archive/2026-03-10-add-dark-mode/ 变更归档成功。

实战：

/openspec-archive-change openspecchangescost-config-diff-log

当我们确定这个需求已经完成的时候可以使用这个命令，如果想让openspec的产物更规范化的话，可以改了bug之后在对话框让ai改一下openspec的产物，然后再运行这个命令。这个命令会把openspecchangescost-config-diff-log 文件夹移动到 openspecchangesarchive2026-07-13-cost-config-diff-log 说明这个需求已经完成了，这个时候就可以推送到git上面或者push到远程仓库让团队小伙伴一起使用变更（可选）

其实也可以手动移动到openspecchangesarchive文件夹下面，和这个命令的效果是一样的，如果后期我们要改bug，直接和ai说：

openspecchangesarchive2026-07-13-cost-config-diff-log 有个bug：前端传入超长文本，后端报错

这个时候ai就会直接找到对应的变更产物，修改对应的bug：

至此，我们一行代码都没有写，完成了这个需求的代码层面的开发

拓展

mcp

文中用到的mcp服务，如果大家的公司有的话就这样配置：可以把他理解为自然语言去获取第三方系统的数据的服务，如果没有也没关系，直接把产品文档丢给openspec就行了，如果大家感兴趣，后期作者可以教大家开发mcp服务，欢迎关注

rule

我们可以使用工具级别的rules和skills，一般在放在 C:Users用户名.trae-cn 文件夹下，他就会根据使用的工具去生效对应的rules和skills

智能体

我们可以自己创建智能体，让ai输出跟专业化

其他编程软件

可以使用其他编程软件吗？前面我们也说了，openspec只是一个ai流程框架而已，市面上主流的IDE基本都支持。但是命令会不同，例如在trae中叫做 /openspec-apply-change 但是在其他软件中叫做 /opsx:apply ，具体就看初始化 openspec init 的时候选择的ide是啥，然后去对应ide项目文件中的skills文件夹下面的skill文件的名称最后，博主在深度使用openspec两个月以来，写过的代码不超过100行，这数据真的很夸张，现在已经完全改变了作者的开发模式，相信ai也会慢慢地改变大家的开发模式，如果没有openspec的话，可能还有openspring总会出现类似的工具或者框架，ai在慢慢的改变世界，学起来吧，少年。。

注：本篇文章非广告，很久没写博客了，只是想分享一些东西，感谢你观看，下次再见