氛围编码与规范驱动开发：人工智能时代软件开发的竞争与互补之道

生成代码、营造氛围还是编写规范？

生成式人工智能（GenAI）模型是软件开发的下一个加速器。最初是编码辅助副驾驶，后有生成代码片段的大语言模型（LLM）。现处于人工智能软件开发第二代阶段，有 Amazon Q Developer 等众多平台，可分为代码生成工具、氛围编码、规范驱动开发（SDD）三类。若开发新 API 等，代码生成器可能足够；若开发新应用程序等，可探讨氛围编码和 SDD 平台的使用。

氛围编码的优势

氛围编码体验让开发人员提示想构建的内容，观察人工智能生成代码过程。像 Bolt、Lovable 和 Replit 等平台，从单个提示开发，进入规划模式功能更多。不仅开发人员，企业所有者等也在使用，但要学安全最佳实践。Vultr 的 Duncan Ng 称其能让团队创建最小可行产品或小规模工具，提高生产力。

氛围编码能否用于生产？

有人质疑氛围编码应用程序是否适合投入生产。Genpact 的 Rajesh Padmakumaran 表示其加速概念验证等，但缺乏确定性，不适合长期维护等系统。Algolia 的 Piyush Patel 认为若无明确约束，会引入可变性，CIO 应将其视为前端加速器，锚定规范。

从需求开始

规范驱动开发将流程前置，帮助工程师记录需求，再开发应用程序。AWS 的 David Yanacek 称其注重结构和问责制，有药物发现人工智能代理和科技公司云迁移两个成功用例。SDD 在 DevOps 团队受欢迎，Fastly 的 Austin Spires 称其是氛围编码的演变，New Relic 的 Nic Benders 表示生产软件始于思考需求，SDD 借助人工智能工具实现。

竞争还是互补？

对于 SDD 和氛围编码，DigitalOcean 旗下 Cloudways 的 Ayaz Ahmed Khan 认为是互补关系，分别用于探索原型和完善交付产品。Tiugo Technologies 的 Wiktor Walc 则认为两者满足不同业务需求，氛围编码用于面向用户原型开发速度快，处理大型生产环境等需规范驱动契约。

关注弹性发布

软件开发生命周期还有开发人工智能代理的机会。一流 IT 部门要考虑氛围编码和 SDD 推动业务价值等。Pegasystems 的 Don Schuerman 表示人工智能真正机会是提供协作平台。新兴趋势是将人工智能应用程序开发平台与云部署等服务捆绑。专家提醒 IT 领导者重点是交付有弹性的应用程序，人工智能生成代码质量和维护难易仍是问题。氛围编码和 SDD 可能融合，如 GitHub 的 Spec Kit。