存量项目增量开发中，AI 常出现理解偏差、执行不稳、需频繁纠正等问题。作者自建「OpenSpec 规范层 + AI Workflows 执行层」体系，通过「规范 + 技能 + 钩子」机制，对 AI 的理解、执行和校验进行系统化约束与增强，提升开发协作的准确率与稳定性。
这套方法适合在既有代码库上持续迭代、并希望减少人工干预的团队。它把 AI 从「需要反复纠正的实习生」逐步培养成更可靠的协作者，核心思路是用规范约束理解、用技能固化流程、用钩子衔接校验。
体系分为三层：规范层负责定义任务目标与验收标准，执行层通过 AI Workflows 将规范转化为具体操作步骤，钩子则在关键节点自动触发校验，确保输出符合预期。
作者强调，这套体系的价值在于将隐性经验显性化，让 AI 在复杂存量代码中也能保持稳定的表现，减少来回沟通与返工成本。
对受困于 AI 生成质量不稳定的开发者而言，这套「规范驱动」的思路提供了一条可落地的路径，值得参考。
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