TGViewer
AI4Dev — AI for Development AI4Dev — AI for Development @llm4dev · 5.29K subscribers
Post #434 2.09K
В последнее время часто всплывает опенсорс-тул для создания приложений - Spec Kit. Его авторы утверждают, что инструмент «помогает сосредоточиться на сценариях использования и предсказуемых результатах, а не на вайб-кодинге с нуля».
50 тысяч звёзд на GitHub звучит убедительно. Мы решили разобраться, что это за зверь, и сравнить его с нашим подходом.

1. Первое впечатление
Пожалуй, самый интересный из менеджеров разработки, что нам попадались. Но, как всегда, нюансы решают всё.

2. Наш эксперимент
Один и тот же разработчик, один и тот же проект: MVP веб-приложения на 5 ролей, у каждой роли по 4-6 разделов. Около 26 тысяч строк кода с тестами (в «прошлой жизни» это примерно год работы).
• чистый Claude Code - 3 дня
• Spec Kit + Claude Code - 5 дней
Результат: ускорение отрицательное.

3. Как это устроено
По сути, Spec Kit - это набор промптов поверх вашего агента (Claude Code, Cursor, Copilot и т. д.).
Сначала формулируете продукт и бизнес-требования, затем на их основе генерируете документацию, потом - задачи, и уже по ним пишется код. Метод классный, даже прорывной, если до этого вы работали стихийно. Но когда процесс уже выстроен, он может добавить больше трения, чем скорости.

4. Ограничения
В процессе планирования инструмент выдал фразу, что он «хорошо работает с проектами до 50 задач», а дальше контекст разваливается. Не знаем, можно ли этому доверять - в документации Spec Kit такого нет. Наш эксперимент был на проекте примерно в 200 задач. Возможно, на меньших проектах эффективность выше.

5. Почему у нас не взлетело
Мы и так начинаем с бизнес-требований, затем делаем техзадание, потом задачи - и в таком режиме работаем с агентами. Spec Kit не дал принципиального улучшения, зато как только начинаются правки (а они начинаются всегда), появляется двойная каша: классическая от модели и новая - от методологии Spec Kit. Стоит добавить кастомные инструкции - и Spec Kit теряет фокус: забывает собственные требования и стили кодирования, отключает тесты и т. д.

6. Ещё один барьер
Чтобы получить внятный результат, нужно уметь послать запрос во Вселенную формулировать бизнес-требования. Это ровно то, чего Spec Kit не решает. Он неплохо превращает бизнес требования в техзадание и таски, но принцип garbage in - garbage out всё ещё актуален. Вам все еще надо уметь описывать чего вы хотите. У нас для этого есть собственный инструмент - Аналитик-Кентавр, который помогает быстро формировать Видение проекта и User Stories.

Вывод
Хороший инструмент, если вы только начинаете систематизировать процесс.
Но если у вас уже есть сильный аналитический контур - пользы немного, а трений добавится.

P.S.
Пока мы всё это тестировали, кто-то уже успел написать инструкцию по использованию на Хабре!
GitHub GitHub - github/spec-kit: 💫 Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development 💫 Toolkit to help you get started with Spec-Driven Development - github/spec-kit
  • 👍 12
  • ❤ 3
  • 🌚 1
More from @llm4dev
  1. Sep 17, 2026Live stream finished (1 hour)
  2. Sep 17, 2026Live stream started
  3. Sep 17, 2026Кажется, что достаточно объединить несколько LLM-агентов, разрешить им общаться — и получи…
  4. Sep 16, 2026Live stream finished (1 hour)
  5. Sep 16, 2026Live stream started
  6. Sep 16, 2026🤖 Как поднять корпоративного LLM-бота в закрытом контуре? Расскажет Алексей Кудаков, CTO…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →