规范驱动开发：让项目走得更远，做得更大

一个项目刚开始时，很多事情依靠开发者之间的默契就能推进。代码放在哪里、资源怎样命名、功能如何实现，熟悉项目的人通常知道答案。

随着代码、资产和参与者不断增加，这些隐含在个人经验里的判断，就会逐渐成为协作的障碍。同一个需求出现几种实现，相似的功能各自维护一套逻辑，已经解决过的问题换个地方再次发生。每次修改之前，都要重新理解一遍局部规则。

代码缺少架构时，持续增加功能会越来越困难。对于整个项目，缺少规范也会产生类似的问题：局部工作不断完成，整体却越来越难以理解和维护。

规范的明确程度、执行程度和演进能力，会直接影响项目能够承受多少复杂度，以及能够持续发展多长时间。

先让“正确”有共同的定义

我理解的规范驱动开发，是在动手实现之前，先明确目标、边界、约束和验收依据，并让这些约定持续参与开发过程。

对于代码，需要明确模块各自负责什么、依赖关系如何组织、公共能力由谁维护。否则，即使每个功能单独都能运行，组合起来也可能形成难以修改的结构。

对于资产，需要明确不同用途、平台和使用场景下的要求。一张贴图的尺寸是否合理，一个网格应当采用怎样的配置，都需要放在具体条件下判断。

对于场景，还需要考虑对象之间的关系。同一个资产被放在不同位置、以不同方式使用，可能带来不同的问题。检查当前对象时，也需要知道它来自哪里、为什么被检查，以及结果应该交给谁处理。

这些约定共同建立了一个基础：参与者能够用相近的标准理解需求、执行工作和判断结果。

借助 AI，我们可以更快地完成脚本、界面和局部功能。过去需要反复查阅接口、手动搭建的部分，现在可以在更短的时间内得到第一版。

与此同时，项目也会更快地积累代码和实现方式。

如果缺少统一的架构与约束，AI 可能在每次任务中给出不同的组织方式：相似功能重复实现，业务逻辑混入公共模块，临时处理逐渐变成长期依赖。单独看，每一段代码都有自己的理由；放回项目中，它们却未必能形成一致的整体。

生成速度越快，越需要明确哪些能力应当复用、哪些边界必须遵守，以及什么证据能够说明任务已经完成。

因此，我更关注怎样把项目规范转化为 AI 可以遵循的上下文：清楚的模块职责、稳定的接口、可参考的实现，以及明确的验证方式。

开发者也需要持续判断这些约束是否合理，并检查生成结果是否真正融入了已有体系。

规范写进文档之后，还需要找到稳定的执行方式。

有些约定适合通过接口和目录结构体现，有些适合沉淀为公共库，有些可以转化为检查规则，还有一些需要保留人工判断。

例如，当多个编辑器工具反复需要相似的界面和交互时，可以把这些能力沉淀到 Python 编辑器核心库中。后续工具沿用同一套基础能力，开发时需要重新决定的事情就会减少。

当资产要求能够明确表达时，可以通过检查工具持续验证；当问题与场景中的使用方式有关时，则需要进一步保留对象关系、使用上下文和定位信息。

这些工具让规范成为工作过程中可以使用的能力。开发者能够及时发现偏差，理解原因，并在修改之后确认问题是否得到解决。

工具本身也需要遵守这样的分工。公共库负责通用能力，具体工具负责自己的业务，检查结果保留足够的依据。规范既约束被检查的内容，也约束检查工具的实现。

规范的程度，不能简单用文档数量、规则数量或者流程长度衡量。

一条有效的规范，需要能够被理解、被执行，也需要能够解释它适用的范围。对于暂时无法覆盖的情况，应当有明确的边界；对于合理的例外，应当能够记录原因。

项目早期，可以先建立最关键的约定：模块边界、基础资产要求、公共能力的使用方式，以及完成任务的最低验收条件。随着真实问题出现，再逐步补充和调整。

新增一条规范时，也应当追问：它解决了什么反复出现的问题？执行成本是否合理？结果能否指导下一步处理？

规范需要跟随项目一起成长。长期无人维护、无法验证或者已经脱离实际需求的规则，同样会增加开发负担。

我希望通过这些实践，逐步形成一种更稳定的开发方式：用规范建立共同判断，用公共能力减少重复工作，用 AI 加快实现，再通过工具和实际使用持续反馈。

当项目规模扩大时，我们仍然能够解释它为什么这样组织，知道问题应该在哪里解决，也能够在已有基础上继续迭代。这样的规范，才真正支撑项目走得更远、做得更大。