本文讨论了 AI 编程中存在的代码不一致和失控问题，介绍了 Kiro 的 Specs 模式及作者改进后的【Vibe Specs】MCP，包括其重要性、实施步骤、安装使用方法等。关键要点包括： AI 编程痛点：目前所有 AI 编程工具存在代码“不一致性”和“失控感”的问题，Kiro Agent 尝试解决但无尽 Retry 和报错，太慢且不稳定。 Specs 模式核心理念：控制比“正确”更重要，编程中要控制 AI 行为一致，避免因不一致导致整体项目出错。 Kiro 的 Specs 三步策略：一是明确目标，提出需求详细描述，产出需求文档 [requirements.md](requirements.md)；二是共同设计，与 AI 一起确定实施路径，产出设计文档 [design.md](design.md)；三是分步实施，拆解任务逐步完成，产出任务文档 [tasks.md](tasks.md)。 【Vibe Specs】MCP 优势：将 Specs 流程抽取出来结合 Kiro 提示词做成 MCP，增加目标讨论过程，在 Claude 3.7、Claude 4、Gemini - 2.5 - pro 表现良好，借助 Claude sonnet 4，1 小时可完成 Kiro 里半天等待 Retry 的任务。 安装 Vibe Specs MCP：不同工具安装方式不同，如 Claude Code 用“claude mcp add vibedev - specs -- npx vibedev - specs - mcp@latest”，Gemini 需修改~/.gemini/settings.json。 使用流程：开始需求流程，先讨论需求，与 AI 反复沟通明确目标；再明确需求生成 [requirements.md](requirements.md)；接着生成设计文档；然后生成任务列表到 [tasks.md](tasks.md)；最后根据任务文件开工干活，若中断可选中 [tasks.md](tasks.md) 或说明feature_name继续。 后续改进：作者后续会做升级，增加开关让其能一直干到底。

哈喽哈，我是大铭，一个智能体开发者。

我们来聊聊 AI 编程一个让人血压飙升的场景：项目稍微复杂点，AI 就开始“自由发挥”。今天生成的函数还挺好，明天让它写个相关的，数据结构就给你改了；前一个模块里的字段还在第一层，到另一个模块里它就给你塞到第二层去了。

这种 AI 代码的 “不一致性”和“失控感”，是目前所有 AI 编程工具最大的痛点。

最近大火的 Kiro Agent 尝试用一套 ‘Specs’ 流程来解决这个问题，思路非常棒，但实际体验下来也很 OK，但是无尽的 Retry 和报错，太慢、太不稳定了。

不过，它的核心思想是金子！所以我把它抽了出来，做成了一个更轻、更快、并且能无缝融入你现有开发工具（比如 Cursor）的流程——我叫它 【Vibe Specs】。

已经开源： https://github.com/yinwm/vibedevtools/blob/main/vibedev-specs-mcp/README_zh.md

接下来，我想聊聊为什么这套 “Specs” 模式如此重要，以及我是如何让它变得更好用的。

为什么 Kiro 的 Specs 是 vibe coding 的重要一环

控制 AI 编程的核心在于确保其行为一致且不偏离预设轨道，而不是纠结于单一片段代码的多种“正确”写法。

而 Specs 的方式正是尝试解决这个问题。

核心理念：控制比“正确”更重要

在 AI 编程的时候，最重要的不是说需要让它写对，而是要控制它，别让他写错。

为什么这么说？因为对于编程这件事来讲，什么叫“对”？实现一个功能可以有很多种做法，你用不同的循环方式、判断方式，甚至是代码组织方式都可以。真正的风险在于不一致性。

AI 可能会乱写，比如：不能说你前面一个字段还在一个数据结构的第一层，到了后面，AI 在另一个模块里就把这个字段变到了数据结构的第二层。你单拿任何一个代码片段来看，它可能都是 OK 的，但是作为一个整体项目的不同模块放在一起，那它就是错的了，至少是数据不一致的。所以，我们需要去控制它。

为了更好的阅读体验，来飞书看吧：

https://rxas35pmvn.feishu.cn/docx/GV2MdCnRho1wwpxaVdJc4UABn5I