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AI 辅助开发方法论

本指南是 2025-2026 年间涌现的 15 种结构化 AI 辅助开发方法论的快速参考。它们按照从战略编排到优化技术的 6 层金字塔组织。


+-- "我要高质量代码" --> TDD 工作流
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+-- "我要先写规格再写代码" --> Spec 驱动开发
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+-- "我需要规划架构" --> 计划驱动开发
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+-- "我在迭代改进" --> 迭代精炼工作流
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+-- "我需要方法论理论" --> 继续阅读下文

方法论层级主要关注团队规模学习曲线
BMAD编排治理10+
GSD编排工作流任意
SDD规格契约任意
Doc-Driven规格对齐任意
Req-Driven规格上下文5+
DDD规格领域5+很高
BDD行为协作5+
ATDD行为合规5+
CDD行为API5+
FDD交付功能10+
Context Eng.交付AI 会话任意
TDD实现质量任意
Eval-Driven实现AI 输出任意
Multi-Agent实现复杂度任意
Iterative优化精炼任意

BMAD

多 Agent 治理,以宪法文件作为防护栏。适合 10+ 团队的企业级项目。

GSD

6 阶段元提示工作流,每个任务使用全新上下文。适合个人开发者。

BMAD(突破性敏捷 AI 驱动开发) 颠覆了传统范式:文档成为事实来源,而非代码。使用专业化 Agent(分析师、PM、架构师、开发者、QA)进行严格治理编排。

  • 核心概念:Constitution.md 作为战略防护栏
  • 适用场景:需要治理的复杂企业项目
  • 不适用场景:小团队、MVP、快速原型

GSD(Get Shit Done) 通过系统化的 6 阶段工作流(初始化 -> 讨论 -> 计划 -> 执行 -> 验证 -> 完成)解决上下文腐烂问题,每个任务使用全新的 200k token 上下文。


不仅仅是一个功能(/plan 命令),更是一种系统化纪律。

何时需要计划优先

任务复杂度需要计划?原因
修改 >3 个文件跨文件依赖需要架构思考
修改 >50 行足够复杂,容易出错
架构变更需要影响分析
不熟悉的代码库行动之前需要探索
修复拼写错误计划开销 > 任务时间
单行修改直接做就好
  1. 探索阶段(通过 Shift+Tab 进入计划模式)

    Claude 读取文件、探索架构。不允许编辑——强制先思考再行动。

  2. 验证阶段(你来审查)

    计划暴露假设和遗漏。现在纠正方向比写了 100 行之后容易得多。

  3. 执行阶段(用 Shift+Tab 切回正常模式)

    计划到代码变成机械翻译。更少意外,更干净的实现。

在 CLAUDE.md 中集成

## 计划策略
- 必须先计划:API 变更、数据库迁移、新功能
- 可选计划:<10 行的 Bug 修复、添加测试
- 绝不跳过:影响 >2 个模块的变更

名称定义适用场景Claude 适配度
SDD先写规格再写代码API、契约核心模式
Doc-Driven文档 = 事实来源跨团队对齐CLAUDE.md 原生支持
Req-Driven丰富的上下文工件(20+ 个)复杂需求设置较重
DDD领域语言优先业务逻辑设计时使用

SDD(规格驱动开发) —— 代码之前写规格。一个结构良好的迭代等于 8 个无结构的迭代。CLAUDE.md 就是你的规格文件。

DDD(领域驱动设计) —— 通过以下方式让软件与业务语言对齐:

  • 通用语言:代码中的共享词汇
  • 限界上下文:隔离的领域边界
  • 领域蒸馏:核心域 vs 支撑域 vs 通用域

名称定义适用场景Claude 适配度
BDDGiven-When-Then 场景利益相关者协作测试与规格
ATDD验收标准优先合规、受监管行业流程较重
CDDAPI 契约作为接口微服务OpenAPI 原生支持

BDD(行为驱动开发) —— 不只是测试,而是协作流程:

Feature: 订单管理
Scenario: 无库存时无法购买
Given 库存为 0 的产品
When 客户尝试购买
Then 系统拒绝并显示错误消息

ATDD(验收测试驱动开发) —— 在编码之前由「三方会议」(业务、开发、测试)协作定义验收标准。在 Agent 开发中特别有效,因为 Agent 需要明确的成功条件。

CDD(契约驱动开发) —— API 契约(OpenAPI 规格)作为团队间的可执行接口。


名称定义适用场景Claude 适配度
FDD按功能逐步交付10+ 大团队结构化
Context Eng.上下文作为一等设计元素长会话基础性

FDD(功能驱动开发) —— 五个流程:

  1. 开发整体模型
  2. 构建功能列表
  3. 按功能计划
  4. 按功能设计
  5. 按功能构建

严格迭代:每个功能最多 2 周。

上下文工程 —— 将上下文视为设计元素:

  • 渐进式披露:让 Agent 增量发现
  • 内存管理:对话 vs 持久记忆
  • 动态刷新:响应前重写 TODO 列表

TDD

红-绿-重构。经典循环,AI 辅助的核心工作流。

Eval-Driven

LLM 的 TDD。通过评估测试 Agent 行为。

Multi-Agent

编排子 Agent。从单一助手到编排团队。

经典循环:

  1. 红色:写失败的测试
  2. 绿色:写最少代码使其通过
  3. 重构:清理代码,测试保持绿色

与 Claude 配合时要明确:「写尚不存在的失败测试。」

验证循环 —— 比 TDD 更广泛的自主迭代模式:

领域验证工具Claude 能「看到」什么
前端浏览器预览视觉渲染、布局、交互
后端测试(单元/集成)通过/失败状态、错误消息
类型TypeScript 编译器类型错误、不兼容
风格Linter(ESLint, Prettier)风格违规、格式问题
安全静态分析器(Semgrep)漏洞模式

LLM 的 TDD。通过评估测试 Agent 行为:

  • 基于代码:output == golden_answer
  • 基于 LLM:另一个 Claude 评估
  • 人工评分:参考标准,较慢

从单一助手到编排团队:

Meta-Agent(编排者)
+-- 分析师(需求)
+-- 架构师(设计)
+-- 开发者(代码)
+-- 审查者(验证)

架构决策记录(ADR)结合 Claude Code 技能,让架构决策直接驱动实现:

  1. 用 ADR 格式记录决策(上下文、决策、后果)
  2. 创建实现技能(通用或专门的 implement-adr
  3. 将 ADR 作为提示传给技能,附带明确的验收标准
  4. Claude 根据 ADR 中的架构指导执行

名称定义适用场景Claude 适配度
迭代精炼自主收敛优化核心
全新上下文每任务重置,状态存文件长自主会话高级用户
提示工程技术基础一切前提条件

迭代精炼循环 —— 自主收敛:

  1. 执行提示
  2. 观察结果
  3. 如果结果不等于「完成」-> 精炼并重复

提示工程 —— 所有 Claude 使用的基础:

  • 零样本思维链:「一步一步思考」
  • 少样本学习:2-3 个预期模式的示例
  • 结构化提示:用 XML 标签组织
  • 位置重要:长文档中把问题放在末尾

全新上下文模式(Ralph Loop) —— 通过每个任务生成全新 Agent 实例来解决上下文腐烂。状态持久化在 git + 进度文件中,而非聊天历史。适合长自主会话。


三种工具形式化了规格驱动开发:

工具使用场景Claude 集成
Spec Kit全新项目、治理/speckit.constitution, /speckit.specify, /speckit.plan
OpenSpec存量项目、变更/openspec:proposal, /openspec:apply, /openspec:archive
SpecmaticAPI 契约测试MCP Agent 可用

5 阶段工作流:

  1. 宪法:/speckit.constitution -> 防护栏
  2. 规格:/speckit.specify -> 需求
  3. 计划:/speckit.plan -> 架构
  4. 任务:/speckit.tasks -> 分解
  5. 实现:/speckit.implement -> 代码

双目录架构:

openspec/
+-- specs/ <-- 当前事实(稳定)
+-- changes/ <-- 提案(临时)

工作流:提案 -> 审查 -> 应用 -> 归档


组件包含什么示例
命令带标志的可执行命令npm test -- --coverage
测试框架、覆盖率、位置vitest, 80%, tests/
项目结构显式目录src/, lib/, tests/
代码风格一个示例 > 多段文字展示一个真实函数
Git 工作流分支、提交、PR 格式feat/name, 约定式提交
边界权限层级见下方
层级用途
始终执行安全操作,无需审批(lint, format)
先确认高影响操作(delete, publish)
绝不执行硬停止(提交密钥、强制推送 main)

按场景推荐的方法论组合:

场景推荐组合说明
个人 MVPSDD + TDD最小开销,质量聚焦
5-10 人团队,全新项目Spec Kit + TDD + BDD治理 + 质量 + 协作
微服务CDD + Specmatic契约优先,并行开发
现有 SaaS(100+ 功能)OpenSpec + BDD变更跟踪,无规格漂移
10+ 企业BMAD + Spec Kit + Specmatic完整治理 + 契约
LLM 原生产品Eval-Driven + Multi-Agent自我改进系统