规范已死，规范万岁！
来源: https://blog.ravi-mehta.com/p/specs-are-the-new-source-code 抓取时间: 2026-07-21 16:22:22
规范已死，规范万岁！
原型是新的规范，而规范是新的……源代码？
Ravi Mehta 和 Danny Martinez
2025年7月31日
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在我的职业生涯中，产品规范变得越来越短。当我刚加入微软时，一个产品经理的价值是用他们写的规范重量来衡量的。多年后在 Tripadvisor，我们把那个带着写在餐巾纸上的规范参加产品评审的产品经理奉为传奇。
产品团队通常把规范当作纸面工作——在"真正"的交付工作之前的必要之恶。工程师因为优雅的代码而受到赞誉，设计师因为漂亮的用户体验而受到赞扬。产品经理因为交付影响而获得认可。但是规范呢？它们通常被匆忙完成、扔在一边、然后被遗忘。
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这一直是一个错误。在我的产品能力工具包中，功能规范位于首位——十二项能力中的第一项——这是有原因的。它与产品交付和产品质量一起，构成了产品执行的基础。
完美的执行是优秀产品管理的基础，而出色的规范是起跑线。
如今，我们的构建方式正在发生变化。工程师变得越来越快——快得多。AI 可以在几分钟内将粗糙的想法转化为可用的代码。瓶颈不再是构建。而是知道要构建什么，以及让团队围绕这些需求保持一致。
突然间，不起眼的规范不再是短暂的纸面工作。它是产品管理的基础——它正在变成源代码本身。
为什么产品经理突然成为瓶颈
在他最近的演讲借助 AI 更快地构建中，Andrew Ng 提到了一个前所未有的趋势：
"这是我人生中第一次看到经理们向我提议让产品经理的数量是工程师的两倍。我仍然不知道这个提议是不是个好主意，但我认为这是世界发展方向的一个标志。" —Andrew Ng 这验证了我们在之前的文章中预测的：随着工程师借助 AI 更快地交付成果，公司需要更多的产品经理来支持这些高效的工程师，而不是更少。 随着产品交付加速，产品管理的各个方面都面临着巨大压力——理解客户需求、制定正确的功能、验证影响。 而所有这些压力都集中在一个工件上——规范。
规范——新的源代码
在传统的软件开发中，程序员编写人类可读的"源代码"，然后将其编译成高度优化的、机器可读的"目标代码"。"目标代码"（也称为二进制文件）是一个可以用源代码重新创建的副产品。源代码字面上是真理的来源。 来自 OpenAI 的 Sean Grove 提出了一个挑衅性的论点。在他最近的演讲新代码中，他认为写得好的提示（即规范）就是新的源代码。 从这个角度来看，我们正在反向进行 AI 开发。我们精心制作提示来向模型传达我们的意图。AI 生成代码。然后我们保留代码，扔掉了提示。 "这感觉就像你撕碎了源代码，然后非常小心地对二进制文件进行版本控制，"Grove 观察到。 想想看。在传统编程中，源代码是神圣的。源代码包含注释、结构和文档——理解和修改系统所需的一切。二进制文件只是下游的产物。 但有了 AI，我们翻转了这种关系。我们将生成的代码视为值得保留的产物，而规范——提示——则视为一次性物品。 Grove 认为这完全搞反了。代码，即使是优雅的代码，也是他所说的从规范的"有损投影"。就像反编译二进制文件不会给你原始注释和变量名一样，阅读代码也不会告诉你背后的完整意图。 然而，规范包含了一切。一个足够强大的规范可以生成"好的 TypeScript、好的 Rust、服务器、客户端、文档、教程、博客文章，甚至播客。" "一个足够强大的规范可以生成好的 TypeScript、好的 Rust、服务器、客户端、文档、教程、博客文章，甚至播客。" —Sean Grove，OpenAI 更重要的是，规范做了代码无法做到的事情：它们让人类和机器在共同的目标上保持一致。Grove 简单地说："书面规范有效地使人类保持一致，是你用来沟通、讨论、辩论、参考和同步的工件。" 他预测："在不久的将来，沟通最有效的人将是最有价值的程序员。实际上，如果你能有效沟通，你就能编程。" 新的稀缺技能不是编码。而是编写能够完全捕捉意图和价值观的规范。 对于产品经理来说，这应该听起来很熟悉。这是我们一直在做的事情——只是现在机器也在倾听。
等等，原型不是已经杀死了规范吗？
直到最近，产品生命周期必须从规范（或 PRD、概念文档或餐巾纸）开始，然后进行初步的线框图、设计、原型设计和 MVP 开发。 传统方法感觉像是必要之恶。工程师构建基本的 MVP 是为了把某种东西——任何东西——交到客户手中。"如果你不为产品的第一个版本感到尴尬，那说明你发布得太晚了"成了信条。 我们构建产品的整个方式最近发生了重大变化，在这个新世界中，规范通常是输出，而不是输入。 如今，你不需要交付一行代码就能把原型交到客户手中。像 v0、Lovable 和 Replit 这样的工具让你可以在几小时内构建可用的原型，而不是几周。不需要工程资源。 这不仅仅是更快——而是根本不同。有了一个"氛围编码"的原型，你可以在编写功能规范的任何一行代码之前收集真实的客户反馈。你可以测试假设、迭代流程、优化交互。
- 旧工作流程是这样的：模糊的想法 → 线框图 → 设计 → 工程师构建的 MVP → 客户反馈 → 痛苦的规范修订 → 线框图 → 设计 → 重建 → 祈祷。
- 新工作流程：模糊的想法 → 快速原型 → 客户反馈 → 清晰明确的规范 → AI 辅助实现。
原型并没有杀死规范。它们正在让规范变得更好。
实际中的规范驱动开发
让我们看一个实际的例子，看看这一切是如何实现的。Danny Martinez 是 decimals 的创始人，这是一个（处于隐身模式的）平台，帮助创作者经济中的专家将他们网络中的人才安排到工作岗位上。
- 你是正在寻找新机会的 AI 优先产品经理吗？ 提交你的详细信息，当我们遇到有趣的机会时会通知你。
- 你是正在寻找招聘 AI 优先产品经理的公司吗？ 申请加入我们的人才网络，我们将分享精心挑选的候选人候选名单。
Danny 将向我们介绍他们的规范驱动开发流程——这个流程产生了两个影响：
- 极大地改善了与工程团队在较大功能方面的沟通，以及
- 使 Danny 尽管之前没有编码经验，也能为较小的功能从详细规范一直到上线功能。
接下来是 Danny 的分享…… 这是我最近处理的一个例子。背景是，我们正在构建一个产品，让专家网红能够将他们网络中的候选人安排到工作岗位。在发布新的登录页面后，我们需要让专家们能够快速访问他们自己页面的链接。
我们需要在页眉中添加一个按钮，指向 company-apply 页面。我目前专注于邮件。如果你能接手的话，这是可以用氛围编码完成的。 这来自我的联合创始人，指的是一个需要交付的简单按钮。这足够简单，正是非技术人员现在可以自己交付的那种事情。 以下是这个功能在几分钟内交付的设置和步骤：
- 项目管理工具：Linear
- IDE：VS Code
- 扩展：GitHub Copilot Pro
- 模型：Claude Sonnet 4\n * MCP 服务器：Linear MCP server，允许通过 Copilot 访问 Linear 工单
让我们看看流程中的步骤（可以在上面的 Loom 视频中跟进）：
- 从我的联合创始人的 Slack 消息生成一个 Linear 工单（00:14）
- 在上面的工单中明确我想要的新文案（00:25）
- 打开 Copilot 并提示 Claude 打开 Linear 工单（01:18）
- 提示 Claude 审核工单并相对于代码库进行分析（01:52）
- 提示 Claude 创建分支并实现这些更改（02:30）
- 测试更改以确保它们按预期工作（02:52）
- 在 GitHub 上打开拉取请求（PR）以将这些更改交付到代码库中（03:55）
- 等待工程师审核/批准 PR
放眼望去，这个设置的真正力量开始显现。是的，这是一个微不足道的例子，但重点仍然是：一个非技术人员现在可以通过对 Claude 的几个提示，在 Linear 工单、代码库和工程师之间进行切换。
再一次，这一切的关键部分不是代码本身：而是规范。
现在，需要对上述内容进行一些说明，以使其良好运行：
- 具体化：使用模糊的规范只会导致混乱的代码库。使用 Claude 来起草工单初稿、审核代码库，并帮助使其更具体是流程的重要组成部分。在我们的案例中，我们也有编写好规范的指南。
- 有选择性：将上述方法用于更简单的任务是理想的。工单越复杂，就越需要懂行的人参与（在这些情况下，"自助服务"最终会适得其反）。
- 把关：这种方法之所以有效，是因为有真正懂行的工程师审核更改，并确保在简单性和功能性之间保持平衡。
但让我们明确一点：规则已经改变。规范是每个构建产品的人的真理来源，包括 LLM。
通过适当的设置，非技术人员完全可以现实地期望为代码库做出贡献。有足够的时间和耐心，你可以开始理解代码库并自己实现更改，而不是简单地每次都依赖 Claude 来帮你。
有一天，你甚至可能期望 AI 智能体在你喝咖啡的时候交付你的工单。
如果你是一名产品经理，并且担心 AI 会对你的工作产生什么影响，关键是要意识到工作本身正在发生变化。但其他所有人也是如此。好消息是，优秀产品经理所需的核心技能在这个新世界中变得更加有价值。
正如我们在之前的文章中预测的那样，以这种方式工作的公司将需要更多，而不是更少的产品经理。事实证明，这个预测进展得相当顺利：
规范万岁！
William Gibson，创造了"赛博空间"一词的科幻作家，曾经说过：
未来已经在这里——它只是分布得不太均匀。 当我思考 AI 能做什么和不能做什么时，我会想起这句话。如今，AI 的进步是极其不均衡的。有些事情——生成代码、文本、图像——已经实现了质的飞跃。它们以AI 速度运行。其他事情——与客户交谈、发现他们的需求、说服他们购买——仍然以人类速度运行。 这种不均衡的分布正在重塑产品团队。聚光灯正从实施工作转向理解工作。一直以来区分优秀产品经理的核心技能——理解用户需求、清晰定义问题、设计优雅解决方案——已经变得指数级更有价值。 最好的产品经理将这些见解转化为规范——这些规范使团队保持一致、指导实施，并在日益自动化的开发世界中作为持久的工件。 感谢阅读 Ravi on Product！免费订阅以接收新文章并支持我的工作。 订阅 62 16 8 分享
| 客座文章作者| Danny Martinez✍️ 撰写关于招聘的文章 | 订阅 Danny ---|---