Power（规范驱动编程能力）
概述
Power 是由 Kiro 提出的一个概念，用于衡量 AI 工具理解复杂规范并生成符合规范代码的能力。在 Spec-Driven Development（规范驱动开发）的语境下，Power 指的是 AI 将非结构化的需求描述转换为结构化的技术规范，并最终生成可执行代码的能力。
核心理念：Power = 规范理解能力 × 代码生成能力 × 约束遵循能力
Power 的定义
1. 基本概念
Power 是 AI 编程工具的核心能力指标：
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Power 的构成 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 规范理解 (Spec Understanding) │ │
│ │ 理解自然语言需求 → 结构化规范 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 规范生成 (Spec Generation) │ │
│ │ 生成 API、数据模型、UI 规范 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 代码实现 (Code Implementation) │ │
│ │ 根据规范生成符合要求的代码 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ ↓ │
│ ┌──────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 约束遵循 (Constraint Adherence) │ │
│ │ 遵循编码规范、技术约束、业务规则 │ │
│ └──────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
2. Power 的维度
| 维度 | 说明 | 评估标准 |
|---|---|---|
| 理解力 | 理解复杂需求的能力 | 能否准确提取关键信息 |
| 结构化 | 生成结构化规范的能力 | 规范是否完整、一致 |
| 实现力 | 生成可执行代码的能力 | 代码是否可用、正确 |
| 遵循力 | 遵循约束的能力 | 是否符合规范要求 |
| 一致性 | 多次输出的稳定性 | 相同输入是否得到相似结果 |
Power 的级别
Level 0: 无规范能力
特征:
- 无法理解结构化需求
- 只能处理简单指令
- 生成代码需要大量人工修改
示例:
输入: "写个登录"
输出: [基础代码，但缺类型、验证、错误处理]
Level 1: 基础规范理解
特征:
- 能理解简单的结构化需求
- 能生成基本的代码框架
- 需要人工补充细节
示例:
输入: "用 React + TypeScript 写登录，包含邮箱和密码"
输出: [带类型的组件，但可能缺验证逻辑]
Level 2: 中级规范能力
特征:
- 能理解多层级规范
- 能生成完整的 API 规范
- 代码基本可用，需少量调整
示例:
输入: "用户登录功能，需验证、错误处理、JWT"
输出: [完整的登录流程，含前后端]
Level 3: 高级规范能力
特征:
- 能理解复杂的业务规范
- 能生成前后端联调代码
- 包含测试和文档
示例:
输入: "完整的用户认证系统（注册、登录、登出、权限）"
输出: [全栈代码 + API 文档 + 测试用例]
Level 4: 专家级规范能力
特征:
- 能理解企业级规范
- 自动处理边界情况和异常
- 生成生产级代码
示例:
输入: "电商订单系统（含支付、库存、物流、退款）"
输出: [微服务架构 + 数据库设计 + 完整实现]
Power 的评估
1. 评估维度
## Power 评估卡
### 需求理解
- [ ] 能识别核心功能
- [ ] 能识别非功能需求（性能、安全）
- [ ] 能识别依赖和约束
- [ ] 能识别边界条件
### 规范生成
- [ ] API 规范完整性
- [ ] 数据模型合理性
- [ ] 错误处理覆盖
- [ ] 验证规则完整
### 代码质量
- [ ] 语法正确性
- [ ] 类型安全性
- [ ] 代码可读性
- [ ] 最佳实践遵循
### 约束遵循
- [ ] 技术栈约束
- [ ] 编码规范约束
- [ ] 业务规则约束
- [ ] 性能约束
2. 评分标准
| 分数 | 描述 |
|---|---|
| 0-20 | 几乎无法理解规范 |
| 20-40 | 能理解简单规范，代码需大量修改 |
| 40-60 | 能理解中等规范，代码需少量修改 |
| 60-80 | 能理解复杂规范，代码基本可用 |
| 80-100 | 完全理解规范，生成生产级代码 |
3. 自动化评估
# Power 评估脚本示例
def evaluate_power(ai_tool, test_cases):
scores = []
for case in test_cases:
# 生成规范
spec = ai_tool.generate_spec(case.requirement)
# 生成代码
code = ai_tool.generate_code(spec)
# 评估
score = {
"spec_completeness": check_spec_completeness(spec, case),
"code_correctness": check_code_correctness(code),
"constraint_adherence": check_constraints(code, case.constraints),
"test_pass_rate": run_tests(code, case.tests)
}
scores.append(score)
return aggregate_scores(scores)
Power 在不同工具中的体现
1. Cursor Composer
Cursor 的 Composer 特性：
特点:
├── 自动规划任务步骤
├── 跨文件代码生成
├── 上下文感知
└── 迭代优化
Power 水平: Level 2-3
2. Claude Code
Claude Code 的 Plan Mode：
特点:
├── 深度代码理解
├── 分步实施计划
├── 人工确认机制
└── 详细说明
Power 水平: Level 3
3. GitHub Copilot Workspace
Copilot 的 Workspace：
特点:
├── Issue → Spec → Code 流程
├── 测试生成
├── Pull Request 描述
└── 迭代改进
Power 水平: Level 2-3
提升 Power 的技巧
1. 编写更好的规范
使用结构化格式
# ❌ 模糊的规范
"做一个用户管理功能"
# ✅ 结构化的规范
## 功能：用户管理
### 需求
- 用户列表（分页、搜索）
- 用户详情
- 创建用户
- 编辑用户
- 删除用户（软删除）
### 字段定义
- id: UUID
- name: 字符串，2-50字符
- email: 邮箱格式，唯一
- role: 枚举（admin, user, guest）
- status: 枚举（active, inactive）
- created_at: 时间戳
### 验证规则
- name 必填
- email 唯一
- role 默认为 user
### API 设计
GET /api/users # 列表
GET /api/users/:id # 详情
POST /api/users # 创建
PUT /api/users/:id # 更新
DELETE /api/users/:id # 删除
### 技术要求
- React + TypeScript
- RESTful API
- 使用 Prisma ORM
2. 使用模板
# 功能规范模板
## 功能概述
[一句话描述]
## 用户故事
作为 [角色]，我想要 [功能]，以便 [目的]
## 验收标准
- [ ] 标准1
- [ ] 标准2
## 技术规范
### 数据模型
### API 接口
### UI 规范
## 非功能需求
### 性能
### 安全
### 兼容性
3. 渐进式规范
第一版（粗略）:
"用户登录功能"
第二版（添加细节）:
"用户登录，邮箱和密码，需要验证"
第三版（完整规范）:
[完整的功能规范，含所有细节]
第四版（迭代优化）:
[基于反馈的优化版本]
4. 提供示例
# 在规范中添加示例
## 输入示例
{
"email": "[email protected]",
"password": "SecurePass123"
}
## 输出示例
成功（200）:
{
"success": true,
"token": "eyJhbGc...",
"user": {...}
}
失败（401）:
{
"success": false,
"error": "Invalid credentials"
}
Power 的局限
1. 复杂业务逻辑
问题: AI 难以理解复杂的业务规则
解决:
- 分解为多个小功能
- 提供详细规则说明
- 添加决策树/流程图
2. 隐性知识
问题: AI 无法获取团队隐性知识
解决:
- 使用 llms.txt/CLAUDE.md
- 维护项目规范文档
- 建立代码示例库
3. 上下文限制
问题: 大型项目规范超出上下文窗口
解决:
- 分模块编写规范
- 使用 RAG 检索相关规范
- 建立规范层次结构
Power 与 Spec-Driven Development
关系
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Power 在 SDD 中的作用 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Spec-Driven Development 流程: │
│ │
│ 1. 需求 → 规范 │
│ └── Power 决定转换质量 │
│ │
│ 2. 规范 → 代码 (Spec → Code) │
│ └── Power 决定代码质量 │
│ │
│ 3. 代码 → 测试 (Code → Test) │
│ └── Power 影响测试覆盖 │
│ │
│ 结论: Power 越高，SDD 效率越高 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
最佳实践
- 高 Power 工具 + 完整规范 = 最佳效果
- 低 Power 工具 + 简单规范 = 基础自动化
- 高 Power 工具 + 简单规范 = 过度设计
- 低 Power 工具 + 复杂规范 = 效果有限
Power 的发展趋势
当前状态 (2025)
Level 1-2: 主流
- 大多数 AI 编码工具处于这个水平
- 适合简单到中等复杂度任务
Level 3: 先进
- 少数工具达到
- 需要良好的规范编写
Level 4: 探索
- 研究阶段
- 需要更强的模型和更好的工具支持
未来方向
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Power 的未来 │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 短期（1-2年） │
│ ├── 更好的规范理解 │
│ ├── 更准确的代码生成 │
│ └── 更强的约束遵循 │
│ │
│ 中期（2-3年） │
│ ├── 自动化规范生成 │
│ ├── 规范版本管理 │
│ └── 团队协作支持 │
│ │
│ 长期（3-5年） │
│ ├── 自演进规范 │
│ ├── 跨项目规范复用 │
│ └── 规范市场/交换 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
参考资源
相关文档
工具
- Cursor - Composer 功能
- Claude Code - Plan Mode
文档更新时间：2025 年 12 月
