ai-spec — это конвейер разработки на базе ИИ. От одного требования до полностью проверенного, покрытого тестами и соответствующего spec кода — за минуты.
Все ИИ-инструменты для написания кода сталкиваются с одними и теми же структурными ограничениями. ai-spec спроектирован, чтобы их устранить.
Полностью автоматизированный 10-шаговый конвейер от идеи до проверенного, оценённого и готового к продакшну кода.
Сканирует маршруты, схемы, зависимости, middleware и конституцию проекта. Каждый prompt опирается на ваш реальный codebase — не на универсальный шаблон.
Генерирует читаемый человеком Markdown spec и разбивает его на упорядоченные задачи: data → service → api → view → route → test. Один вызов ИИ, полный вывод.
ИИ дорабатывает spec и показывает цветной diff. Вы принимаете, отклоняете или просите изменений. Поддерживается несколько раундов — никакой код не пишется, пока вы не скажете.
Из spec извлекается SpecDSL JSON — модели, endpoint-ы, behaviors. Прогоняется через структурные правила валидации. Единый источник истины для codegen, тестов и экспортов.
Генерирует файл за файлом в порядке зависимостей. Экспорты каждого готового файла кэшируются и подставляются в последующие prompt-ы — устраняя галлюцинации между задачами.
Запускает npm test / lint / tsc, разбирает ошибки по файлам и шлёт ИИ точечные правки с контекстом DSL. Порядок починки, отсортированный по зависимостям, максимизирует эффективность каждого цикла.
Pass 1: соответствие архитектуре и spec. Pass 2: правильность реализации и крайние случаи. Pass 3: радиус взрыва, оценка сложности, риск breaking change.
Оценка по 4 измерениям: compliance (30%) + покрытие DSL (25%) + компиляция (20%) + ревью (25%). Привязана к хэшу prompt — отслеживает качество во времени, без дополнительных вызовов ИИ.
Каждая возможность решает реальную боль разработки с ИИ.
Самоэволюционирующая база знаний (§1–§9), автоматически встраиваемая в каждый prompt. На init сканирует маршруты, middleware, схемы и соглашения. Становится умнее с каждым ревью благодаря накоплению уроков в §9.
ai-spec initЧитаемый человеком Markdown Spec — для ревью и согласования между инженерами. Машиночитаемый SpecDSL JSON — для потребления инструментами. Оба версионируются, оба аудируемы. Codegen, тесты и экспорты работают с одним контрактом.
Spec + DSLDSL Gap Loop: обнаруживает разрежённые контракты до codegen и запускает точечное обогащение spec. Review→DSL Loop: структурные проблемы из ревью возвращаются в контракт — следующий запуск начинается чище.
СамокорректирующийсяЗаписывайте реальные ответы ИИ при первом запуске. Воспроизводите их детерминированно в последующих — ноль вызовов API, ноль затрат. Итерируйте логику конвейера и UI, не сжигая токены.
ai-spec create --vcr-recordРевью человеком происходит в нужный момент: spec ясен, DSL валиден, но ни один файл ещё не записан. Abort = ноль следов на диске. Continue = каждый следующий шаг идёт по проверенному контракту.
[Gate] checkpointКаждый успешный фикс import-а добавляется в ledger. При следующем запуске codegen в prompt автоматически подставляется секция «DO NOT REPEAT» — не давая той же галлюцинации повториться.
v0.54+ обучение без затратКаждый запуск получает уникальный RunId. Перед записью любого файла его исходное содержимое снимается в snapshot. Одна команда возвращает весь репозиторий к состоянию до запуска — с точностью до файла, с точностью до запуска.
ai-spec restore <runId>Gemini, Claude, OpenAI, DeepSeek, Qwen, GLM, MiniMax, Doubao, MiMo. Комбинируйте: одна модель для генерации spec, другая для codegen. Поддерживается переопределение провайдера для каждого запуска.
--provider --codegen-providerЕдинственный конвейер, который автоматически связывает ваш backend и frontend.
После генерации frontend cross-stack verifier сканирует каждый API-вызов в коде frontend и сверяет его с backend DSL. Фантомные маршруты (галлюцинированные endpoint-ы), несовпадения HTTP-метода и пути, склеенные через конкатенацию строк — всё это обнаруживается и докладывается до того, как вы сделаете push.
SpecDSL — это не только codegen. Он питает весь ваш рабочий процесс разработки.
DSL → готовый к продакшну YAML или JSON. Подключайте напрямую в Postman, Swagger UI или любой генератор SDK.
DSL → Express mock server + MSW handlers + конфиг Vite-прокси. Разработка frontend без ожидания backend.
DSL → типизированные интерфейсы, типы request/response и константы API endpoint-ов. Общие для frontend и backend.
Генерирует статичный HTML-дашборд качества. Отслеживайте harness-оценки, уровень compliance и тренды ревью по всем запускам.
Каждый шаг виден, каждое решение проверяемо. Никакой чёрной коробки — вы видите ровно то, что происходит, что и как было оценено, и что было исправлено автоматически.
[1/10] Loading project context... Constitution : ✔ found (§1–§9) Tech stack : vue · vite · pinia [2/10] Generating spec with glm/glm-4.5... ✔ Spec generated ✔ 8 tasks [3.4/10] Spec quality assessment... Coverage [██████████████████░░] 9/10 Clarity [████████████████░░░░] 8/10 [Gate] Approval Gate — awaiting decision ✔ Approved — continuing... [DSL] Extracting structured contract... ✔ DSL valid — Models: 3 Endpoints: 7 [6/10] Code generation (8 files)... ✔ service · src/api/task.ts ✔ api · src/stores/taskStore.ts ✔ view · src/views/TaskList.vue ████████████████████ 100% [8/10] ⚠ 3 errors — auto-fixing cycle 1... ✔ All errors resolved in 1 cycle [9/10] 3-pass code review... Pass 1 ✔ Architecture aligned Pass 2 ✔ Implementation correct Score [████████████████░░░░] 8.2/10 [10/10] Harness Self-Evaluation... Total [██████████████████░░] 92/100 ✔ 2 lessons → constitution §9 RunId: 20260409-143022-a7f2
ai-spec превращает качество генерации кода в данные — сопоставимые, отслеживаемые, улучшаемые во времени.
Отслеживайте качество по всем запускам. Видите, улучшается ли ваш конвейер.
Каждый этап замеряется по времени и пишется в .ai-spec-logs/<runId>.json.
Harness-оценка детерминирована — после завершения генерации никаких вызовов ИИ.
Не нравится результат? Одна команда восстанавливает все изменённые файлы к состоянию до запуска.
Используйте любую комбинацию провайдеров. Совместите рассуждающую модель для генерации spec с быстрой моделью для codegen.
Установите глобально, задайте API-ключ, зарегистрируйте репозиторий — и начинайте выкатывать.