如果你还在用“提示词撞大运”的方式让 AI 写代码，那么过去两年的经验已经告诉我们：幻觉、返工、技术债会迅速把生产效率拉回原点。

腾讯资深技术产品专家汪晟杰在 GOTC 2025 的演讲分享给出了一张更系统的路线图——把自然语言需求直接变成可执行、可验证、可迭代的“规约”，让 AI 像同事一样持续读懂上下文，而不是只做一次性“代码生成器”。

这场演讲没有推销任何工具，它把两年来从 SpecKit、OpenSpec 到 CodeBuddy 等开源实践踩过的坑，抽象成三段可落地的范式升级：人机协作、上下文协作、规约协作。

开发者先学会用 Markdown 写“意图说明书”，再让模型在 constitution→specify→plan→tasks→implement 的闭环里自主决策；技术管理者则拿到一条可度量的效能路径——规范即代码，文档即单测，需求变更直接 diff 规约，而不是通宵返工。

演讲里还公开了主流模型与 IDE 正在共同收敛的“AI 指令层”事实标准：从 AGENTS.md、Claude Code Skills 到 GitHub Copilot Instructions，规约文件已经像 CI 脚本一样成为仓库默认资产。

换句话说，未来评审重点不再是“这段代码谁写的”，而是“这段意图有没有被规约精准表达”。

如果你关心如何把 AI 从“结对编程的副驾驶”升级为“可自治的贡献者”，这份 PPT 提供了经过两万多个开源项目验证的脚本、 checklist 与 Fast-Path 工作流，足以让团队在一周内跑通“需求–规约–代码–验收”的完整循环，而把加班留给模型自己去“反思”。

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