在本次的分享中，演讲者从行业趋势切入，讨论了开发者与人工智能协作方式正在经历的变化。PPT 中指出，AI Coding 已从辅助性工具逐步成为研发流程的必选项，使用方式也在从问答式交互向任务自动化迁移。随着人们对模型的依赖不断增强，更完整的任务委派模式开始普及。

分享重点介绍了“Quest Mode”这一基于规格说明书（Spec）的 AI 自主编程方式，将开发流程划分为需求澄清、任务执行与结果验收三个阶段。在需求阶段，开发者通过自然语言描述功能点，并经多轮对话补全细节，系统可生成结构化的 Spec，包括目标、约束和验收标准，实现本地管理与协作。在执行阶段，AI 以可视化的执行流方式运行任务，并在遇到阻碍时提示人工介入。任务结束后，系统会输出包含验证结果与代码差异的报告，开发者可对产出进行接受或丢弃的判断。

PPT 同时总结了 Spec 驱动方式适用于异步、长时间和高复杂度的研发任务，如新功能交付、自动修复问题、批量化任务处理等场景。为支持这一模式，演讲内容还展示了从本地到云端的任务委派机制，使开发者可以像发送邮件一样将任务交由远程执行，并在完成后将结果同步回本地。

演讲也提及了 Agent Mode 作为对话式协作方式的另一种路径，与 Quest Mode 相比更偏实时配合；并进一步总结了当前 AI Coding 落地过程中的技术挑战，例如长程任务的稳定性、复杂工程的应对能力、生成质量以及成本的持续优化。部分指标展示了在工程规模、评分与耐用度方面的进展。

在趋势判断部分，PPT 认为未来复杂任务将更多由 AI 自主完成，智能体的运行时间将从分钟级延伸到天级，并逐渐成为普遍存在的基础能力。开发者的角色也将随着自然语言规范和任务委派成为主流而发生变化，从手动编写代码向需求表达、逻辑编排与结果验收倾斜。随着模型成本下降和自动化能力提升，云端异步任务将成为更常见的研发模式。

整体来看，这场分享展示了基于 Spec 的 AI 编程方法在工具链、流程结构与协作方式上的变化，并对未来软件研发模式的走向给出了结构化视角。对于关注智能体、自动化研发和工程效能提升的开发者与技术管理者而言，这些内容提供了一个值得思考的实践框架。

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