规格天花板：为什么AI编码速度将瓶颈转移到产品发现

今年早些时候，我撰写了关于“暗工厂”的文章，介绍了StrongDM的Level 5自主软件工厂——三位工程师在没有人类接触实现的情况下交付生产代码。那篇文章中，我描绘了AI编码自主性的五个级别，这一框架已成为组织在从人类驱动编码到完全自主的谱系中所处位置的有用速记：

Level 1：AI辅助。人类驱动一切；AI是更快的键盘。 Level 2：AI生成+人工审查。AI起草，人类批准每个PR。 Level 3：AI生成+自动化门控。AI编写，测试审查，人类处理失败。 Level 4：基本自主+升级。AI处理完整循环，人类处理新颖问题。 Level 5：全暗工厂。AI端到端运行，人类仅定义目标。

今天大多数组织处于Level 2到Level 3之间。它们拥有某种形式的AI编码辅助：GitHub Copilot、Cursor、Claude Code或内部智能体管道。它们正在以PR速度衡量生产力提升。Stripe的Minions在Level 2-3每周交付1300个PR。这些数字令人印象深刻且真实。

但这些速度指标隐藏了什么：瓶颈正在向上游迁移，大多数团队直到被约束才会注意到。每次级别迁移都会改变约束所在。在Level 1，瓶颈是编写代码。实现速度提升2倍或3倍会产生可见的收益，因为那是所有时间花费的地方。在Level 2，瓶颈转移到代码审查，代码生成速度快于人类验证速度。团队通过自动化审查检查（代码检查、静态分析、测试门控）应对，从而到达Level 3。在Level 3，瓶颈转移到集成和部署，运行生成的代码通过CI成为约束。团队构建自动化验证管道、数字孪生环境、概率满意度指标，从而到达Level 4。

在Level 4，情况不同了。工厂几乎可以处理实现、测试和部署，只需最少的人工干预。瓶颈首次转移到上游，落在编写规格输入工厂的人类身上。你的AI智能体几乎可以构建任何东西，但仅限于有书面规格且足够精确、完整、明确以自主实现的内容。这就是“规格天花板”。大多数组织尚未触及它，因为它们仍在Level 2或Level 3，庆祝着当前规格吞吐量可以支持的编码速度提升。但随着它们向Level 4攀登（每个AI加速的组织最终都会如此），约束将从“我们能多快构建”转变为“我们能多快定义要构建什么”。

症状是可预测的：产品经理匆忙，规格变薄，规格与需求不匹配，以及悄然意识到你比以往任何时候都更快地构建了错误的东西。

这个问题最优雅的部分是，解决它的原材料已经在每个运行利益相关者会议的组织中产生。你应该默认记录每次产品对话。技术基本上是免费的：Zoom转录、Otter、Fireflies、内置会议录制平台，或者如果你想在自有基础设施上保存数据，可以使用本地Whisper实例。不记录的成本高出几个数量级：丢失上下文、误记决策、需求因无人能回溯实际对话而漂移。

那场与利益相关者的一小时通话不仅仅是会议摘要。它是你的组织产生的关于实际需要构建什么的最密集信号源。陈述的需求、隐含的约束、推迟的决策、隐藏在轶事中的边缘情况、听起来共享但实际上并非如此的抽象名词——所有这些都在转录中。问题在于人工笔记只提取了该信号的一小部分，其余部分留在录音中，实际上丢失了。

过去一年，我构建了一个提取其余80%的工具链。它是开源的，存在于我的hermes-profiles和agent-skills仓库中，并与任何支持Agent Skills格式的AI智能体平台兼容。它有三层，对应从原始对话到可执行规格的三个阶段。

第一层：产品发现技能。该技能接收会议转录，通过结构化蒸馏过程运行。它按话语类型对对话进行分段：欲望陈述、轶事、规则和约束、回避、偏转。它从每个段落中提取候选验收条件（AC），使用语言标记：“我们需要[能力]”变成直接AC，“当X发生时，Y失败”变成隐含AC（投诉的反面），“还记得X发生时吗？”被定格为三个具体边缘情况（之前、期间、之后）。每个AC按来源分类：SAID需求来自利益相关者的明确陈述；IMPLIED需求是SAID需求逻辑上必需的；INTERPRETED需求来自蒸馏器带入的领域知识；INFERRED需求来自空白和回避主题，这些始终作为开放问题，从不作为AC。然后进行清理：标记含糊词汇，如“我们可能应该处理它”（推迟决策）或“理想情况下它会与Salesforce集成”（无优先级的愿望清单）。分解抽象名词：“可扩展”、“安全”、“用户友好”、“高效”听起来像共同理解，但从来都不是。每个都分解为具体、可衡量的阈值，然后才成为需求。输出是结构化的需求文档，按类型和置信水平组织会议中的每个发现，供产品经理或技术负责人审查。

第二层：产品经理档案。PM档案消费蒸馏文档，产生产品需求文档（PRD）。包括问题陈述、目标受众、用户故事（as a / I want / so that格式）、范围边界、成功标准、明确非目标和开放问题。它执行层纪律：概念和原则在正确的抽象级别，从不将实现细节伪装成需求。输出遵循文档金字塔格式：渐进式披露。L1摘要供利益相关者和高管，L2分析供产品团队，L3档案供实施者使用原始证据。各层之间无信息丢失。

第三层：规格驱动开发（SDD）管道。SDD管道接收PRD，产生可实施规格。验收条件采用Given/When/Then格式。边缘情况枚举。非功能需求具有可衡量阈值。数据契约。每个过渡点的质量门控。SDD管道与工具无关。它产生的规格可输入Claude Code、Cursor、Devin、OpenHands、Hermes Agent或任何其他AI编码系统。规格格式定义目的地；工厂找到路径。

该管道不取代理解领域的人。它放大他们。人类判断所在：产品发现技能产生需求蒸馏，产品经理或技术负责人审查后再推进；PM档案产生PRD，该PRD成为下一次会议的议程：产品经理、技术架构师以及可能的数据架构师或平台负责人之间的工作会议。这个小型领域专家团队讨论如何执行PRD。会议也被记录，其转录输入技术架构师档案。专家档案（数据架构、站点可靠性、安全）贡献领域特定文档；协调者档案将它们关联，将完整工作流分解并将每个阶段路由到合适的专家；验证者档案门控每个过渡。SDD管道接收完整画面并产生可实施规格。

关键洞察：该过程从未移除人类。它移除了手动文档的摩擦，以便人类可以将时间花在需要判断的事情上：决策，而非打字。