核心定位
SDD 开发工作流是一套面向复杂软件开发的规范驱动开发方法论，通过将大语言模型（LLM）的注意力锚定在结构化规范文档上，显著降低需求理解偏差，提升代码生成的可预测性。
核心用法
完整八阶段工作流：constitution → specify → clarify → plan → tasks → analyze → implement
- Constitution：建立项目级工程原则与约束
- Specify：编写功能规范（What & Why）
- Clarify：强制需求澄清，消除歧义（⚠️ 不可跳过）
- Plan：技术实现方案设计（How）
- Tasks：拆分可执行开发单元
- Analyze：规范-代码一致性质量门禁（⚠️ 不可跳过）
- Implement：代码自动生成
关键执行模式：
- 人工监督：
claude --permission-mode acceptEdits - 自动化 Agent：
bypassPermissions（需配合安全监控）
显著优点
1. 确定性提升：规范作为"单一真相源"，LLM 在完整上下文中收敛注意力，输出更可预测
2. 流程标准化：强制 clarify/analyze 质量门禁，避免需求理解偏差累积
3. 版本控制集成：Git 作为 AI 开发的安全网，每个阶段自动提交，验收后自动 PR
4. 零中断开发：依赖自动安装策略，检测到 ModuleNotFoundError 时静默修复
5. 断点续传机制：.task-context/ 目录持久化进度，支持长时间运行 Agent 的中断恢复
6. 子 Agent 友好：提供标准化 sdd-driver.sh 脚本和 tmux 驱动方案
潜在局限性
1. 学习曲线陡峭：需理解 SDD 方法论、Speckit 命令体系、权限模式差异
2. 工具链依赖重：依赖 Specify CLI、Claude Code、GitHub CLI、tmux 等协同
3. 规范维护成本：简单项目可能"过度工程"，规范编写本身成为负担
4. 自动化风险：bypassPermissions 模式下，代码直接写入无人工确认，需配套监控
5. 限流与超时：高峰期 GLM-5 响应延迟 1-5 分钟，长时间任务需设置 5 分钟+ timeout
适合人群
- 复杂应用开发者：需要多迭代、长周期维护的软件项目
- AI 驱动开发团队：希望系统性地将 LLM 集成到工程流程
- 自动化 Agent 构建者：需要通过
sessions_spawn实现无人值守开发 - 规范治理需求者：需求变更频繁、需要可追溯决策记录的项目
常规风险
| 风险类型 | 说明 | 缓解措施 |
|---------|------|---------|
| 权限绕过风险 | `bypassPermissions` 自动批准所有操作 | 仅受信任环境使用，配合 monitoring.md 监控 |
| 需求理解偏差 | clarify 未充分执行导致方向错误 | 强制执行 ≥1 次，推荐 2 次 |
| 代码一致性缺陷 | analyze 未捕获规范-代码背离 | 强制执行 ≥1 次，推荐 2 次 |
| 长任务中断 | 网络/限流导致上下文丢失 | 断点续传机制，checkpoint.md 恢复 |
| 依赖冲突 | Layer 2 自动安装可能版本不兼容 | 预装依赖检查脚本，constitution 锁定版本 |
安全等级说明：S 级表示该 skill 涉及代码自动写入与执行，需严格环境隔离与监控。