【学习工作】+ 【VibeSpec Studio】
AI 时代需要全新的 SDD工程模式：先项目业务“准入/建模”，再由 AI “调度/执行”，让 AI Coding 在完整工程控制(Harness)下开工。
VibeSpec Studio 提供了一套清晰的“AI 开工前准备”SDD流程：通过 Harness 注入全局底线，结合 MIS Rules 对齐业务规则，强制在开工前完成范围、字典名词与验收点的 Readiness 自检，最后通过一键打包交接材料（Handoff Pack）。这确保了团队与 Agent 能在无歧义的口径上推进工作，杜绝 AI 自由发挥 。
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**你是谁：**资深业务顾问与产品经理（证券金融系统)；
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你是怎么用 TRAE 把 Demo 做出来的： 本身是TRAE 重度用户,基本上都是用口语化完成
1. Demo 简介
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【是什么】：VibeSpec Studio 是一个 定位为 TRAE Work 的前置准入层。它通过交互式 UI 把全局约束（Global Harness）、领域字典（System Overlay）、Spec 模板按需注入 Agent 上下文，让 AI 在动手写代码之前，先把“要做什么、不能做什么、验收标准是什么”讲清楚。
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【面向谁】：产品/业务分析、架构师、以及对系统一致性和交付质量要求极高的企业团队（如 MIS、金融合规、SaaS 等）
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【主要功能】：Guided Chat 需求访谈：通过分类问题把用户回答沉淀为 项目Sources，再收敛成系统蓝图。Global / System 注入与 Spec 生成：按 Phase 自动拼装 harness、字典、模板，输出 spec.md。Lint / Gate 与派工前审查：用 L1-L4 规则检核 Spec，生成 handoff-pack.json 进入 TRAE Work（ IDE)。
界面展示: VibeSpec Studio 内建许多 Spec SDD Agent 能力
图 ：对项目Repo 进行各SDD 流程检核
图 ：TRAE Work Mock Demo —— 项目Repo 准入后端AI Coding 总览
2. Demo 创作思路
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【灵感来源】：在日常使用 TRAE 等 AI Coding 工具时，经常遇到一种“AI Coding能跑但不可交付”的尴尬：AI 能快速生成代码，但状态机缺了一个值、错误码少了一层、端点没有按规范命名，最后需求方只能人肉补洞。我们开始思考：如果 AI Coding 是“执行层”，那它前面应该有一个“Spec准入层”来锁住规格。
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【想解决的问题】：上下文漂移：多轮对话后，名词、枚举、状态机前后不一致。约束缺失：Global 规范没有被显式注入，AI 容易脑补。验收模糊：Spec 缺少 §6 API / §10 验收，导致代码无法被检核。
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【为什么做这个方向】：TRAE Work 等 Agent 框架正在把“写代码”自动化，但“写什么、怎么验收”仍然依赖人工。VibeSpec Studio 选择站在 AI Coding 的入口，把人工经验固化为 SoT（Source of Truth）+ Gates，让规格生产本身也能被 AI 辅助，并且可规模、可复现。核心判断：AI Coding 的瓶颈不再是“写代码的速度”，而是“输入给 AI 的规格是否足够清晰、完整、可检核”。VibeSpec Studio 就是来解决这个瓶颈。
3. Demo 体验地址（三选一）
*本地文件:VibeSpec-Studio-demo.html
VibeSpec-Studio-demo-mock.html.zip (24.4 KB)
4. TRAE 实践过程
- 需求拆解：在 TRAE 中先用自然语言描述“我要一个让 AI Coding 先准入再执行的 Studio”，
- 并梳理出 Phase 0–6 的交互流程（搭配AI-Native SDD流程)。
- 原型搭建：让 TRAE 生成单页 HTML 骨架，包括左侧导航、中间工作区、右侧 LLM 配置面板与用户Chat 交互区。
- 内容填充：把项目中的 全区约束 _shared/global/** 与 _system/esop/** 文件作为LLM 注入上下文(context)，生成 SDD各节点文档产物。
- 附开发关键步骤截图（不少于 3 张）****；
Session ID 在哪找？
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