規格驅動的 AI 強化 DevOps

篩選適合的情境，SDD 成為你的平台開發神器

Che-Chia Chang

本議程會告訴你

• Spec-kit 跑起來是什麼樣子
• 提供 4 個實務情境，說明哪些適合 SDD
• Spec-kit 的代價與應對策略

關於我

• Che Chia Chang
• SRE @ Maicoin
• Microsoft MVP
• 投影片與講稿都在 chechia.net
• K8s Summit 2024: Etcd Workshop
• DevOpsDay 2025: RAG Workshop
• 鐵人賽 (Terraform / Vault 手把手入門)

情境 1：跨平台，稽核內部平台帳號

所有內部帳號定期稽核，確保沒有過期離職的帳號存在

• 如果有現成工具就直接用工具，不用閉門造車
• 需求不符合的話，現在閉門造車非常的快與便宜
• 問題：後續維護是否好維護 🤔

實際 Spec-kit 會長怎樣

# VSCode Chat (Copilot) 中啟用 spec-kit
# specify init --integration copilot

# 產生 Spec
/speckit.specify    寫一個工具，列出所有內部平台帳號
                    1. 根據條件檢查帳號狀態權限
                    2. 有單元測試，模擬帳號整合測試
                    3. e2e 測試，產出符合稽核格式的結果

# 不斷釐清 Spec 到沒有模糊空間
/speckit.clarify    平台包含 aws, github, jenkins...
                    帳號狀態包含 active, expired, pending
                    權限包含 admin, write, read-only
 
# 根據 Spec 產生 Plan，列出實作步驟，檢查相依性，準備 checklist
/speckit.plan

# 拆成 Task，獨立子任務，可分配給 subagent...
/speckit.tasks

# 產生的 Task 是否可行？有沒有遺漏的步驟？有沒有不合理的地方？有無彼此衝突的地方？
/speckit.analyze

# 使用多個 subagent 平行下去實作
# agent 根據 Task 實作，直到達成 Spec
/speckit.implement

# 驗收

What is Spec-kit

• Spec-kit 是 GitHub 的 SDD toolkit
• 是一個 SDD 流程框架
• 不是 prompt 技巧，是可重複工程流程
• 核心價值：把需求、驗收、交付串成同一條線

更多資訊與細節請參考

• Workshop Spec-driven development with Spec-kit
• Session 從 Vibe Coding 到 Spec-driven AI Engineering

What is Spec-driven development

• 避免模糊需求，產生精準的可執行規格
• Agent 會自動滿足 Spec 實作
• Feedback > 修改 Spec > (loop)

SDD vs Chat Coding

情境 1: 為何適合 SDD

內部帳號定期稽核，確保沒有過期離職的帳號存在

• 任務驗收標準明確
  • 打平台 API，列出帳號，依照條件檢查狀態權限
  • 篩選離退名單，符合自動告警
  • 產出符合稽核格式的結果
• 流程固定
• Spec 變動不大
  • 可能平台增減，API 改版
  • 稽核需求與驗收標準不會變
• 自動化效益高
  • 人工做很痛苦，容易出錯
• 終端使用者，沒有被其他元件依賴
  • 被依賴會產生額外的 Spec 變動

延伸情境 1: 跨平台人員管理

• 跨平台帳號定期稽核
• Access / Audit log 收集，整理，即時分析，可疑事件告警
• 權限稽核，驗證，更新
• Onboarding / Offboarding 自動化

使用 SDD 量身打造跨平台工具，進一步加速流程的驅動

情境 2：工作流程自動化

Jira-Github-Coding: Developer 不想離開 Github

[Human(PM)] 雜務/例行性事務排進 Jira
[Bot] 檢查DB，過去相關 Jira Ticket
[Bot] 檢查 Duplicated
[Bot] 開 Github Issue
[Bot] 指派 Coding Agent
[Bot] Coding Agent 產生 Spec

[Human(Developer)] Review Spec，Approve Spec

[Bot] Coding Agent 根據 Spec 實作 PR
[CI] 自動化測試 unit test + e2e test

[Human(Developer)] Review PR，Approve PR

[Bot] 所有步驟回寫到 Jira，形成完整紀錄
[Bot] Index 到 Vector DB，提供未來類似任務參考

可能適合 SDD 的條件

• 任務驗收標準明確，流程固定，重複性高
  • SOP/Runbook 步驟完成率
  • CI/CD Pipeline / 工具串接成功率
• 流程固定
• Spec 變動不大

情境 3: 服務的 Sidecar

Stateful Backend 的維運輔助系統

• 提供 ops 對服務進行操作
• 重啟服務、調整資源
• 升版、回滾
• 切換 config
• Data Migration、Validation
• Snapshot、Backup、Restore

情境 4: Debugging Runbook

[SRE] 除錯 Runbook / Incident Response

[Alert] 某個為服務功能出錯
[Bot] 查架構文件，列出相關的微服務
[Bot] 查團隊文件，通知相關值班人員
[Bot] 收集所有相關微服務 Error log
[Bot] 查看 Monitoring、Tracing
[Bot] 統整資訊，分析問題
[Bot] readonly 再次存取相關服務，查看狀態、配置、版本
[Bot] 整理所有資訊與推論
[Bot] 提供解決方案，列出優缺點，建議下一步

[Human] 看到時已是完整的 Alert + 各方資訊 + 建議解決方案
[Human] Review 解決方案，Approve 後實作

[Bot] 指定時間內持續追蹤
[Bot] 定時主動回報團隊與主管，處理進度

小結：找到第一個適合的任務

跨平台人員管理，Workflow 自動化

Sidecar，Debugging Runbook

• 人工例行事務：先解放人力
• 固定流程/SOP/Runbook
• 低風險
• 沒有被其他服務重度依賴

實際導入流程

1. 挑題目：低風險，高人工，需求清楚
2. 從小開始：先從整個流程的一段步驟開始
3. 發現 Spec 不夠清楚，驗收條件不夠明確，流程遺漏
4. 回到 Spec 修正，建立修正 Spec 的流程與經驗
5. 成功後再慢慢擴大範圍

Spec-kit 帶來的痛點

• 工作習慣改變
  • 痛點左移，寫扣時的痛苦提前到寫需求時
• Spec-kit Tax：Spec-kit 產生 Spec，會消耗額外 token
  • 貴模型寫 Spec
  • 便宜模型實作
• 不適合舊專案：Greenfield vs. Brownfield
  • 無法從舊程式碼逆向產生 Spec
  • 從頭寫 Spec，燒時間跟token

改需求的成本變高

• Spec 寫好 Code，結果改需求，改 Spec、Plan、Task，agent 也要重跑
• 小改動可以像 git commit 一樣，疊上去 Spec
• 大改動或需求矛盾，就要重寫 Spec
  • Spec-kit 會幫你掃出 conflict，但不會幫你解決
  • Code 都不能用，要重零開始
• 需求變動頻繁的任務不適合 Spec-kit，反而會變得笨重

SDD vs 需求改動

改需求，或是實作偏離太多

• 收集半成品(n) + 分析問題(n)
• 反饋給 Spec(n) -> 修改 Spec(n) -> 產出 Spec(n+1)
  • Spec(n+1)，比 Spec(n) 更清楚、更完整、更合理
• 退掉失敗 PR(n)，agent 從頭實作 Spec(n+1)

Spec-kit 的盡頭是組合拳

• 新專案直上 Spec-kit
• 舊專案舊 pkg：補 Test 保護既有功能，再啟用 Spec-kit
• 公司支持的話，請進行重構
  • code base 中的坑雷與技術債，人都不想解，Agent 也解不了
  • 把舊 Code 當成 Spec reference，重寫成 Spec v2，然後重構

你可以帶走的重點

• DevOps 任務，許多已有明確的 Spec
• 選對題目：高人工、低風險，跨平台，被依賴性低的任務
• 從 vibe/chat coding 走向 Spec-kit
  • 標準化流程，分工協作
• SDD 絕非萬能，需求合適的任務，才適合 SDD

Q&A 不是演講的終點

下週 Cloud Summit 會有一場 Workshop，會帶大家實際操作 Spec-kit，歡迎來玩！

• Workshop Spec-driven development with Spec-kit
• Session 從 Vibe Coding 到 Spec-driven AI Engineering

Thank you.