Два месяца с Spec-Kit от GitHub и Claude Code: что работает, что нет

После двух месяцев использования GitHub spec-kit для Spec-Driven Development (SDD) с Claude Code в качестве основного агента разработчик на r/LocalLLaMA рассказывает, что работает, а что нет. Инструментарий, доступный по адресу github.com/github/spec-kit, реализует пятифазовый рабочий процесс: Constitution, Specify, Plan, Tasks, Implement. Основная идея: спецификация, а не промпт, является источником истины.

Что действительно хорошо

• Агент-независимость: Одна и та же спецификация работает с Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI, Copilot. Автор сгенерировал код с Claude Code, затем передал спецификацию в Cursor для рефакторинга тестов без каких-либо проблем.
• Жесткие контрольные точки между фазами: Фаза Plan показывает полную предполагаемую архитектуру до того, как написан хотя бы один фрагмент кода, что позволяет выявлять плохие решения ценой 5-минутного исправления вместо 5 часов.
• Файл Constitution как шлюз качества: Вы заранее определяете нерушимые правила — минимальное покрытие тестами, разрешенный список зависимостей, бюджеты производительности, строгость типизации. Агент не проходит собственную валидацию, если пытается их нарушить.
• Улучшенная детерминированность: Повторный запуск фазы Implement дает более согласованный вывод, чем сырые промпты, поскольку агенту не нужно самостоятельно принимать 30 неявных решений.

Что раздражает

• Рассинхрон реален: Ручное редактирование кода без обновления спецификации приводит к быстрой десинхронизации. В spec-kit есть инструментарий, но он сыроват.
• Накладные расходы для небольших изменений: Исправления ошибок <50 строк или тривиальные фичи кажутся излишне церемониальными. Правило автора: полный SDD только для новых модулей или функций, затрагивающих 200+ строк кода.
• Миграция легаси болезненна: Встраивание SDD в существующую кодовую базу из 30 тыс. строк может занять месяцы.
• Качество зависит от агента: Claude Code (Sonnet/Opus 4.6+) справляется хорошо; маленькие модели генерируют планы, которые компилируются, но лишены архитектурного мышления.

Практическая настройка

• Установка: uv tool install --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify-cli. Только официальный репозиторий безопасен — на PyPI есть тайпсквоттеры.
• Основной агент: Claude Code с перекрестной валидацией на Cursor и Gemini CLI.
• Локальное хранение: SQLite (легко специфицировать и валидировать, нет зависимости от облака).
• Шаблон Constitution: строгая типизация, покрытие pytest >80%, явный разрешенный список зависимостей, никаких облачных сервисов без необходимости.

Открытые вопросы

• Могут ли локальные модели (Qwen, DeepSeek-Coder, GLM, Llama) компетентно выполнять Plan и Implement? Автор обнаружил, что маленькие модели следуют формату, но архитектурное мышление не работает.
• Работает ли мультиагентный SDD? Спецификация одной моделью, реализация другой, аудит третьей — теоретически лучше, но на практике не измеримо лучше, чем с одним агентом.