主要观点：软件开发历经从瀑布模型到敏捷和 Scrum 的演进，如今人工智能加入，引发了工作方式的变化，无序使用人工智能存在隐藏成本，如高拒绝率和代码质量下降等，新的 AI 原生框架应运而生，如 Spec-kit、BMad 方法等，不同框架有不同哲学和用途，采用框架式方法需先转变思维，可通过混合使用不同框架创建适合自身需求的工作流程。
关键信息：

• 从瀑布模型到敏捷、Scrum 的发展历程及原因。
• 人工智能加入后出现“vibe 编码”及存在的问题。
• AI 原生框架的类别及代表工具。
• Spec-kit 和 BMad 方法的不同哲学与用途。
• 采用框架式方法的步骤及注意事项。
  重要细节：
• 行业数据表明开发者约 70%会拒绝 AI 工具的代码建议，导致浪费计算周期等。
• 2024 年分析发现非结构化 AI 辅助编码会增加代码复制和“代码 churn”。
• Spec-kit 专注于特征级“spec-to-code”生成，BMad 方法注重全项目生命周期管理。
• 混合使用 BMad 和 Spec-kit 的工作流程，包括战略规划、特征实现和质量保证等阶段。