你是否也曾陷入这样的困境：项目初期凭着一股“Vibe”（感觉）快速推进，但随着功能迭代，代码变得越来越混乱，上下文管理成了噩梦，最终导致维护成本指数级上升？

近来，亚马逊内部孵化的AI编程IDE Kiro所倡导的“Spec-driven”（规范驱动）开发理念备受瞩目。它强调先有严谨的规划，再有精准的执行，将开发过程结构化。这听起来很棒，但我们能用手边的工具实现吗？答案是肯定的！Anthropic最近为Claude Code推出的“Sub Agents”功能，正是实现这一理念的绝佳利器。

解构 Sub Agents - 你的私人AI专家团队

忘掉那个无所不知但有时会“精神分裂”的单一AI吧。Sub Agents机制，让你可以为Claude Code组建一支各司其职的“AI专家团队”。

• 专业化分工：你可以创建专攻特定任务的Agent，比如“代码审查专家”、“产品需求文档（PRD）撰写专家”或“数据库架构师”。它们只专注于自己的领域，表现更专业。

• 独立的上下文：这是最关键的革新。每个Agent都在自己的“沙箱”里工作，拥有独立的上下文记忆。这意味着“代码审查专家”的讨论不会干扰到“PRD专家”的思路，彻底解决了大型项目中上下文混乱的问题。

• 模块化与可重用：一个精心调教好的“代码审查专家”，可以被团队里的任何人、在任何项目里复用。这不仅提升了效率，更保证了整个团队工作流和代码规范的一致性。

实战演练 - 3步复现Kiro的规范驱动工作流

Kiro的核心哲学可以概括为三个角色：定义蓝图的架构师、拆解任务的规划师和执行代码的执行者。使用Sub Agents，我们可以完美模拟这个流程。

第一步：架构师 (Steering Architect) - 定义项目蓝图

我们首先创建一个steering-architect Agent。它的职责是与我们沟通，理解项目高阶目标，然后分析现有代码库（如果是新项目则从零开始），创建项目的核心指导文件。比如，为一个新的待办事项（To-do List）应用，它会生成：

• product.md: 定义产品愿景、核心目标和用户画像。

• tech.md: 规划技术栈（HTML, CSS, Vanilla JS）、核心技术点。

• structure.md: 设计项目的文件目录结构。

第二步：规划师 (Strategic Planner) - 拆解具体任务

接下来，我们创建第二个Agent：strategic-planner。它的任务是读取“架构师”生成的指导文件，并将宏大的蓝图分解为具体、可执行的开发任务。它会生成：

• requirements.md: 详细的功能需求列表。

• design.md: 模块化设计、UI组件架构等。

• tasks.md: 一份精确的、按优先级排序的开发任务清单，这是下一步的行动指南。

第三步：执行者 (Task Executor) - 精准实现代码

最后登场的是task-executor Agent。它是一个纯粹的“实干家”，职责只有一个：读取tasks.md文件，然后逐一、精准地完成每个任务——创建文件、编写HTML/CSS/JS代码、设置依赖、编写测试等等。它会严格遵循规范，直到任务清单上的所有项目都被勾选完成。

通过这“三步走”的协作，我们从一个模糊的想法，结构化、规范化地生成了一个功能完整的应用。整个过程清晰、可控、可追溯。

告别混乱，拥抱优雅的AI工程化

Claude Code的Sub Agents功能，标志着我们与AI协作的方式正在进化。它不再仅仅是生成代码片段的工具，而是成为了一个可以被我们组织、指挥、协同工作的智能体平台。

这种规范驱动的开发模式，将开发者的角色从繁琐的代码编写者，提升到了运筹帷幄的“系统指挥官”。我们专注于定义“做什么”（What）和“为什么做”（Why），而将“怎么做”（How）的繁重任务，放心地交给我们的AI专家团队。

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