Franklinli
AI Delivery Spec 5.4.4 发布，ClawHub 1.6K+ 下载，SkillHub 4.8/5。这几个版本一直在验证一个问题：Coding Agent 越来越强以后，需求管理 Skill 还应该提供什么价值？过去一段时间，我拿 CRM、数据产品、教育、出版社等不同类型项目持续试跑，同时让产品、业务、架构、UX、开发、QA、合规、客户验收等角色分别从自己的视角压测需求链路。暴露出来的问题很一致：需求文档写得长，不代表 Agent 不需要猜；页面做出来了，不代表业务流程闭环；静态检查通过，不代表交互真的执行过；模型能补全缺失内容，也不代表它补的是正确业务规则。所以 AI Delivery Spec 的重心也在变化。5.4.4 已经逐步形成一条完整控制链：需求准入 → 决策树澄清 → 产品契约 → 存量系统理解 → Agent 上下文切片 → 交付执行 → 证据验收 → 变更追溯。同时支持项目本地 `custom/` 领域规则、模板和组织知识，尽量让企业自己的业务事实留在项目里，而不是依赖模型“记住”。我的判断也越来越明确：随着模型升级，通用 Prompt、标准流程、普通 PRD 写法都会持续贬值。长期有价值的是模型无法凭空获得的真实业务上下文，以及模型无法自行证明的验收证据。所以后续不会继续卷“提示词有多复杂”，核心方向就是：确定性工具 + 证据链 = 与更强模型长期互补。GitHub：
https://taou.cn/a/ig8RCt
发布于 四川
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