GitHub 项目地址
https://github.com/BugSymphony/spec-forge

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SpecForge

规则驱动的 AI 内容生成引擎

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📖 简介

SpecForge 是一个**规范驱动（Specification-Driven, SDD）**的 AI 内容生成引擎，灵感来源于 Spec Kit 的规范驱动开发理念。

我们的目标是：让 AI 生成可控、可预测、高质量的内容。

🎯 核心理念

传统 AI 内容生成的痛点：

• ❌ 输出不可控，随机性强
• ❌ 质量不稳定，依赖运气
• ❌ 缺乏流程，难以协作
• ❌ 无法追溯，难以优化

SpecForge 的解决方案：

• ✅ 规范驱动 - 用明确的 Spec 约束 AI 输出
• ✅ 流程可控 - 标准化的生成流程（Specify → Plan → Tasks → Implement）
• ✅ 质量保证 - Schema 校验 + 多阶段审查
• ✅ 可追溯性 - 每个输出都有明确的来源和依据

💡 与 Spec Kit 的关系

SpecForge 借鉴了 Spec Kit 的核心思想：

Spec Kit	SpecForge
规则驱动的代码生成	规则驱动的内容生成
TypeScript/JavaScript	小说/文章/漫画/视频脚本
AST + Schema 校验	YAML Schema + Markdown 模板
代码结构规范	内容结构规范

我们不是简单的模仿，而是将规范驱动开发（SDD, Specification-Driven Development）的理念扩展到了AI 内容生成领域。

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✨ 特性

🔥 核心特性

• 📋 规范驱动生成

  • 基于 Spec（规格说明）驱动整个生成流程
  • 每个阶段都有明确的输入输出标准
  • Schema 校验确保输出格式正确

• 🤖 多 LLM 支持

  • 内置 DeepSeek、OpenAI 等主流模型支持
  • 统一的 LLM 接口，轻松切换
  • 支持自定义 LLM 后端

• 📝 多内容类型

  • 📚 Novel - 小说创作（奇幻/科幻/悬疑等）
  • 📄 Article - 文章写作（技术文/观点文/教程等）
  • 🎨 Comic - 漫画脚本（剧情/角色/分镜）
  • 🎬 Video - 视频脚本（分镜表/拍摄脚本）

• 🔄 四阶段流程

  Specify → Plan → Tasks → Implement
  ↓          ↓       ↓        ↓
  定义规格   制定计划 拆解任务  生成内容
  

• ⚙️ 配置化架构

  • Prompt 模板可配置
  • Schema 规则可配置
  • 澄清规则可配置
  • 输出格式可配置

• 🛡️ 质量保障

  • Schema 自动校验
  • 多阶段审查机制
  • 错误自动修复（YAML Fix Agent）

🚀 高级特性

• 🔍 需求澄清（Clarify）

  • 智能检测 Spec 中的模糊点
  • 自动生成澄清问题
  • 支持交互式问答完善需求

• 🎯 任务拆解（Tasks）

  • 将复杂计划拆解为可执行的小任务
  • 任务间依赖管理（DAG）
  • 支持增量生成

• 🔧 插件化设计

  • 易于添加新的内容类型
  • 支持自定义 Stage
  • 可扩展的 Agent 系统

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🚀 快速开始

1. 安装

#从源码安装
git clone https://github.com/BugSymphony/spec-forge.git
cd spec-forge
pip install -e .

2. 初始化项目

# 创建新项目（以小说为例）
forge init --type=novel

# 查看可用的内容类型
forge types --list

3. 生成 Spec（规格说明）

# 方式一：提供创意想法
forge specify --idea="我想写一部关于时间旅行的科幻小说"

# 方式二：交互模式（推荐）
forge specify

示例输出：

# 小说大纲：时空旅人

## 主题定位
- 核心主题：一个物理学家意外发现时间旅行方法...
- 目标观众：科幻爱好者，年龄 18-35 岁
- 价值主张：探索时间与命运的哲学思考

## 内容结构
1. 序幕：实验室的意外发现
2. 第一次穿越：回到 1969 年
3. 蝴蝶效应：改变历史的代价
...

4. 生成 Plan（创作计划）

forge plan

Plan 会定义：

• 叙事策略（线性/倒叙/多线）
• 章节结构（起承转合）
• 人物关系图
• 世界观设定

5. 生成 Tasks（任务清单）

forge tasks

Tasks 会将计划拆解为可执行的小任务：

stories:
  - story_id: Story-1
    goal: "完成序幕章节"
    tasks:
      - id: TASK-1
        description: "撰写序幕开头 500 字"
        output: "chapters/prologue.md"

6. 执行任务，生成内容

# 单步执行（适合调试）
forge implement --mode=single --task=TASK-1

# 循环执行（自动完成所有任务）
forge implement --mode=loop --auto

7. 查看成果

# 生成的内容在 dist/ 目录
ls dist/
# novels/
#   chapters/
#     prologue.md
#     chapter-1.md
#     ...

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📚 核心概念

1. SDD（规范驱动）

什么是 Spec？

• Spec = Specification（规格说明）
• 是对内容的结构化定义，而非简单描述

为什么需要 Spec？

❌ 坏的输入："写一部科幻小说"
→ AI 不知道写什么，输出随机

✅ 好的输入：
   主题：时间旅行的道德困境
   主角：35 岁物理学家，性格内向
   冲突：拯救爱人 vs 保护历史
   结构：三幕剧
→ AI 知道怎么写，输出可控

2. 四阶段流程

Stage 1: Specify（定义规格）

输入: 创意想法
输出: specs/spec.md
作用: 将模糊的想法转化为结构化的规格说明

Stage 2: Plan（制定计划）

输入: specs/spec.md
输出: specs/plan.md
作用: 从策略层面定义如何呈现内容

Stage 3: Tasks（拆解任务）

输入: specs/plan.md
输出: specs/tasks.md
作用: 将计划拆解为可执行的小任务

Stage 4: Implement（执行实现）

输入: specs/tasks.md
输出: dist/ (最终内容)
作用: 逐任务执行，生成实际内容

3. Schema 校验

每个阶段都有对应的 Schema 进行校验：

# schema.yaml 示例
type: object
required:
  - title
  - topic_positioning
  - content_structure

properties:
  title:
    type: string
    description: 作品标题
  
  topic_positioning:
    type: object
    required: [main_topic, target_audience]

好处:

• ✅ 防止遗漏关键信息
• ✅ 保证格式一致性
• ✅ 便于自动化处理

4. Agent 系统

SpecForge 包含多个专用 Agent：

Agent	职责
SpecAgent	生成 Spec 文档
PlanAgent	生成创作计划
TasksAgent	拆解任务清单
ImplAgent	执行任务，生成内容
YamlFixAgent	自动修复 YAML 错误
ClarifyAgent	需求澄清（可选）

每个 Agent 都是独立的，可以单独使用和测试。

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📖 使用指南

完整工作流示例

场景：创作一部奇幻小说

# 1. 初始化
forge init --type=novel

# 2. 生成 Spec
forge specify --idea="少年魔法师寻找失落的神器，途中结识伙伴，对抗黑暗势力"

# 3. 生成计划
forge plan

# 4. 拆解任务
forge tasks

# 5. 执行任务
forge implement --mode=loop --auto

# 6. 查看成果
cat dist/novels/chapters/chapter-1.md

命令行参考

全局命令

forge --help           # 查看帮助
forge --version        # 查看版本
forge types --list     # 列出内容类型

各阶段命令

# Specify 阶段
forge specify --idea="..." --no-prompt

# Plan 阶段
forge plan --output=custom-plan.md

# Tasks 阶段
forge tasks --llm=deepseek

# Implement 阶段
forge implement --mode=single --task=TASK-1
forge implement --mode=loop --auto

配置说明

项目配置

.forge/config.yaml:

# 内容类型
content_type: novel

# LLM 提供商（deepseek/openai）
llm_provider: deepseek

# Schema 校验开关
schema_validation: true

# 阶段配置（可选，自定义路径时使用）
stages:
  specify:
    prompt: templates/prompt/specify.md
    output: specs/spec.md
    schema: schemas/specify_schema.yaml

Prompt 模板

可以为不同内容类型自定义 Prompt：

templates/agent-prompts/
├── specify/
│   ├── novel.md
│   ├── article.md
│   └── video.md
├── plan/
│   └── ...
└── tasks/
    └── ...

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🔧 扩展开发

添加新的内容类型

1. 创建 Prompt 模板

templates/agent-prompts/specify/podcast.md

2. 定义 Schema

# specs/podcast/schema.yaml
type: object
properties:
  episode_title: {type: string}
  duration: {type: string}
  guests: {type: array}

3. 注册内容类型

# src/forge/config/constants.py
class ContentType(str, Enum):
    PODCAST = "podcast"

自定义 Agent

继承 BaseAgent 即可：

from forge.agents.base_agent import BaseAgent

class MyCustomAgent(BaseAgent):
    def generate(self, **kwargs):
        # 你的实现
        pass

添加新的 LLM 后端

实现 BaseLLM 接口：

from forge.llm.base import BaseLLM
from forge.llm.types import Message

class MyLLM(BaseLLM):
    def chat(self, messages: list[Message]) -> Message:
        # 调用你的 LLM API
        pass

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🤝 贡献指南

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/BugSymphony/spec-forge.git
cd spec-forge

# 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Linux/Mac
venv\Scripts\activate     # Windows

# 安装开发依赖
pip install -e ".[dev]"

提交流程

1. Fork 仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/amazing-feature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add amazing feature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/amazing-feature)
5. 创建 Pull Request

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📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE 文件

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🙏 致谢

• Spec Kit - 规则驱动开发的灵感来源
• Click - 优秀的 CLI 框架

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📬 联系方式

• Issues: GitHub Issues
• 讨论: Discussions
• 邮件: 17278327036@163.com

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