用不同的 Agent 優化 OpenSpec 各階段效能：HagiCode 實踐總結
用不同的 Agent 優化 OpenSpec 各階段效能：HagiCode 實踐總結
通用提示詞無法應對不同開發階段的具體需求，透過階段特定的 agent 和參數化模板系統，讓 AI 在每個環節都能輸出高品質內容。
背景
OpenSpec 是一個提案驅動的開發系統，透過結構化的工作流程管理技術提案的建立、審查和實作。這個想法本身挺好的，只是在實際使用中，我們發現單一通用的 AI 提示詞存在明顯問題。
explore 階段缺乏上下文錨定，AI 探索時容易偏離提案範圍；工件生成品質不穩定，design.md 缺少視覺化元素，proposal.md 缺少程式碼變更表，tasks.md 甚至混入了不該包含的 Git 操作；職責邊界模糊，不同文件類型應該包含什麼內容不明確；提示詞缺乏彈性，無法根據不同場景動態調整 AI 行為。
這些問題直接影響了 OpenSpec 工作流程的效率和輸出品質。其实也沒別的辦法，只能自己動手改提示詞模板了。這篇文章就是那段日子的記錄。
關於 HagiCode
本文分享的方案來自我們在 HagiCode 專案中的實踐經驗。HagiCode 是一個 AI 驅動的程式碼助手，在開發過程中我們大量使用 OpenSpec 工作流程來管理技術提案。本文介紹的 agent 分層策略，正是我們在實際使用中總結出來的優化方案。
如果你覺得這套方案有價值，說明我們的工程實踐還不錯——HagiCode 本身也值得關注一下。
OpenSpec 工作流程解析
OpenSpec 系統包含多個核心階段，每個階段都有其特定的目標和約束。理解這些階段的職責邊界，是設計有效 agent 策略的基礎。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐│ OpenSpec 工作流程階段 │├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ││ │ Explore │ -> │ New │ -> │ FF │ -> │ Apply │ ││ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ ││ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ││ │ Archive │ │ Sync │ │ Verify │ │ Status │ ││ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘每個階段的目標完全不同：Explore 階段需要思考姿態，專注於資訊收集；New 階段要聚焦需求分析和方案設計；FF 階段按依賴順序批次建立工件；Apply 階段將提案轉化為實際程式碼。用同一個提示詞模板去驅動這些差異巨大的任務，顯然不太合理。
提示詞系統架構
OpenSpec 使用模板化的提示詞系統，這為 agent 分層提供了技術基礎。模板檔案採用 .hbs (Handlebars/Scriban) 格式，配合 .json 元資料檔案定義參數和驗證規則，支援中英雙語。
關鍵的設計是 PromptScenario 枚舉，它定義了不同階段的提示詞場景：
public enum PromptScenario{ OpenspecV1Explore, // 探索階段 OpenspecV1New, // 新建提案 OpenspecV1Ff, // 快速生成 OpenspecV1Apply, // 應用變更 OpenspecV1Archive // 歸檔}每個場景都有對應的獨立模板檔案，比如 openspec-v1-explore.zh-CN.hbs 和 openspec-v1-ff.zh-CN.hbs，這樣可以針對不同階段注入特定的約束和指導。
參數化的提示詞載入
實作動態參數注入是整個系統的核心。FilePromptProvider 負責根據場景和參數載入提示詞：
public async Task<string> GetOpenspecV1FfPromptAsync( string changeName, string changeDescription, string locale = "en-US", string? planningDirectionInstructions = null, CancellationToken cancellationToken = default){ var parameters = new Dictionary<string, object> { { "planningDirectionInstructions", ResolvePlanningDirectionInstructions(locale, planningDirectionInstructions) } };
if (!string.IsNullOrWhiteSpace(changeName)) { parameters["changeName"] = changeName; }
return await GetPromptWithParametersAsync( PromptScenario.OpenspecV1Ff, locale, cancellationToken, parameters);}這種設計允許我們在執行時動態注入參數，比如 changeName 和 planningDirectionInstructions，而不需要修改模板檔案本身。
規劃方向動態設定
HagiCode 實作了一個靈活的規劃方向系統，允許使用者為每次生成選擇不同的方向。每個方向都有獨立的 ID、描述和提示詞片段：
public static class ProposalPlanningDirections{ private static readonly ProposalPlanningDirectionDefinition[] Catalog = [ new( ExploreId, "Explore mode", DefaultEnabled: true, EnglishPromptFragment: "- Explore mode: add an explicit exploration pass...", ChinesePromptFragment: "- 探索模式：在定稿工件之前增加明確的探索階段..."), // ... change-map, flowchart, prototype, architecture, sequence ];
public static NormalizedProposalPlanningDirections Normalize( bool? enableExploreMode, IReadOnlyList<PlanningDirectionOptionDto>? planningDirections) { // 合併預設設定和使用者自訂設定 }}支援的方向包括：explore（探索模式）、change-map（變更地圖）、flowchart（互動流程圖）、prototype（UI 原型）、architecture（架構圖）、sequence（API 時序圖）。使用者可以自由開關這些方向，系統會動態生成對應的提示詞指令區塊。
在 Handlebars 模板中使用條件語句來注入這些指令：
{{#if planningDirectionInstructions}}## 本次生成的規劃方向
{{{planningDirectionInstructions}}}{{/if}}明確的內容範圍約束
最關鍵的改進是明確不同文件類型的內容範圍約束，特別是 tasks.md。我們在提示詞中新增了嚴格的約束條件：
### tasks.md 內容範圍約束
當建立 `tasks.md` 工件時，必須遵守以下內容範圍約束：
**必須包含**：- 業務邏輯任務（程式碼實作、功能開發）- 技術實作任務（元件整合、API 開發）- 測試任務（單元測試、整合測試）- 文件任務（更新文件、新增註解）
**禁止包含**：- Git 提交操作（git add、git commit、git push）- 版本控制管理工作流程- 部署和發布操作使用規範語言（MUST/SHALL）而非建議性語言，確保 AI 嚴格理解這些約束。對於 proposal.md 和 design.md，我們也明確了各自的職責邊界：proposal.md 必須包含程式碼變更表和 UI 原型圖（當涉及 UI 變更時），而 design.md 必須包含架構圖和資料流程圖。
探索階段上下文錨定
Explore 階段的問題最容易被忽視——AI 探索時可能完全偏離提案範圍。我們透過增強提示詞來解決：
## Explore 執行原則
- **不需要寫文件** - 探索結果不需要儲存為獨立文件- **資訊傳遞** - 探索完成後，收集的資訊將傳遞給 Proposal 建立階段- **重點是思考** - 探索的價值在於資訊收集，而非文件產出
## 與 Proposal 建立銜接
Explore 階段發生在提案建立後、專案程式碼尚未編寫時。探索完成後，系統會引導你建立或填充 `proposal.md` 檔案，探索收集的資訊將作為提案內容的基礎。這樣明確了 Explore 階段的定位：它是資訊收集的前置步驟，不是獨立的三文件產出環節。AI 理解這一點後，就能更聚焦於提案相關的知識探索。
實作指南
如果你想在 HagiCode 中應用這套方案，可以按以下步驟操作：
- 定義規劃方向：在
ProposalPlanningDirections.cs中定義方向 ID、預設狀態和提示詞片段 - 模板參數化：在
.hbs模板中使用條件語句和變數注入 - 驗證輸出：啟用特定方向時檢查對應工件是否包含預期內容
- 測試邊界：驗證停用方向時不會生成對應內容，且不影響其他方向
需要注意的是，模板修改要與上游保持同步，中英文模板的結構要一致。規劃方向的渲染應在微秒級完成，避免影響效能。
總結
OpenSpec 工作流程的效能優化，核心在於理解不同階段的差異化需求。透過階段特定的 agent、參數化模板和明確的內容約束，我們讓 AI 在每個環節都能輸出高品質內容。
這套方案在 HagiCode 的實踐中得到了驗證——不僅提高了文件品質，還減少了人工修改的工作量。如果你的團隊也在使用類似的提案驅動工作流程，希望這些經驗能對你有所啟發。
其实也就是把問題拆開來看罷了。每個階段有每個階段的特點，用對方法，問題自然就簡單了。
參考資料
- HagiCode 專案地址：github.com/HagiCode-org/site
- HagiCode 官網：hagicode.com
- 正式版演示影片：www.bilibili.com/video/BV1z4oWB3EpY/
- 一鍵安裝體驗：docs.hagicode.com/installation/docker-compose
- Desktop 桌面端快速安裝：hagicode.com/desktop/
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