AI coding agent को ऐसी specification कैसे दें जिसे वह चला सके

Coding agents तब बेहतर काम करते हैं जब सफलता स्पष्ट हो। Microsoft का spec-driven development living specification को source of truth मानता है, जिसमें intent और acceptance criteria होते हैं और जो code तथा tests के साथ बदलती है।

1. परिणाम लिखें

पहले user और observable behavior बताएं।

Goal: A signed-in learner can resume the lesson they started most recently.

User-visible behavior:
- The dashboard shows the most recently started lesson.
- Selecting it opens the lesson at the next incomplete step.
- A learner with no progress sees the existing “Start learning” action.

2. Acceptance criteria लिखें

Normal path, empty state, invalid input, permissions और failure behavior शामिल करें.

Acceptance criteria:
- A learner sees only their own progress.
- Missing progress does not cause a request or render error.
- A completed lesson points to the next lesson, or to the completion state.
- The existing dashboard remains unchanged for signed-out visitors.
- Automated tests cover the resume, empty, and unauthorized cases.

3. पहले inspect, फिर plan

Agent से routes, components, data access और tests खोजने, फिर plan और uncertainties बताने को कहें। Existing contracts की समीक्षा करें।

4. इसे executable बनाएं

Version-controlled document या वास्तविक रूप से maintained issue में रखें और हर criterion को test या manual check से जोड़ें।

5. Human review रखें

Sources: Microsoft on spec-driven development, Build with agents in VS Code, and VS Code trust and safety.

6. बदलती वास्तविकता के साथ अपडेट करें

Specification disposable prompt नहीं है। Tests या product decision बदलें तो इसे अपडेट करें और हर criterion का evidence मांगें।