双核心技术体系
PACE 基于 Spec-Writing + Context Engineering 解决AI协作的根本性挑战
第一核心：Spec-Writing
规范化编程 - 将需求转化为可执行的规范文档。从一次性提示转向可沉淀、可复用的长期资产。
- • EARS语法标准化需求表达
- • 三文档架构(requirements/design/tasks)
- • Level 1-4分级规范模板
- • 消除“优雅幻觉”和“想当然”
第二核心：Context Engineering
上下文工程 - 精准管理AI的注意力资源，确保规范被准确理解和执行。
- • 三明治提示法管理注意力
- • 结构化标记划分信息层次
- • RAG记忆系统解决“失忆”
- • 防止“上下文失焦”
致命“想当然”
AI缺乏架构感知 → 架构规范显式化
优雅“幻觉”
AI生成不存在字段 → 事实规范强化
经常性“失忆”
AI无状态特性 → 外部记忆系统
上下文失焦
注意力机制限制 → 精准注意力管理
AI工具集成
深度集成Claude Code、Cursor等现代AI工具，实现最优人机分工
标准化融合
融合EARS语法和三文档架构，提供开箱即用的标准化模板体系
双模式支持
支持超级个体和团队协作双模式，平衡灵活性与一致性
为什么需要 PACE？
LLM协作编程的四大经典挑战
点击痛点了解详情
致命"想当然"
经典AI协作痛点
问题表现
AI缺乏架构感知，引入冲突依赖
• 影响：导致项目延期、代码质量下降
• 频率：在AI协作中经常出现
PACE解决方案
架构规范显式化
• 方法：通过规范化文档明确约束
• 效果：显著减少错误率和返工
实践建议
• 建立架构决策文档(ADR)
• 使用依赖关系图明确约束
• 定期架构审查和更新
PACE 1.3：双核心体系系统性解决AI协作挑战
Spec-Writing
将需求转化为可执行规范文档
Context Engineering
精准管理AI注意力资源
PACE 方法论核心概念
点击字母了解每个概念的详细含义
P
Prompting
提示工程
上下文工程的核心，通过精准的提示设计和注意力管理，确俚AI理解和执行复杂任务
PACE = Prompting Architecture Collaboration Engineering
P
提示工程A
架构化C
协作化E
工程人机协作能力对比
基于PACE方法论的人机能力优势分析
能力对比
人类能力
提示设计、架构规划、质量判断
AI 能力
代码执行、模式识别、高速处理
核心洞察
• 双核心互补：人类擅长Spec-Writing，AI擅长代码执行
• 协作关键：上下文管理需要人机深度配合
• PACE优势：通过规范化实现最优人机分工
实际应用
人类主导
Spec-Writing、架构设计、质量评估
AI 主导
Context Engineering、代码生成、测试执行
协作模式
提示优化、规范落地、持续改进
方法论概述
PACE 通过双核心体系，系统性解决AI协作开发中的核心挑战
为什么需要 PACE？
- 致命“想当然”：AI缺乏架构感知，引入冲突依赖
- 优雅“幻觉”：生成不存在字段，代码精美却完全错误
- 经常性“失忆”：AI无状态本质与项目持续状态矛盾
- 上下文失焦：注意力机制限制导致核心指令被忽略
PACE 双核心解决方案
S
Spec-Writing 规范化编程C
Context Engineering 上下文工程E
EARS语法 + 三文档架构L
Level 1-4 双核心分级