方法论名称解释
PACE 是 Prompting Architecture Collaboration Engineering 的缩写
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，确保AI理解和执行复杂任务
Architecture
架构化
Spec-Writing的核心，将需求转化为可执行的规范文档，建立系统化的架构约束和设计模式
Collaboration
协作化
人机AI协作的最优化，建立人类创造力、判断力与AI执行力、计算力的完美分工和深度融合
Engineering
工程化
体现严谨的工程实践本质，注重质量、效率和可持续发展
双核心技术体系
PACE 建立在两大核心技术之上：Spec-Writing（规范化编程） 和 Context Engineering（上下文工程）
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。
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。
从Prompt到Specification
正如OpenAI顶级研究员肖恩·格罗夫指出：代码只占价值的10-20%，其余80-90%体现在结构化沟通。 提示词工程因其“一时的、散的”特性而价值有限，未来属于“规范化编程”。
旧范式：Prompt Engineering
新范式：Spec-Writing + Context Engineering
AI协作的四大经典挑战
要理解双核心体系的必要性，我们必须深入分析AI协作中的典型“翻车”场景。这些问题的根源在于LLM的本质特性：它是一个基于概率的序列预测引擎，与软件工程所需的确定性、状态感知存在根本性冲突。
致命“想当然”
场景：
项目已使用testify测试库，AI却引入功能重叠的依赖
根因：
AI缺乏结构化感知，无法理解架构约束
解决：
架构规范显式化 + Context Engineering
优雅的“幻觉”
场景：
AI使用不存在的user.email字段，代码精美却完全错误
根因：
概率模式匹配覆盖项目事实
解决：
事实规范强化 + 精准上下文注入
经常性“失忆”
场景：
Chat A写的UserRepository，Chat B完全忘记
根因：
LLM无状态本质，每次交互都是独立事务
解决：
外部记忆系统 + 规范文档化
上下文失焦
场景：
一次性提供大量信息，AI被“淹没”忽略核心指令
根因：
注意力机制的有限性和偏见
解决：
注意力精准管理 + 结构化上下文设计
PACE完整工作流程
从想法到代码的系统化协作流程
点击流程步骤
选择流程图中的任一步骤，查看详细说明和操作指南
流程核心特点
蓝图规划
一次性投入，建立清晰的项目蓝图和开发路线图
切片循环
持续迭代，每个循环交付一个完整的功能切片
价值交付
从第一个切片开始，每次迭代都交付可用的价值
现代AI工具深度集成架构
充分利用Claude Code、Cursor等AI工具特长，实现最优人机分工
任务卡AI协作适配演进
从传统任务卡到PACE标准化融合版本的演进过程
注意力管理与目标聚焦机制
防止长任务中的目标偏移，确保AI协作始终聚焦核心目标
个体与团队双模式操作框架
平衡个体效率和团队一致性，支持不同规模和需求的开发场景
开始使用 PACE 方法论
掌握双核心体系，重新定义AI时代的软件工程标准