📖 AI 总结

Akka 基于 65 个开源项目，对规格驱动的 AI 辅助软件移植工作流进行了实证评估，覆盖规格建模、自动化验证、token 消耗与运行时性能等维度。首轮测试耗时 99.3 小时、消耗 94.1 亿 token，其中 57 个项目在代码规模或性能上取得提升。实验分两阶段：先对全部项目生成规格并实现最多 10% 功能，再选取 10 个项目完整实现。关键发现是，包含声明、证据和类型化行为的结构化规格能显著改善首次实现质量，而上下文文件缺少跨组件决策信息是主要瓶颈。模型对比显示，Opus 比 Sonnet 节省约 40% token，但耗时翻倍；提高工作量设置会增加消耗，却未带来持续效率增益。性能表现因项目类型而异，应用、框架和库普遍提升，基础设施与工具类中位数下降。该研究为 AI 工程化团队和编程语言迁移工程师提供了规格驱动交付的实践参考。