OpenSpec: ваш AI-ассистент забывает проект? Перестаньте платить за его амнезию

Ваш AI-помощник - золотая рыбка с памятью в три секунды

Вы только что объяснили Claude архитектуру своего проекта. Показали структуру папок, рассказали про ключевые модули. Написали 500 строк кода вместе. Закрыли чат на обед. Вернулись - и он снова спрашивает: "А как называется главный компонент?"

Знакомо? Это не баг, это фича. Контекстная амнезия AI - наш главный враг и главный источник доходов OpenAI. Каждый раз, когда вы заново объясняете проект, вы платите. И платите много.

Spec-Driven Development: когда документация становится кодом

OpenSpec предлагает простую до гениальности идею: если AI постоянно забывает структуру проекта, давайте запишем её один раз. Но не в виде комментариев в коде (их он тоже забывает), а в формате, который он понимает с первого раза.

Это не просто README.md. Это структурированная спецификация в формате, который AI-модели разбирают лучше человеческого языка.

# project.spec.md

## Архитектура
- Тип: Микросервисная архитектура
- Основной стек: Python + FastAPI + PostgreSQL
- Аутентификация: JWT через AuthService

## Структура папок
/src
  /api          # Эндпоинты FastAPI
  /core         # Бизнес-логика
  /models       # Pydantic модели
  /database     # SQLAlchemy модели и миграции
  /utils        # Вспомогательные функции

## Ключевые зависимости
- fastapi==0.104.1
- sqlalchemy==2.0.23
- pydantic==2.5.0

## Конвенции кода
- Именование: snake_case для переменных, PascalCase для классов
- Типизация: полная аннотация типов
- Документация: docstrings в формате Google Style

Звучит банально? Подождите. Магия начинается, когда вы понимаете, как это работает с реальными AI-ассистентами.

Как OpenSpec экономит ваши деньги и нервы

Представьте два сценария:

✗ Без OpenSpec (традиционный подход)

Вы открываете новый чат с Claude:

Я работаю над проектом электронной коммерции. 
У нас есть микросервисная архитектура на Python.
Основной сервис написан на FastAPI.
Мы используем PostgreSQL как основную БД.
Аутентификация через JWT...

[500 токенов потрачено просто на описание проекта]

Затем вы просите добавить новый эндпоинт. Claude спрашивает: "А как у вас организована структура папок? Где лежат модели? Какие у вас конвенции по именованию?"

Ещё 300 токенов. И так каждый раз.

✓ С OpenSpec (Spec-Driven Development)

Вы открываете чат и сразу вставляете:

Вот спецификация проекта:

[весь ваш project.spec.md файл]


Теперь добавь эндпоинт для получения списка заказов.

Claude уже знает всё: структуру, соглашения, зависимости. Он сразу пишет код, который соответствует вашим стандартам. Экономия: 60-80% токенов на каждом новом диалоге.

Чем OpenSpec не является (и почему это важно)

Не путайте OpenSpec с:

• Swagger/OpenAPI - это про документацию API, а OpenSpec про всю архитектуру проекта
• Комментариями в коде - AI их игнорирует после первых 100 строк контекста
• README.md - человекочитаемый формат, который AI парсит хуже структурированного spec
• CommerceTXT - это формат для RAG-агентов, а OpenSpec для разработки

OpenSpec - это мост между человеческим пониманием проекта и машинным чтением. Формат, который одинаково хорошо читают и люди, и AI.

Практика: внедряем OpenSpec в реальный проект

Допустим, у вас есть FastAPI проект. Вот как выглядит переход:

1 Создаём базовую спецификацию

# В корне проекта
npx @openspec/cli init --type=fastapi

CLI создаст файл project.spec.md с шаблоном для FastAPI проектов. Вам останется заполнить детали.

2 Добавляем специфику проекта

## Бизнес-логика

### Модуль заказов
- Основная модель: Order (id, user_id, total_amount, status)
- Статусы: PENDING, PROCESSING, SHIPPED, DELIVERED, CANCELLED
- Важные методы:
  - create_order(user_id, items) → Order
  - update_order_status(order_id, new_status)
  - get_user_orders(user_id) → List[Order]

### Правила валидации
- Сумма заказа не может быть отрицательной
- Пользователь должен быть активен
- Товары должны быть в наличии

3 Интегрируем с AI-ассистентами

Для Cursor создаём файл .cursorrules:

# .cursorrules
context:
  - project.spec.md

instructions:
  - Всегда соблюдай структуру проекта из спецификации
  - Используй соглашения по именованию из spec
  - Проверяй зависимости перед добавлением новых

Для Claude просто копируем spec в начало каждого нового чата. Или используем Context7 MCP для автоматической загрузки спецификации.

Альтернативы? Они либо сложнее, либо дороже

OpenSpec выигрывает там, где нужна простота. Не нужно настраивать сервера, платить за подписки, изучать новые API. Открыл файл, написал spec, скопировал в чат.

Особые случаи: когда OpenSpec не сработает

Я не буду вас обманывать. OpenSpec - не серебряная пуля. Вот когда он бесполезен:

• Проекты в постоянном хаосе - если архитектура меняется каждый день, spec устареет быстрее, чем вы его напишете
• Соло-разработчики с фотографической памятью - если вы и так помните каждую строчку кода, зачем вам spec?
• Микропроекты на 100 строк - переусложнение там, где можно просто написать код
• Команды с нулевой дисциплиной - если коллеги игнорируют README, они проигнорируют и spec

Но если вы работаете в команде, используете AI-ассистентов и хотите перестать тратить деньги на повторение очевидного - OpenSpec ваш выбор.

Совмещаем с другими инструментами для максимального эффекта

OpenSpec не существует в вакууме. Вот мощные комбинации:

1. OpenSpec + Pagesource - для веб-проектов. Pagesource дампнет структуру сайта, OpenSpec опишет архитектуру приложения
2. OpenSpec + локальные модели - используйте Falcon H1R 7B с большим контекстом и вашим spec как частью промпта
3. OpenSpec + EmergentFlow - создайте AI-агента, который знает ваш spec и помогает с код-ревью
4. OpenSpec + MCP Doctor - автоматизируйте проверку, что spec синхронизирован с реальным кодом

Кому подходит OpenSpec? (Спойлер: почти всем)

Заведите себе привычку: новый проект = первым делом создаёте project.spec.md. Не после того, как напишете 10 тысяч строк кода. До.

OpenSpec идеален для:

• Фрилансеров - когда переключаетесь между проектами клиентов и AI каждый раз думает, что вы начинаете с нуля
• Команд из 2-10 человек - чтобы новый разработчик не задавал одни и те же вопросы
• Образовательных проектов - студенты учатся структурировать мысли перед написанием кода
• Open-source проектов - контрибьюторы понимают архитектуру без чтения всего кода
• Тех, кто использует несколько AI-ассистентов - один spec для Claude, Cursor и GitHub Copilot

Самый большой парадокс AI-разработки: мы платим моделям за то, чтобы они забывали. OpenSpec ломает эту логику. Вы платите один раз за создание спецификации, а потом месяцами экономите на каждом диалоге.

Это как купить дорогую кофемашину вместо того, чтобы каждый день ходить в Starbucks. Первоначальные затраты есть, но экономия в долгосрочной перспективе убийственная.

Начните с простого project.spec.md сегодня. Ваш AI-ассистент скажет спасибо. Ваш кошелёк тоже.