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AI 编程助手很强大，但当需求只存在于聊天记录里时，结果常常不可预测。你让助手加个功能，它可能直接改代码，却没和你确认到底要做什么、边界在哪里。OpenSpec 给这类协作加了一层轻量规范：在写任何代码之前，人和 AI 先就规格（spec）达成一致。它不是一个笨重的流程工具，而是一套可以随项目生长、随时修改的 Markdown 规范文件。

为什么你的 RAG 答不准 很多团队做完 RAG 的 demo 后上线，发现效果不稳定：问题稍微换个说法就检索不到。根因通常有三条： 1. 切分策略粗糙：按固定字符数硬切，把一句话拆成两半； 2. 只用向量检索：语义相似但关键词不匹配，尤其对型号、代码、专有名词效果差； 3. 没有重排序：向量召回的 Top-K 里前几条往往不是最相关的。 下面用 PostgreSQL + pgvector 搭一套可直接上线的方案。 一、表结构与索引 sql CREATE EXTENSION ...