新工具 adversarial spec 让多个大模型互相辩论挑刺，通过对抗式评审迭代打磨产品需求文档，直至达成无漏洞共识。
最近有个叫 adversarial spec 的新工具悄悄火了，它干的事听起来有点魔幻：你写一份产品需求文档或者技术方案，它就拉来好几个大模型——比如 GPT、Gemini、Grok、Mistral 这些——让它们围在一起“吵架”，互相挑刺、质疑、反驳。吵到大家意见一致了，才把最终版交还给你。
这可不是噱头，而是实打实用对抗式评审机制，把模糊、漏洞、边缘情况一个个揪出来，直到文档坚不可摧。
这个插件专为 Claude Code 打造，但背后支持调用市面上几乎所有主流大模型。它的核心逻辑很简单：单个 AI 容易“放水”，多个 AI 互相对抗才能逼出真相。你写的东西可能自己觉得天衣无缝，但一个模型说“这里没定义失败处理”，另一个喊“安全边界没设”，第三个补刀“API 合同缺字段”——Claude 再把这些意见整合，改完再扔回去继续吵。一轮又一轮，直到所有模型都点头说“行，这稿子能用了”。
不是生成，是“围殴式精炼”：对抗机制如何运作
很多人以为这类工具就是换个壳子做文本生成，但 adversarial spec 的底层逻辑完全不同。它不追求一次写出完美文档，而是构建一个动态对抗闭环：输入初稿 → 多模型并行批判 → 主模型综合修订 → 再次送审 → 直至共识达成。这个过程不是线性的，而是循环递进的，每一次迭代都在压缩模糊地带、填补逻辑裂缝。
具体来说，当你提交一段产品需求描述后，系统会同时把文档发给两个或更多你指定的大模型。这些模型各自独立分析，输出批评意见。比如你写“用户登录后可访问个人主页”，GPT 可能指出“未说明登录态失效后的跳转逻辑”，Gemini 会追问“是否支持多设备并发登录？冲突如何处理？”，而 Grok 则可能直接点出“缺少速率限制，容易被暴力刷接口”。这些反馈不是简单罗列，而是带着具体上下文和建议的深度质疑。
Claude 作为主控模型，不仅要读懂每条批评，还要判断哪些是真问题、哪些是模型误判，然后对原文进行精准修改。改完之后，新版本再次分发给所有参与模型重新评审。如果还有人提出新问题，就继续改；如果所有人都沉默或明确表示“无异议”，流程才算结束。这种机制极大降低了单模型因训练偏差、注意力漂移或过度迎合用户而导致的盲区遗漏。
功能细节拉满：从需求访谈、防敷衍检查到手机端实时介入
这个工具不只是“多模型吵架”这么粗暴，它在用户体验和工程细节上做了大量打磨。比如它有个“访谈模式”，在你正式起草文档前，先启动一轮深度问答。系统会模拟产品经理、架构师、安全工程师等不同角色，连续追问你的核心目标、约束条件、失败场景等，提前把模糊需求具象化。很多团队写 PRD 时最大的坑就是前期没对齐，这个功能相当于强制做了一轮需求澄清。
更狠的是“早期同意检测”机制。有些模型为了快点结束任务，会草草扫一眼就说“没问题”。adversarial spec 会识别这种敷衍行为——比如某个模型在极短时间内给出高度正面评价，系统就会自动触发二次质询：“请逐条说明你认可的理由，并指出文档中哪部分覆盖了异常流处理。”逼它真正读进去、想清楚。
完成一轮共识后，工具不会直接锁死文档，而是进入“用户复核期”。你可以手动提出修改意见，比如“我觉得第三段的安全策略太严了”，系统会把你的反馈注入下一轮对抗循环。甚至支持 Telegram 集成，你在地铁上收到手机通知，点开就能语音输入“加一条关于 GDPR 合规的说明”，这条指令会立刻同步到后台，触发新一轮模型辩论。这种移动端介入能力，让规范打磨不再局限于办公桌前。
技术栈开放兼容：支持 OpenAI 谷歌 xAI 等全系模型，越多人“吵架”越严格
adversarial spec 的底层架构设计得非常开放。它不绑定某一家模型厂商，而是通过统一接口接入 OpenAI、谷歌、xAI（即马斯克旗下的 Grok 团队）、Mistral、Groq、深度求索（Deepseek）等多家 API。这意味着你可以自由组合“辩论阵容”——比如用 GPT-4 做逻辑严谨性审查，Gemini 检查多语言兼容性，Grok 负责极端场景压力测试。
更重要的是，参与模型数量直接影响收敛标准。官方文档明确提到：“Leveraging more models results in stricter convergence.”（使用越多模型，收敛条件越严格）。这不是简单的“多数票胜出”，而是要求所有参与方都达到满意阈值。比如三个模型中有两个说 OK，但第三个坚持认为“缺少回滚方案”，系统就不会终止循环，必须解决这个异议。这种设计确保了最终输出不是“差不多就行”，而是“经得起最挑剔视角的拷问”。
对于企业用户来说，这种灵活性尤为关键。不同业务线可能已有合作的模型供应商，无需推翻现有技术栈，只需配置对应 API 密钥即可接入。安装过程也极其简单，一行命令就能在 Claude Code 环境中激活插件：claude plugin add github:zscole/adversarial-spec。后续所有操作都通过自然语言指令触发，比如输入“/adversarial spec 构建一个基于 Redis 的限流服务”，系统就会自动生成初稿并启动对抗流程。
为什么产品经理和架构师急需这个工具
在真实软件开发中，80% 的返工源于需求阶段的模糊和缺失。一份看似清晰的 PRD，可能藏着“未定义超时行为”“忽略权限边界”“假设用户永远在线”等致命漏洞。传统做法是靠人工评审会，但人力有限、视角单一，且容易陷入群体思维。而 adversarial spec 相当于同时雇佣了十几个来自不同背景的资深专家，24 小时不间断地交叉审阅。
举个例子，你写“系统需支持高并发”，单个 AI 可能默认你指的是 QPS 达到 1 万，但 Gemini 会问“是指峰值还是稳态？持续多久？”，Grok 可能直接指出“未说明降级策略，一旦数据库慢查询将导致雪崩”，Claude 则会补充“应明确定义‘高’的具体数值及监控指标”。经过几轮对抗，最终文档会变成：“系统需在 99.9% 时间内维持 10,000 QPS 稳态吞吐，峰值可短时达 15,000 QPS（持续不超过 5 分钟），当延迟超过 500ms 时自动触发限流并记录告警，同时向运维看板推送事件。”——这才是可执行、可测试、可验收的规格。
尤其在金融、医疗、自动驾驶等高风险领域，这种对抗式精炼几乎是刚需。一个未声明的错误码可能引发资金损失，一个未覆盖的边界条件可能导致生命危险。adversarial spec 通过强制多视角验证，把“我以为你懂了”的隐患提前消灭在文档阶段。
实际效果震撼：从“看起来还行”到“无懈可击”的蜕变
有早期用户测试发现，原本自认为完善的 PRD，在第一轮对抗中平均被挑出 7 到 12 个实质性问题。常见类型包括：异常处理缺失（如网络中断、第三方服务宕机）、安全假设未声明（如“用户已认证”但未说明认证方式）、状态机不完整（如订单从“支付中”到“取消”的路径未定义）、性能指标模糊（如“快速响应”未量化）。
更有趣的是，模型之间的争论有时会激发出人类都没想到的场景。比如一个模型质疑“如果用户在支付过程中切换国家，汇率如何计算？”，另一个立刻跟进“那 IP 地理位置变更是否触发风控？”——这种连锁反应式的深度挖掘，远超单人脑力极限。而 Claude 作为合成者，不仅能整合这些洞见，还会主动补充行业最佳实践，比如自动加入“应记录原始请求时间戳用于事后审计”这样的专业条款。
最终输出的文档不仅逻辑严密，而且结构清晰、术语一致。因为每次修订都基于多方共识，避免了单模型可能引入的风格跳跃或概念漂移。对于需要长期维护的大型项目，这种一致性价值巨大。
背后作者是谁？为何他能做出这种工具
这个项目的作者 zscole 虽然在 GitHub 上保持低调，但从代码质量和设计理念能看出深厚工程功底。他显然长期受困于低质量需求文档带来的开发灾难，因此没有停留在“用 AI 写文档”的浅层思路，而是直击痛点——文档的可信度与完备性。
值得注意的是，这类工具的出现并非偶然。随着大模型能力趋同，单纯比拼生成流畅度已无意义。真正的突破点在于如何构建外部智能架构，通过流程设计、反馈机制、多智能体协作来放大模型优势、抑制其缺陷。adversarial spec 正是这一思路的典范：它不依赖某个模型突然变得全能，而是用系统方法论让一群“有缺陷的专家”合力产出超常结果。
这也呼应了当前 AI 应用领域的重大转向——从“模型中心主义”走向“架构驱动”。未来最有价值的不是最强的单体模型，而是最聪明的调度与协同框架。而 adversarial spec 已经在这条路上跑出了第一步。
如何上手？三步开启你的“AI 辩论团”
第一步，确保你已安装 Claude Code 并配置好至少一个大模型的 API 密钥（比如 OpenAI 或 Gemini）。
第二步，在终端执行插件安装命令：claude plugin add github:zscole/adversarial spec。
第三步，直接输入指令启动流程，例如：/adversarial spec 设计一个支持 OAuth2.0 的用户认证微服务。
系统会先询问是否启用“访谈模式”。建议新手开启，它会引导你回答关键问题，比如“是否支持社交账号登录？”“令牌有效期多久？”“是否需要刷新令牌？”——这些问题的答案会直接融入初稿，大幅减少后期返工。
整个过程完全可视化，你会看到每个模型的批评意见实时滚动，Claude 的修改摘要也会逐条列出。当所有模型显示“Agreed”时，最终版文档会自动保存，并附带一份完整的修订日志，方便你追溯每个改动的缘由。
对抗式协作将成为高可靠 AI 应用标配
adversarial spec 的意义远不止于写文档。它验证了一个关键范式：在关键任务中，不应信任单一 AI 输出，而应构建多视角验证闭环。这种思想可迁移到代码审查、法律合同起草、医疗诊断辅助等多个高风险场景。
想象一下，未来的代码提交不仅要过 CI 测试，还要经过“GPT 查逻辑漏洞、Gemini 查内存泄漏、Claude 查可读性”的三方围攻；一份投资协议草案要同时通过财务模型、合规引擎、谈判策略 AI 的联合质询——这才是真正值得信赖的智能辅助。
而这一切的起点，就是像 adversarial spec 这样敢于让 AI 互相“打架”的工具。因为它明白：真理往往不在某个权威口中，而在激烈碰撞后的共识里。