specererator v0.1.0

功能

根据用户需求及已有文档/代码文件，自动生成两份产物：

• development_doc.md — 开发文档
• code_spec.md — Code Spec（供 AI 自动生成功能代码使用）

前置条件

• Python 3.8+
• Ollama 本地运行（或兼容的 LLM 服务）或者使用cloud API模型（需提供base_url, api_key)
  • 已安装并运行，且已拉取所需模型：

  ollama pull <模型名称>  # 默认为qwen3.5:9b
  

github 安装

pip install specer

pypi 安装命令

pip install --index-url https://test.pypi.org/simple/ --extra-index-url https://pypi.org/simple/ specer==0.1.0b1

使用

安装成功之后就可使用specer命令

specer -r "<具体需求描述>"/<需求文件> -f <参考文档列表用空格分开> -o <输出目录>

快速开始

# 仅根据需求生成
specer -r "实现用户登录功能" -o ./demo
# 结合已有代码生成
specer -r "重构排序模块" -f src/sort.py docs/design.md -o ./demo
# 将需求以文件的方式传入
specer -r /tmp/requirement.md -f src/sort.py docs/design.md -o ./demo
# 指定模型 + 调试模式
specer -r "排序" -f src/sort.py -o ./demo -m llama3:8b --debug
# 外部接入云端API模型命令（以deepseek为例）
specer -r "实现用户登录功能" -o ./output -m deepseek-chat --base_url https://api.deepseek.com --api_key sk-<xxx>
# 外部接入云端API模型命令 + 环境变量（以deepseek为例）
export specer_API_KEY=sk-xxx
specer -r "实现用户登录功能" -o ./output -m deepseek-chat --base_url https://api.deepseek.com

命令参数说明

-f 支持格式：.txt .md .py .java 等纯文本格式。 不支持：.doc .docx .pdf 等二进制格式，请先转换为支持的格式后重试。

输出产物

执行成功后在 -o 指定的目录下生成：

• development_doc.md — 开发文档
• code_spec.md — Code Spec（供 AI 生成代码使用）

常见问题

• PermissionError: 确保 -o 指定的目录有写入权限
• Ollama 连接失败: 确认 ollama serve 正在运行，默认地址 http://localhost:11434
• 模型不存在: 运行 ollama pull <模型名> 拉取模型

Demo

# 运行以下命令
specer -r ./requirement/requirement.txt -f ./existing_files/documentation.txt ./existing_files/LRU_python_way.py -o ./demo
# 已有的参考文档在和需求文档分别在./existing_files和./requirement目录下面
# 产出的两篇文档在./demo目录下面

当前版本须知：

• 本工具目前处于早期 MVP 阶段，旨在验证“结构化 Spec 驱动 AI 编码”的工作流。
• 模型建议：本地模型仅用于演示和离线环境。为了获得最佳体验，强烈建议配置 DeepSeek / Claude 等 API模型。
• 当前局限：暂不支持 PDF/Word 解析（已在 v0.2 规划中），暂以 Markdown/纯文本输入为主。