Разработчики инструмента для вайбкодинга HagiCode (который, к слову, только что вышел в ранний доступ в Steam) поделились практическими наработками по кастомизации OpenSpec. Это система управления техническими предложениями, которая превращает описание задачи в готовый набор артефактов: от дизайн-документов до списка тасок.

Основная проблема стандартного OpenSpec — «плавающее» качество. AI часто выдает сухой текст без визуализаций или забивает tasks.md мусорными командами вроде git add и git commit. Команда HagiCode решила это через глубокую настройку шаблонов.

Архитектура промптов в OpenSpec

Система использует связку JSON-метаданных и шаблонов Handlebars (.hbs). Процесс генерации (FF-воркфлоу) идет по цепочке: от создания директории изменений до проверки целостности артефактов.

Ключевое улучшение коснулось системы «направлений планирования» (Planning Directions). В HagiCode выделили конкретные ID для разных типов контента:

• change-map: карта изменений;
• flowchart: интерактивные блок-схемы;
• prototype: UI-прототипы;
• architecture и sequence: архитектурные и сиквенс-диаграммы.

Жесткие ограничения и примеры

Вместо мягких рекомендаций разработчики внедрили в шаблоны строгие правила. Например, для tasks.md теперь прописан явный запрет на включение операций контроля версий и деплоя, оставляя только бизнес-логику и тесты.

Пример реализации ограничений:

### Ограничения для tasks.md
Должно содержать: бизнес-логику, реализацию API, тесты.
Запрещено: команды Git (add, commit, push), воркфлоу развертывания.

Почему это важно для вайбкодеров

Если вы используете AI-агентов для генерации документации или планирования фич, стандартные промпты часто «галлюцинируют» лишними действиями. Кейс HagiCode показывает, что добавление визуальных примеров (Mermaid-схем, таблиц) прямо в .hbs шаблоны OpenSpec радикально повышает предсказуемость результата. Теперь AI не просто пишет текст, а сразу вставляет структуру таблиц и разметку диаграмм, которые понимает команда.