AI Delivery Spec，简称 ADS，是一套面向 AI 原生产研团队的产品侧 Spec-Driven Delivery Skill。它解决的不是“让 AI 更快写一份 PRD”，而是让需求、原型、开发、测试和验收之间形成一套可追踪、可验证、可交接的交付协议。

在 AI 编程智能体快速生成代码的时代，团队经常遇到一个问题：代码生成速度变快了，但需求仍然模糊，页面字段不清楚，状态流转不完整，按钮交互缺少业务结果，验收标准无法落地，最后产出的往往是“看起来有界面，但无法真正交付”的空壳系统。AI Delivery Spec 的目标，就是把产品经理、研发、测试、交付和 AI 编程智能体拉到同一套规格语言里，减少需求返工、理解偏差和交付失控。

AI Delivery Spec 提供从需求澄清、规格定义、原型可测试性、开发交接到验收证据的完整方法。它内置 0D Triage 分流机制，可根据项目复杂度、AI 能力和工作流特征，自动判断交付深度；支持 L0-L3 不同层级的交付规格，既能用于轻量原型，也能支撑 ToB/ToG、AI 原生系统、复杂审批流和企业级交付项目。

在功能需求层面，AI Delivery Spec 提供 FRR-16 功能需求记录方法，将每个功能拆解为角色场景、入口前置、页面状态、字段字典、交互流程、业务规则、状态按钮、权限范围、异常恢复、数据契约、非功能需求、开发测试交接和验收追踪等关键内容。相比普通 PRD 模板，它更强调“开发能不能照着做、测试能不能验、上线后能不能追责”。

在原型交付层面，AI Delivery Spec 强调原型可测试性，要求核心操作不能只停留在 Toast 提示，而必须产生可见结果、领域状态变化和可验证证据。例如，点击“分配线索”后，不仅要提示成功，还要更新负责人、改变状态、刷新列表，并能被测试用例验证。这可以有效避免 AI 生成空界面、假交互和不可验收原型。

在编程智能体协作层面，AI Delivery Spec 可作为 Claude Code、Cursor、Qoder、Codex、Spec Kit 等工具的上游规格输入。它帮助团队把 PRD 转换为更适合编程智能体消费的上下文包、任务包、字段字典、枚举说明、页面交互说明、验收映射和禁止脑补清单，让 AI 编程智能体知道“该写什么、不能猜什么、写完怎么证明完成”。

AI Delivery Spec 适用于企业软件、政企项目、AI 产品、CRM、数据中台、监管平台、教育信息化、业务流程系统和复杂后台管理系统。它特别适合那些已经开始使用 AI 编程工具，但仍然被需求不清、原型空壳、字段缺失、交互断层、测试无依据困扰的产品和研发团队。