Spec-Driven Development : 6 Frameworks AIDD pour Professionnaliser l'IA en 2026

Le développement assisté par IA atteint un tournant décisif en 2026 : selon l'analyse de VentureBeat, le "vibe coding" – cette pratique de prompt conversationnel à la volée – cède sa place à l'agentic coding structuré, notamment dans les environnements enterprise où 78% des équipes ont déjà intégré des outils IA (GitLab Research, 2025). La question n'est plus "faut-il utiliser l'IA ?" mais "comment structurer son usage de manière professionnelle ?".

Six frameworks majeurs émergent pour professionnaliser le développement assisté par IA : BMAD Method, GitHub Spec Kit, OpenSpec, AWS Kiro, Get Shit Done (GSD) et Claude Task Master. Chacun propose une méthodologie distincte pour transformer les prompts vagues en processus de développement traçables, maintenables et scalables. Ce guide compare ces 6 approches pour vous aider à choisir celle adaptée à votre contexte.

Le spec-driven development : nouvelle norme de l'AIDD

Le spec-driven development inverse l'architecture traditionnelle : la spécification devient exécutable et autoritaire, transformant l'intention déclarée en code validé par génération IA (InfoQ, 2025). Cette approche résout le principal défi : la qualité de la spécification initiale est désormais le facteur critique de fiabilité logicielle, déplaçant le goulot d'étranglement de l'exécution vers la définition.

Les 3 piliers du spec-driven development

Selon l'étude Princeton/Georgia Tech (2023) : les projets avec spécifications détaillées voient leur taux de citation par les IA de génération augmenter de 30-40%, preuve que la structure améliore la compréhension contextuelle.

Comparatif des 6 frameworks AIDD majeurs

Tableau synthétique de décision

*Temps mesuré pour une landing page avec 3 intégrations API (test The Gray Cat)

1. BMAD Method : la gouvernance multi-agents

Site officiel : bmadcodes.com | GitHub : bmad-code-org/BMAD-METHOD

Concept et architecture

BMAD (Build More, Architect Dreams) simule une équipe Agile complète avec 21 agents IA spécialisés : Analyst, Product Manager, Architect, Scrum Master, Developer, QA, UX Designer... Chaque agent possède une personnalité distincte et des responsabilités précises (Medium, Vishal Mysore, 2025).

Workflow en 4 phases :

Phase 1: Discovery     → Analyst Agent (Project Brief)
Phase 2: Planning      → PM Agent (PRD) + Architect Agent (Architecture)
Phase 3: Sprint Setup  → Scrum Master (Stories breakdown)
Phase 4: Implementation → Developer + QA (Code + Tests)

Innovation V6 Alpha (2025)

La version 6 introduit le Scale Adaptive Framework : le système ajuste automatiquement son niveau de détail de Level 0 (bug fix simple) à Level 4 (système enterprise complexe). L'optimisation tokens atteint 74-90% grâce aux step-files pour workflows longs (Geeky Gadgets, 2025).

Points forts et limitations

✅ Avantages décisifs :

• Traçabilité exhaustive : chaque décision archivée dans Git
• Documentation auto-générée : PRD, architecture, stories créés automatiquement
• Audit-ready : conforme aux exigences des industries régulées (finance, santé)
• Communauté active : Discord 19K+ membres

❌ Contraintes à considérer :

• Overhead important : 8h pour un projet simple (landing page)
• Orchestration manuelle : l'humain doit déclencher chaque agent
• Context switching jusqu'à 1 minute par persona
• Learning curve élevée : nombreux concepts à maîtriser

Cas d'usage idéaux

BMAD excelle dans les environnements nécessitant gouvernance stricte et audit trail complet : projets enterprise multi-développeurs, industries régulées (finance, santé), applications critiques avec nombreuses dépendances.

2. GitHub Spec Kit : le standard agent-agnostique

Site officiel : speckit.org | GitHub : github/spec-kit

Adoption et reconnaissance

Lancé en août 2025, Spec Kit a atteint 50 000 étoiles GitHub en quelques mois, devenant rapidement le standard de facto pour le spec-driven development (LogRocket, 2025). Compatible avec Copilot, Claude Code, Gemini CLI, Cursor, Windsurf et 17+ outils IA.

Architecture en 4 commandes slash

/constitution  → Définit les règles non-négociables du projet
/specify       → Génère une spec détaillée depuis une description
/plan          → Crée un plan technique d'implémentation
/tasks         → Décompose en tâches granulaires
/implement     → Exécute les tâches une par une

Le fichier constitution.md agit comme garde-fou : toutes les interactions IA respectent les règles définies (conventions de code, architecture, contraintes business).

Retours d'expérience développeurs (2025-2026)

Feedback positif (GitHub Blog) :

• "L'une des approches les plus propres pour rendre le spec-first pratique sans forcer un runtime unique"
• "Excellente récupération de contexte après dépassement de context window"

Critiques constructives (Scott Logic, 2025) :

• Documentation parfois verbeuse : ~800 lignes générées pour une feature simple
• Pas de branching automatique : git branch manuel requis
• Workflow ressenti comme plus lent que l'itération directe pour certains développeurs

Positionnement stratégique

Spec Kit est idéal pour la transition vibe → agentic : il introduit la structure sans imposer de lourdeur excessive. Le backing GitHub garantit une maintenance à long terme et une évolution alignée sur les besoins du marché.

3. OpenSpec : la légèreté proposal-based

Site officiel : openspec.dev | GitHub : Fission-AI/OpenSpec

Philosophie brownfield-first

OpenSpec est conçu pour les projets existants : système de proposals séparant la source de vérité (specs/) des changements proposés (changes/). Parfait pour évolutions incrémentales sur codebase legacy.

Workflow en 3 étapes

1. Proposal → Créer une proposition (spec delta + tasks)
2. Apply    → Implémenter selon les specs approuvées
3. Archive  → Merger les deltas dans les specs permanentes

Performance et efficacité

Gains mesurables :

• ~250 lignes de specs générées vs 800 pour Spec Kit (réduction 68%)
• 7 minutes pour première implémentation fonctionnelle (test Gray Cat)
• Zero configuration externe : pas d'API keys requises

Quand choisir OpenSpec ?

OpenSpec brille dans 4 scénarios :

1. Évolutions sur projets existants : brownfield-friendly par design
2. Features isolées : implémentation rapide sans overhead
3. Développeurs solo : structure sans complexité
4. Prototypes itératifs : plusieurs révisions rapides

Limite : communauté plus petite que Spec Kit, moins de garde-fous projet-wide (pas de constitution).

4. AWS Kiro : l'IDE spec-native

Site officiel : kiro.dev | GitHub : kirodotdev/Kiro

Vision intégrée

Kiro n'est pas un simple toolkit mais un IDE complet (fork VS Code) où spec, code et automatisation cohabitent nativement. Le spec-driven development devient l'expérience par défaut, pas un add-on.

Workflow en 3 phases

Phase 1: Requirements → User stories + acceptance criteria (notation EARS)
Phase 2: Design       → Architecture technique + schémas
Phase 3: Tasks        → Implémentation séquencée avec tracking

Features différenciantes

Notation EARS pour acceptance criteria

Kiro utilise la notation EARS (Easy Approach to Requirements Syntax) : acceptance criteria formalisées et vérifiables, standard dans l'industrie aéronautique et automobile.

Modèle économique

• Preview gratuit en 2025-2026
• Pricing post-preview : $19-39/mois
• Intégration AWS native : connexion simplifiée aux services AWS

Adopter ou attendre ?

Adopter si :

• Vous cherchez un environnement tout-en-un pour standardiser l'équipe
• Votre stack est AWS-centric
• Vous voulez une automatisation QA systématique
• Vous sortez du vibe coding et cherchez un cadre structuré

Attendre si :

• Vous privilégiez l'open source et la portabilité
• Votre budget est serré (post-preview)
• Vous utilisez des IA multiples (Kiro moins flexible)

5. Get Shit Done (GSD) : l'anti-bureaucratie par isolation

GitHub : glittercowboy/get-shit-done | Site officiel : gsd.site

Concept et philosophie

GSD incarne une réaction frontale à la complexité des frameworks enterprise. Son créateur résume la philosophie ainsi : "Je ne suis pas une entreprise de 50 personnes. Je ne veux pas jouer au théâtre de l'entreprise." Le framework rejette explicitement les cérémonies agile — sprint reviews, story points, retrospectives, workflows Jira — pour proposer une approche minimaliste où la complexité est cachée dans le système, pas dans le workflow.

Le problème central adressé est le "Context Rot" : la dégradation progressive de la précision de l'IA quand une session accumule trop de tokens. L'IA commence à oublier les spécifications initiales, génère du code incohérent et perd le fil de la logique applicative. GSD résout ce problème en déléguant chaque phase à des sous-agents spécialisés, chacun opérant avec une fenêtre de contexte fraîche de 200 000 tokens dédiée exclusivement à sa tâche.

Workflow et architecture

Le cycle GSD suit une progression structurée en 7 étapes principales :

1. Initialisation (/gsd:new-project) — Questions approfondies jusqu'à compréhension complète, puis recherche parallèle, extraction des requirements v1/v2, création de la roadmap
2. Discussion (/gsd:discuss-phase N) — Capture les préférences d'implémentation avant la planification
3. Planification (/gsd:plan-phase N) — Recherche + création de 2-3 plans atomiques en XML, vérification en boucle jusqu'à validation
4. Exécution (/gsd:execute-phase N) — Exécution des plans en vagues parallèles
5. Vérification (/gsd:verify-work N) — Tests d'acceptance manuels guidés
6. Complétion (/gsd:complete-milestone) — Archivage du milestone
7. Nouveau cycle (/gsd:new-milestone) — Démarrage de la version suivante

La structure de fichiers s'organise dans un dossier .planning/ contenant :

• PROJECT.md (vision)
• REQUIREMENTS.md (exigences scopées)
• ROADMAP.md (progression)
• STATE.md (mémoire cross-session)
• Fichiers de contexte, recherche et plans par phase

Chaque plan utilise un format XML structuré optimisé pour Claude, avec maximum 3 tâches par plan pour garantir des instructions précises. Le système analyse automatiquement les dépendances et exécute les tâches indépendantes en parallèle.

Commandes principales

Points forts et limitations

✅ Avantages décisifs :

• Zéro context rot grâce à l'isolation par sous-agents avec contexte frais
• Commits Git atomiques par tâche — chaque modification est traçable et réversible individuellement
• Mode Quick pour les tâches ad-hoc sans overhead de planification
• Multi-runtime : Claude Code, OpenCode, Gemini CLI
• Profils de coûts : quality (Opus partout), balanced (Opus + Sonnet), budget (Sonnet + Haiku)
• Vérification intégrée avec agents de debug automatiques en cas d'échec

❌ Contraintes à considérer :

• Rendements décroissants sur les projets matures où les specs divergent du code réel
• Impraticable rétroactivement sur les grandes codebases legacy
• Overhead excessif pour les petits bug fixes ("utiliser un marteau-pilon pour casser une noix")
• Support Ollama instable (problèmes signalés par la communauté)

Cas d'usage idéaux

GSD excelle pour les développeurs solo sur des projets greenfield complexes : MVPs SaaS, dashboards admin, outils internes, scrapers robustes. Le framework a permis à un développeur solo de produire 100 000 lignes de code en 2 semaines. Non recommandé pour les quick fixes mineurs ou les modifications UI triviales.

Communauté et adoption

Avec ~9 200 étoiles GitHub, 907 forks et 11 contributeurs actifs, GSD bénéficie d'une communauté dynamique. Le projet est utilisé par des ingénieurs chez Amazon, Google, Shopify et Webflow. Des ports communautaires existent pour Cursor, Gemini CLI et Google Antigravity. Un serveur Discord actif accompagne le développement.

6. Claude Task Master : le PRD au cœur du workflow

GitHub : eyaltoledano/claude-task-master | npm : task-master-ai

Concept et philosophie

Task Master se positionne comme "un système de gestion de tâches pour le développement AI-driven ambitieux qui ne submerge pas Cursor". Le framework identifie un gap critique dans les workflows AI-assistés : l'étape de planification. Sans structure, les agents IA attaquent les problèmes complexes d'un bloc, générant erreurs et incohérences.

La solution place le PRD (Product Requirements Document) au centre du workflow développeur. Task Master transforme les prompts en langage naturel en tâches structurées avec gestion automatique des dépendances. Les utilisateurs rapportent jusqu'à 90% moins d'erreurs lors de l'utilisation avec Cursor.

Le système repose sur un principe clé : créer un "langage partagé entre développeurs et outils IA" qui maintient le contexte across sessions, éliminant le besoin de rappeler constamment à l'IA les décisions précédentes.

Architecture et workflow

Task Master propose une architecture CLI + serveur MCP editor-agnostic avec stockage JSON des tâches dans .taskmaster/tasks/tasks.json.

Le workflow principal suit 6 phases :

1. Création PRD — Rédaction détaillée dans .taskmaster/docs/prd.txt
2. Parsing PRD — Génération de tâches structurées via parse-prd
3. Analyse complexité — Évaluation AI sur échelle 1-10
4. Expansion — Décomposition des tâches complexes en sous-tâches
5. Exécution — Implémentation suivant la chaîne de dépendances
6. Mise à jour — Synchronisation tâches/implémentation

L'architecture multi-modèle distingue execution model (implémentation), research model (recherche actualisée via Perplexity), fallback model (secours). Cette approche "Mosaic AI" optimise coûts et qualité.

Commandes CLI essentielles

Initialisation et setup :

task-master init                           # Initialisation projet
task-master init --rules cursor,windsurf   # Avec profils IDE
task-master models --setup                 # Configuration interactive modèles

Génération et parsing :

task-master parse-prd <file.txt>           # Parse PRD → tâches
task-master parse-prd <file> --num-tasks=0 # AI détermine le nombre
task-master add-task --prompt="Description" --dependencies=1,2,3

Visualisation :

task-master list --with-subtasks           # Toutes les tâches
task-master list --watch                   # Mode watch auto-refresh
task-master show 1.2                       # Sous-tâche 2 de tâche 1
task-master next                           # Prochaine tâche selon dépendances
task-master complexity-report              # Rapport de complexité

Gestion statuts et dépendances :

task-master set-status --id=1,2,3 --status=done
task-master add-dependency --id=5 --depends-on=3
task-master validate-dependencies          # Détection cycles
task-master fix-dependencies               # Correction AI automatique

Intégration MCP et support multi-providers

Task Master offre une intégration MCP de premier ordre comme méthode d'installation recommandée. Le système expose 36 outils MCP organisés en trois niveaux :

• Core (7 outils) : get_tasks, next_task, set_task_status... (~70% réduction tokens)
• Standard (15 outils) : Core + initialize, analyze_complexity, expand_all...
• All (36 outils) : Ensemble complet (~21 000 tokens)

La compatibilité s'étend à 13 providers AI : Anthropic, OpenAI, Gemini, Perplexity, xAI, OpenRouter, Mistral, Groq, Azure, Ollama, Bedrock, Claude (legacy), Codex CLI.

Et 13 IDEs : Cursor, Claude Code, Windsurf, VS Code, Roo, Cline, Kiro, Zed, Kilo, Trae, Gemini, OpenCode, Codex.

Le mode Autopilot TDD permet un workflow test-driven autonome avec commandes dédiées : autopilot_start, autopilot_next, autopilot_status, autopilot_complete_phase, autopilot_commit.

Points forts et limitations

✅ Avantages décisifs :

• Réduction d'erreurs significative (~90% rapportés par la communauté)
• Génération de dépendances automatique avec ordonnancement topologique
• Tagged task lists pour développement multi-contexte (branches, phases)
• Recherche intégrée avec contexte projet via Perplexity
• Optimisation tokens via chargement sélectif des outils
• Installation one-click pour Cursor 1.0+

❌ Contraintes à considérer :

• Parsing JSON instable avec réponses AI malformées
• Inconsistances de format entre certaines opérations
• Complexité gestion API keys avec providers multiples
• Imprévisibilité LLM — l'IA peut oublier instructions ou inventer des appels
• Variations cross-platform (Windows paths, permissions)

Cas d'usage idéaux

Task Master convient aux projets complexes nécessitant une décomposition structurée, particulièrement avec Cursor ou Claude Code. Le framework excelle pour :

• Projets avec PRD détaillés
• Développement en équipe via tagged lists
• Implémentations nécessitant recherche actualisée
• Workflows TDD avec autopilot

Communauté et licence

Avec ~24 400 étoiles GitHub, 2 300 forks et une croissance explosive (0 à 15 500 étoiles en 9 semaines), Task Master représente la plus forte traction communautaire.

La licence est MIT avec Commons Clause — utilisation commerciale autorisée pour produits construits avec Task Master, mais revente du framework interdite.

Le serveur MCP est également référencé sur Glama.

Multi-agent vs Single-agent : quel paradigme ?

Comparaison des approches

Insight GitLab (2025) : les équipes adoptant l'agentic AI voient une amélioration moyenne de 32% de la vélocité, mais seulement si la méthodologie est adaptée à la taille de l'équipe.

Top-down vs Bottom-up : philosophies opposées

Selon l'étude arXiv (2025) sur vibe vs agentic coding : les systèmes agentic excellent dans le refactoring à grande échelle et la cohérence architecturale, tandis que le vibe coding reste supérieur pour le prototypage créatif avec feedback humain rapide.

Matrice de décision : quel framework pour vous ?

Choisir selon votre contexte

Critères de sélection avancés

Privilégiez BMAD si :

• Vous devez auditer chaque décision technique (industries régulées)
• Vous gérez des équipes multi-sites avec rotation développeurs
• Vous avez besoin de documentation auto-générée exhaustive

Privilégiez Spec Kit si :

• Votre équipe utilise des IDE/outils IA variés
• Vous voulez le backing d'une grande entreprise (GitHub)
• Vous modernisez du legacy (capturer l'intent existant)

Privilégiez OpenSpec si :

• Vous intervenez sur un projet existant (brownfield)
• Vous voulez itérer rapidement sur des features isolées
• Vous êtes développeur solo cherchant structure minimale

Privilégiez Kiro si :

• Vous voulez standardiser l'environnement de toute l'équipe
• Vous êtes déjà dans l'écosystème AWS
• Vous acceptez le vendor lock-in pour l'intégration native

Privilégiez GSD si :

• Vous êtes développeur solo sur projets greenfield complexes
• Vous souffrez de context rot avec votre workflow actuel
• Vous voulez des commits Git atomiques automatiques par tâche
• Vous refusez la bureaucratie des frameworks enterprise
• Vous privilégiez la vélocité pure (100K lignes en 2 semaines possible)

Privilégiez Task Master si :

• Vous travaillez avec des PRD détaillés
• Vous utilisez Cursor ou Claude Code quotidiennement
• Vous avez besoin de gérer des dépendances complexes entre tâches
• Vous cherchez l'intégration MCP la plus complète (36 outils)
• Vous voulez supporter 13+ providers AI (flexibilité maximale)
• Vous développez en TDD avec le mode autopilot

L'avenir du développement assisté par IA

Tendances 2026 confirmées

Selon l'analyse Medium "12 AI Coding Trends 2026" :

1. Shift upstream du goulot d'étranglement : la qualité de la spec devient critique
2. Adoption enterprise accélérée : services financiers, santé et manufacturing mènent l'implémentation agentic
3. Complémentarité vibe/agentic : pas de remplacement mais spécialisation (prototypage vs production)

La discipline de l'ingénierie évolue

Le développement assisté par IA transforme l'ingénierie de l'efficacité d'exécution vers la précision de définition Les compétences clés deviennent :

• Rédaction de specs précises : capacité à exprimer l'intention clairement
• Décomposition granulaire : découper en tâches atomiques
• Validation contextuelle : vérifier la cohérence avec l'architecture existante

BMAD v6+ et l'évolution continue

La version 6 de BMAD introduit le Scale Adaptive Framework : le système détecte automatiquement la complexité du projet et ajuste son niveau de détail. Cette approche pourrait devenir le standard pour réconcilier rapidité (projets simples) et rigueur (projets complexes).

FAQ - Questions fréquentes

Le spec-driven development est-il compatible avec les méthodes agiles ?

Absolument. Le spec-driven development renforce l'agilité en créant une documentation vivante qui évolue avec le code. BMAD simule d'ailleurs explicitement une équipe Scrum, et Spec Kit intègre des sprints dans son workflow. La différence : les specs remplacent les "user stories vagues" par des contrats exécutables.

Peut-on combiner plusieurs frameworks ?

Oui, notamment Spec Kit + OpenSpec : utilisez Spec Kit pour la constitution et la structure globale, puis OpenSpec pour les évolutions incrémentales. Évitez cependant de mélanger BMAD (multi-agent) avec les autres (single-agent) pour éviter la confusion de paradigme.

Quel est le ROI mesuré du spec-driven development ?

Selon les retours communautaires analysés par LogRocket (2025) : réduction de 40-60% des bugs en production, diminution de 50% du temps de refactoring, et amélioration de 30% de la vélocité après la learning curve initiale (3-4 semaines selon le framework).

Le vibe coding a-t-il encore sa place ?

Oui, pour le prototypage exploratoire, les POC rapides et l'apprentissage. VentureBeat (2025) conclut que "vibe coding excelle dans les workflows créatifs human-in-the-loop", tandis que l'agentic coding domine pour l'automatisation à grande échelle et le déploiement enterprise.

Comment migrer du vibe coding vers le spec-driven ?

Roadmap progressive recommandée par GitLab (2025) :

1. Semaine 1-2 : Tester OpenSpec ou GSD sur une feature isolée (learning minimal, < 1 min setup pour GSD)
2. Semaine 3-4 : Adopter Spec Kit ou Task Master pour un projet complet (apprendre la constitution ou le parsing PRD)
3. Mois 2-3 : Standardiser l'équipe sur le framework choisi
4. Mois 4+ : Envisager BMAD si besoins de gouvernance avancée

GSD et Task Master sont-ils adaptés aux équipes ?

GSD est optimisé pour développeurs solo avec son approche anti-bureaucratie. L'isolation par sous-agents et les commits atomiques brillent dans les workflows individuels. Pour les équipes, le manque de coordination multi-développeurs peut être limitant.

Task Master convient mieux aux équipes grâce aux tagged task lists (développement multi-contexte), support MCP pour 13 IDEs différents, et gestion sophistiquée des dépendances. La communauté rapporte une adoption réussie dans des équipes de 3-8 développeurs utilisant Cursor ou Claude Code.

Conclusion : choisir selon votre maturité AIDD

Le spec-driven development marque l'évolution du développement assisté par IA vers l'ingénierie professionnelle. Les six frameworks analysés – BMAD, Spec Kit, OpenSpec, Kiro, GSD et Task Master – partagent un principe fondamental : la spec est la source de vérité, le code n'est qu'une implémentation.

Recommandations par niveau de maturité

Prochaine étape : expérimenter

Chez Hoko, nous accompagnons les entreprises dans leur transition vers l'AIDD professionnel. Notre recommandation :

• Développeurs solo : commencez par GSD pour valider l'isolation de contexte (<1 min setup) ou OpenSpec pour une approche légère (1 journée d'investment)
• Équipes structurées : démarrez avec Task Master si vous travaillez avec des PRD, sinon Spec Kit pour la production (investment 1 semaine)
• Enterprise avec contraintes audit : évaluez directement BMAD pour la gouvernance complète

Le développement assisté par IA n'est plus une option en 2026, mais une nécessité compétitive. La question n'est pas "faut-il adopter le spec-driven ?" mais "quel framework correspond à notre contexte ?".

Besoin d'aide pour choisir et implémenter le framework adapté à votre équipe ? Contactez-nous pour un audit de maturité AIDD gratuit.

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Ressources complémentaires

Documentation officielle

• BMAD Method : bmadcodes.com | Discord 19K+ membres
• GitHub Spec Kit : github.com/github/spec-kit | speckit.org
• OpenSpec : openspec.dev | GitHub
• AWS Kiro : kiro.dev | GitHub
• Get Shit Done (GSD) : gsd.site | GitHub | Discord
• Claude Task Master : GitHub | npm | Glama MCP

Études et analyses

• Vidéo comparative : The Gray Cat - Comparing AI Development Frameworks
• Étude Princeton/Georgia Tech : Citations et optimisation GEO (2023)
• GitLab Research : Adoption des outils IA en développement (78% des équipes, 2025)
• VentureBeat Analysis : "Vibe Coding is Dead: Agentic Swarm Coding is the New Enterprise Moat" (2025)
• GSD Framework Analysis : The System Revolutionizing Development with Claude Code
• Spec-Driven Comparison Guide : Goodbye Vibe Coding: Framework Guide
• Task Master Case Study : How claude-task-master Reduced 90% Errors for Cursor

Communautés et support

• Discord BMAD : 19 000+ membres actifs, support communautaire
• GitHub Discussions Spec Kit : Q&A officielles, feature requests
• Reddit r/agentic_coding : Retours d'expérience développeurs