Preguntas que los revisores hicieron de verdad.

spec-kit es una metodología — un proceso para escribir especificaciones.SpecScore es un formato de almacenamiento para las especificaciones que escribes, más una CLI para consultarlas y editarlas. Los dos se componen: spec-kit puede producir archivos SpecScore, y una extensión de spec-kit que escribe en el formato SpecScore ya está en camino.

Elige spec-kit cuando necesites un proceso. Elige SpecScore cuando necesites especificaciones que los agentes de IA puedan lintear, consultar y mutar sin leer cada archivo del repositorio. Usa ambos cuando quieras ambos.

Similares en espíritu. Las tres son bibliotecas de skills que guían a los agentes de IA a través de ideate → specify → plan → implement. La diferencia es mecánica, no filosófica.

SpecStudio Skills escribe sus artefactos en el formato SpecScore (una estructura definida de Markdown + YAML) y despacha la CLI specscore para consultas, linting y cambios de estado. Superpowers y agent-skills, en su mayoría, leen y escriben archivos directamente desde la prosa de la skill.

Elige SpecStudio Skills cuando importa el consumo de tokens — la CLI devuelve una respuesta estructurada a «todas las Features abiertas con preguntas sin resolver» en una sola llamada, mientras que una skill basada en archivos lee N documentos para responder lo mismo.

Las skills pueden leer y escribir archivos. No pueden, de forma fiable:

• garantizar la integridad referencial a lo largo del árbol de especificaciones (que los enlaces resuelvan, los IDs sean únicos, los índices estén sincronizados);
• devolver una lista filtrada de «Features abiertas con preguntas sin responder» sin leer cada archivo;
• mutar el campo de estado correcto en el momento correcto en cada artefacto.

La CLI da a los agentes una llamada limpia por tarea — del mismo modo que jq te da una llamada limpia para consultar JSON. Las skills por sí solas cuestan más tokens, divergen con más frecuencia y se olvidan de actualizar el índice.

«Score» se lee de dos maneras, y ambas son intencionadas.

Partitura. Un score estructurado de requisitos — tal como una partitura musical estructura partes, voces y tiempos. Abre un árbol SpecScore y deberías poder leerlo como un director lee una partitura: jerarquía, partes, referencias, todo visible a la vez.

Una nota de calidad literal. El linter de la CLI es la nota determinista (¿se sostiene la estructura de la especificación?). La skill /scorees la nota juzgada por la IA — una nota de madurez de A a F por artefacto, con feedback por eje para el autor. La mitad «Score» del nombre se convierte en una feature que la herramienta produce, no sólo en una aspiración.

Una comparativa lado a lado medida está en marcha y se publicará antes del post en Habr — la misma tarea («¿en qué debería trabajar a continuación?»), ejecutada dos veces: una con un agente sin CLI leyendo documentos, otra con el mismo agente llamando a la CLI de SpecScore. Conteo de tokens y tiempo hasta la respuesta para ambos casos.

Hasta que esos números aterricen, la afirmación es estructural: un agente que pide a la CLI las Features abiertas y las preguntas sin resolver obtiene una pequeña respuesta estructurada. El mismo agente sin la CLI lee N documentos — N a menudo en docenas. La superficie de la CLI está hecha precisamente para saltarse ese despliegue de lecturas.