Domande poste realmente dai revisori.

spec-kit è una metodologia — un processo per scrivere specifiche.SpecScore è un formato di archiviazione per le specifiche che scrivi, più una CLI per interrogarle e modificarle. I due si integrano a vicenda: spec-kit può produrre file SpecScore, e un'estensione per spec-kit che scrive in formato SpecScore è già in lavorazione.

Scegli spec-kit quando hai bisogno di un processo. Scegli SpecScore quando hai bisogno di specifiche che gli agenti IA possano verificare con linter, interrogare e modificare senza leggere ogni singolo file nel repository. Usa entrambi quando desideri entrambi.

Simili nello spirito. Tutte e tre sono raccolte di skill che guidano gli agenti IA attraverso ideate → specify → plan → implement. La differenza è meccanica, non filosofica.

SpecStudio Skills scrive i suoi artefatti nel formato SpecScore (una struttura definita di Markdown + YAML) e richiama la CLI specscore per query, linting e modifiche di stato. Superpowers e agent-skills, per lo più, leggono e modificano i file direttamente dal testo delle istruzioni della skill.

Scegli SpecStudio Skills quando il consumo di token è cruciale — la CLI restituisce una risposta strutturata a «tutte le Feature aperte con domande irrisolte» in una singola chiamata, mentre una skill basata su file legge N documenti per rispondere alla stessa cosa.

Le skill possono leggere e scrivere file. Non possono, in modo affidabile:

• garantire l'integrità referenziale nell'albero delle specifiche (che i link si risolvano, gli ID siano univoci, gli indici siano sincronizzati);
• restituire un elenco filtrato di «Feature aperte con domande irrisolte» senza leggere ogni file;
• aggiornare il campo di stato appropriato al momento giusto in ciascun artefatto.

La CLI offre agli agenti una chiamata pulita per ogni operazione — nello stesso modo in cui jq offre una chiamata pulita per interrogare JSON. Le sole skill consumano più token, divergono più spesso e dimenticano di aggiornare gli indici.

«Score» si presta a due letture, entrambe volute.

Partitura. Uno spartito strutturato di requisiti — proprio come una partitura musicale struttura parti, voci e tempi. Apri un albero SpecScore e dovresti poterlo leggere come un direttore d'orchestra legge una partitura: gerarchia, parti, riferimenti, tutto visibile a colpo d'occhio.

Un voto letterale di qualità. Il linter della CLI è il punteggio deterministico (la struttura della specifica regge?). La skill /scoreè la valutazione espressa dall'IA — un voto di maturità da A ad F per ciascun artefatto, con feedback per asse per l'autore. La metà «Score» del nome diventa una funzionalità prodotta dallo strumento, non solo un'aspirazione.

Un confronto analitico affiancato e misurato è in preparazione e sarà pubblicato prima del post su Habr — lo stesso task («su cosa dovrei lavorare adesso?»), eseguito due volte: una volta con un agente senza CLI che legge documenti, e un'altra con lo stesso agente che invoca la CLI di SpecScore. Conteggio dei token e tempo di risposta per entrambi i casi.

In attesa di tali numeri, il vantaggio è strutturale: un agente che chiede alla CLI le Feature aperte e le domande irrisolte riceve una risposta breve e strutturata. Lo stesso agente senza CLI legge N documenti — con N spesso nell'ordine delle dozzine. L'interfaccia della CLI è progettata appositamente per evitare questo dispendio di letture.

La specifica e la documentazione nel repository pubblico specscore/specscore sono CC BY 4.0. L'interfaccia a riga di comando (CLI) di riferimento in specscore/specscore-cli è Apache-2.0.

No. Le specifiche sono file di testo nel repository. La CLI è un binario locale. Le AI Skills di questo sito avvolgono quella CLI per gli agenti che possono eseguire skill. Il formato non richiede un fornitore.

Lo sviluppo guidato dalle specifiche (SDD) significa scrivere una specifica verificabile — requisiti e criteri di accettazione — prima del codice, e poi controllare il risultato rispetto a quella specifica. SpecScore è un formato di file per quelle specifiche.