Perguntas que revisores realmente fizeram.

spec-kit é uma metodologia — um processo para escrever especificações.SpecScore é um formato de armazenamento para as especificações que você escreve, mais um CLI para consultá-las e editá-las. Os dois se compõem: o spec-kit pode produzir arquivos SpecScore, e uma extensão do spec-kit que escreve no formato SpecScore já está em desenvolvimento.

Escolha spec-kit quando você precisa de um processo. Escolha SpecScore quando você precisa de especificações que agentes de IA possam lintar, consultar e mutar sem ler cada arquivo do repositório. Use os dois quando quiser os dois.

Semelhantes em espírito. Os três são bibliotecas de skills que guiam agentes de IA pelo ciclo ideate → specify → plan → implement. A diferença é mecânica, não filosófica.

SpecStudio Skills escreve seus artefatos no formato SpecScore (uma estrutura definida de Markdown + YAML) e despacha o CLI specscore para consultas, linting e mudanças de status. Superpowers e agent-skills, em geral, leem e escrevem arquivos diretamente a partir do texto da skill.

Escolha SpecStudio Skills quando o consumo de tokens importa — o CLI devolve uma resposta estruturada para «todas as Features abertas com perguntas não resolvidas» em uma única chamada, enquanto uma skill baseada em arquivos lê N documentos para responder à mesma coisa.

Skills sabem ler e escrever arquivos. Elas não conseguem, de forma confiável:

• garantir integridade referencial pela árvore de especificações (links resolvem, IDs únicos, índices em sincronia);
• devolver uma lista filtrada de «Features abertas com perguntas em aberto» sem ler cada arquivo;
• alterar o campo de status correto no momento certo em cada artefato.

O CLI dá aos agentes uma chamada limpa por tarefa — do mesmo jeito que jq te dá uma chamada limpa para consultar JSON. Skills sozinhas custam mais tokens, divergem mais frequentemente e esquecem de atualizar o índice.

«Score» se lê de duas maneiras, e ambas são intencionais.

Partitura. Um score estruturado de requisitos — do mesmo jeito que uma partitura musical estrutura partes, vozes e tempos. Abra uma árvore SpecScore e você deveria conseguir lê-la como um regente lê uma partitura: hierarquia, partes, referências, tudo visível ao mesmo tempo.

Uma nota literal de qualidade. O linter do CLI é o score determinístico (a estrutura da especificação se sustenta?). Askill /scoreé a nota julgada por IA — uma nota de prontidão de A a F por artefato, com feedback por eixo para o autor. A metade «Score» do nome vira uma feature que a ferramenta produz, não só uma aspiração.

Uma comparação lado a lado medida está em andamento e será publicada antes do post no Habr — a mesma tarefa («em que devo trabalhar a seguir?»), rodada duas vezes: uma com um agente comum lendo docs, outra com o mesmo agente chamando o CLI do SpecScore. Contagem de tokens e tempo até a resposta nos dois casos.

Até esses números pousarem, a afirmação é estrutural: um agente que pergunta ao CLI as Features abertas e as perguntas em aberto recebe uma pequena resposta estruturada. O mesmo agente sem o CLI lê N documentos — N geralmente nas dezenas. A superfície do CLI foi projetada exatamente para evitar essa leitura em leque.