# 1. 核心问题：三个真相

产品文档、架构设计跟代码越走越远。Jira 的Epics、用户故事跟代码仓库里的真实内容对不上。Confluence 页面写的设计方案，早就跟实际实现不是一回事。Figma 画的界面，在需求池里找不到对应条目。手写文档只要有人一上线改动，当场就过期。所谓「唯一可信源」，最后变成了「谁嗓门大谁说了算」。

这个演化路径大家都很熟：

一开始所有东西都塞 Word 或 Confluence；

后来把关键文档搬进仓库，用 Markdown 管理；

再后来搞「规格即代码」，配上模板和自动化。

![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/32711cced10eb212dcf9a252566fca6e.jpg)


**下一步就是：把仓库里的规格，跟 Jira、Confluence、Figma 做可复用、可自动化的联动**——不用人肉复制粘贴，就能让文档、需求、设计始终保持一致。

# 2. 为啥只搞「spec as code」还不够？

把规格文档放进代码仓库，已经是巨大进步：你有版本管理、评审流程、统一存放功能描述、验收标准、数据模型的地方。

但问题依然存在：**仓库里的规格，还是会跟 Jira（史诗/故事/任务）、Confluence（架构决策、设计文档）、Figma（界面/组件）慢慢脱节**。

手动同步太脆弱：有人改了文档忘了更 Jira，设计师更了图却没关联到用户故事，同步链条直接断裂。

那如果**这种关联可以自动化、工具化、可复现**呢？

一条可行路线：**模型上下文协议（MCP）+ 一层轻量命令层**。

你 IDE 里的 AI，可以通过 MCP 服务读写 Jira、Confluence、Figma；再用自定义命令编排「映射」「同步」流程，让对齐变成**跑一条命令就完事**，而不是靠人脑记着去手动做。


# 3. 整体长这样：三层架构（不绑定任何产品）

你可以把这套体系拆成三层，跟具体项目/工具无关：

### 规格 / 架构层

所有宪法规则、模板、脚本、功能规格都放在代码仓库。

一套 Spec Kit 通常包含：

`constitution.md`、`spec.md`、`plan.md`、`tasks.md`，再加每个功能的检查清单。

这一层就是**你要做什么的唯一可信源**。

### 命令 / 编排层

在 Cursor 或其他 AI IDE 里执行自定义命令，跑规格工作流、调用 MCP。

能干两件大事：

- **映射（map）**：Jira ↔ 规格、Confluence ↔ 规格、Figma ↔ 史诗/故事互相关联

- **推送（push）**：从规格直接创建/更新 Jira 史诗与用户故事

这一层就是**所有工具之间的胶水**。

### MCP 层

Jira、Confluence、Figma 各自提供 MCP 服务，暴露 API，让 AI/智能体可以查询和修改工单、页面、设计元数据。

编排层的命令**只调用 MCP**，不直接跟各个工具原生 API 硬编码交互。


![](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-2540552/ef2eb44bc9b6191671fee36125cfce0b.png)


# 4. 一套工作流，三种启动入口

这套工具最爽的地方：**支持团队随便选起点**，不用被流程绑架。

### 规格驱动（Spec Driven）

先定极简宪法规则 → 用 Spec Kit 写规格（计划、任务、清单）→ 从 Confluence 拉架构、从 Figma 拉设计，反哺规格 → 最后把整套史诗+故事推去 Jira。

**规格先行**，架构、设计先输入，最后同步 Jira。

### 设计驱动（Design Driven）

先定极简宪法 → 用 Spec Kit 搭骨架规格 → 从 Figma 拉设计，细化规格 → 推去 Jira → 最后再补配套架构（比如 Confluence 里写 ADR）。

**设计先行**，架构后补。

### 架构驱动（Arch Driven）

架构全在 Confluence（ADR、设计文档）→ 从架构生成宪法 → 写规格时引用架构文档 → 拉设计、更规格 → 推去 Jira。

**Confluence 先行**，设计、规格跟着走。

三种模式，**底层都是同一套：命令层 + MCP**，始终把代码、Jira、Confluence、Figma 焊在一起。入口你随便选，底层机制完全通用。

# 5. MCP 与命令示例：只讲模式，不贴真实密钥

这里不放项目名、URL、密钥，只讲通用范式。

### MCP 配置长这样

在 Cursor（或其他支持 MCP 的 IDE）里，一般指向一个配置文件，比如 `.cursor/mcp.json`，声明要对接的服务。

极简版 Jira + Confluence + Figma 大概长这样（全是占位符，替换成你自己的实例即可）：

```JSON

{
  "mcpServers": {
    "Figma": {
      "url": "https://mcp.figma.com/mcp"
    },
    "mcp-atlassian": {
      "command": "uvx",
      "args": ["--python", "python3.13", "mcp-atlassian"],
      "env": {
        "JIRA_URL": "https://your-instance.atlassian.net",
        "ATLASSIAN_USER_EMAIL": "your-email@example.com",
        "ATLASSIAN_API_TOKEN": "<your-api-token>",
        "CONFLUENCE_URL": "https://your-instance.atlassian.net/wiki",
        "CONFLUENCE_USERNAME": "your-email@example.com",
        "CONFLUENCE_API_TOKEN": "<your-api-token>"
      }
    }
  }
}
```

Figma 一般用 URL 模式（部分场景要 Token，看官方文档）；

Atlassian 用命令式服务 + 环境变量，**密钥绝不进仓库**，只在本地环境配置。

# 简化版命令示例

MCP 配好后，你在 IDE 里就能跑这类流程（下面都是原型命令，占位符自行替换）：

### `/jira-map`

把 Jira 史诗(Epics)、用户故事跟 Spec Kit 规格做语义匹配，生成 `sdlc/jira-map.md` 映射表。

1. 搜项目下所有史诗

2. 搜项目下所有用户故事

3. 读取所有 `spec.md`，提取规格 ID、标题、用户故事

4. 语义匹配：史诗→规格、故事→用户故事（置信度 ≥70%）

5. 输出映射表

### `/push-jira`

把规格文件同步到 Jira：**从规格自动创建/更新史诗与用户故事**，可选更新映射文件。

1. 指定规格路径

2. 解析规格：史诗标题/描述、用户故事/验收标准

3. 查映射表是否已有工单，没有就搜索匹配

4. 读取/创建/更新 Jira 工单

5. 生成差异对比 → 你确认 → 执行同步 → 更新映射表

### `/pull-jira`

把 Jira 内容拉回规格文件，用映射表做关联。

### `/pull-figma`

把 Figma 设计同步到规格：插入设计上下文、截图、链接，把用户故事跟界面帧对齐。

### `/confluence-map` / `/figma-map`

分别做 Confluence 页面→规格、Figma 文件→规格的映射，生成映射文档。

# 三种工作流实操示例（可直接照抄）

## 规格驱动流程

1. 跑 `/speckit.constitution`，定几条核心原则（安全、可审计等），写入宪法文件

2. 跑 `/speckit.specify`，输入功能描述，自动建分支和规格文件

3. 跑 `/speckit.plan` / `/speckit.tasks`，填清单

4. 跑 `/confluence-map` 关联 Confluence，把架构/ADR 拉进宪法或规格

5. 跑 `/pull-figma`，把 Figma 设计同步到规格

6. 跑 `/push-jira`，确认差异 → 自动生成/更新 Jira 史诗+故事

## 架构驱动流程

1. 跑 `/confluence-map`，看哪些架构页对应哪些规格

2. 复制 Confluence 架构内容，用 `/speckit.constitution` 生成仓库宪法

3. 跑 `/speckit.specify`，写引用架构的功能描述（如「按 ADR-007 实现登录」）

4. 跑 `/pull-figma` 同步设计

5. 跑 `/push-jira` 同步需求池

## 设计驱动流程

1. 跑 `/speckit.constitution` 极简规则 → 再跑 `/speckit.specify` 生成骨架规格

2. 跑 `/pull-figma`，把 Figma 帧、文案、结构同步进规格

3. 基于设计细化规格（验收标准、文案）

4. 跑 `/push-jira` 生成 Jira

5. 最后补写配套架构文档，保持架构与规格一致

在 Cursor 里，这些全是自定义斜杠命令：

`/jira-map`、`/push-jira`、`/pull-jira`、`/pull-figma`、`/confluence-map`、`/figma-map`。

这套模式**完全可迁移**到任何支持自定义命令 + MCP 的 AI IDE/智能体。

# 7. 这么搞到底能实现什么？

### ✅ 唯一可信源

规格在仓库，Jira/Confluence/Figma 通过命令 + MCP 自动对齐。

改规格 → push → 需求池自动更；

做映射 → 一眼看清：哪个规格对应哪个工单、哪页文档、哪张设计图。

### ✅ 灵活入口

规格先行、设计先行、架构先行，**全都支持，不锁死工作方式**。

### ✅ 全链路可追溯

`jira-map.md`、`confluence-map.md`、`figma-map.md` 把所有关联关系文档化，审计、新人上手都轻松。

### ✅ 可移植、不绑定 IDE

以 Cursor 为例，但逻辑通用：Claude Code、Windsurf、Continue 等任何能跑命令、挂 MCP 客户端的环境都能用。

# 极简总结（TL;DR）

### 问题

规格、Jira、Confluence、Figma 各自跑偏，人肉同步根本扛不住规模。

### 方案

**仓库内「规格即代码」 + MCP（对接 Jira/Confluence/Figma） + 一层轻量命令层**，让 IDE 里的 AI 自动读写、映射、同步，不用人管。

### 三种工作流

- **规格驱动**：宪法 → 规格 → 拉架构/设计 → 推 Jira

- **架构驱动**：Confluence 架构 → 宪法 → 规格 → 拉设计 → 推 Jira

- **设计驱动**：骨架规格 → 拉 Figma → 细化 → 推 Jira → 补架构

### 配置

`.cursor/mcp.json`（或等价文件）配置 Figma URL、Atlassian 环境变量；

用 `/命令` 触发（如 `/push-jira`）。

### 最终效果

**唯一可信源（规格在仓库）**，工具自动对齐，入口任选，全程可追溯、可移植、不折腾人。


产品文档、架构设计跟代码越走越远。Jira 的Epics、用户故事跟代码仓库里的真实内容对不上。Confluence 页面写的设计方案，早就跟实际实现不是一回事。Figma 画的界面，在需求池里找不到对应条目。手写文档只要有人一上线改动，当场就过期。所谓「唯一可信源」，最后变成了「谁嗓门大谁说了算」。

Repo-First 新范式：SpecKit + MCP 一键同步 Jira、Confluence、Figma

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解决产品文档、架构设计与代码脱节问题，通过MCP协议和轻量命令层实现Jira、Confluence、Figma与代码仓库的自动化联动。支持规格驱动、设计驱动、架构驱动三种工作流，确保规格即代码成为唯一可信源，实现全链路可追溯和工具自动对齐，提升开发效率。

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