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AI 协同与 Spec 工作流

AI 如何进入 TvT.js 生态

TvT.js 对 AI 的使用分为两层：一层直接参与三维内容生产，另一层参与需求分析与工程开发。二者通过场景配置、插件契约和版本化文档连接，形成从想法到可交付源码的完整路径。

层次已有实践价值
三维内容生产混元 3D 图生模型、编辑器内的 AI 场景生成探索缩短从图片或自然语言到三维资产、场景雏形的距离
工程协同开发OpenSpec 基线、需求变更文档、TvT.js 插件开发技能让 AI 按项目约定实现需求，降低“能生成、难维护”的风险

图生模型：从图片继续走进场景

TvT.js 已提供腾讯混元 3D 的开源实践案例。开发者可以本地部署 Hunyuan3D-2 服务，从图片生成三维模型，下载生成结果，或将模型继续导入 TvT.js 场景进行材质调整、编辑和项目集成。

TvT.js 混元 3D 图生模型实践

这条链路的意义不只是“生成一个 GLB”，而是让 AI 资产继续进入已有的模型管理、场景编辑、插件复用与源码交付流程。

能力边界

图生模型依赖单独部署的混元 3D 服务、模型权重与相应硬件环境；TvT.js 提供的是开源接入实践和后续场景集成能力。

Spec：把需求文档变成 AI 的工程上下文

AI 擅长快速实现，但三维项目往往同时受路由、资源、插件依赖、运行模式、编辑器导出和多端容器等约束。只给 AI 一句功能描述，容易得到局部可运行、整体不可交付的代码。

TvT.js 因此将重要规则写入版本库中的 Spec：

  • framework-foundation：框架定位、核心技术栈和事实来源；
  • plugin-system：插件目录、路由层级、config.js、静态资源与 require 依赖；
  • plugin-lifecycle：插件创建、安装、打包、删除与单插件交付；
  • runtime-modes：项目、预览和单插件等运行模式；
  • preview-center：案例、插件市场和区域场景的展示规则；
  • external-integrations：qiankun、uni-app、场景编辑器和 GoView 等集成边界。

查看 TvT.js OpenSpec 基线open in new window

在插件、场景和动态组件的实际变更中，需求还可以继续拆成：

  1. proposal.md：为什么要做、范围是什么、哪些内容不做；
  2. spec.md：用 Requirement 与 Scenario 固化可验证的行为；
  3. design.md：记录关键技术决策与兼容方案，按变更复杂度选用；
  4. tasks.md：把需求拆成可以实施和核对的任务。

这些文档不是开发完成后的总结，而是人和 AI 开始实现前共享的约束。需求变化时先更新边界，再修改代码，评审者也能从“是否符合需求”而不是“代码看起来能不能跑”来检查结果。

AI 技能：把生态约定变成可复用的操作方法

除了 Spec，TvT.js 还提供插件开发技能，将常见规则组织成 AI 可以重复执行的工作流，包括：

  • 新建插件或案例；
  • 同步 pages 路由与 config.js 预览入口；
  • 维护 public/plugins/<plugin> 静态资源；
  • 通过 index.js 与 PLS/<plugin> 复用组件；
  • 校验 require 依赖与单插件构建边界；
  • 处理 qiankun、uni-app 与场景编辑器等集成约束。

查看 tvt-js-plugin-builder 技能open in new window

Spec 负责说明“结果必须满足什么”，技能负责说明“在这个仓库里应当怎样完成”。两者配合后，AI 才真正成为熟悉项目上下文的协作者。

推荐的 AI 协同流程

1. 先描述结果，而不只描述页面

说明目标用户、使用场景、输入输出、交付形态，以及本次明确不处理的内容。例如：最终是编辑器配置、独立插件，还是需要二次开发的源码包。

2. 用 Spec 固化边界

对涉及公共能力、插件契约、场景数据或集成方式的变更，先写 proposal 与 spec；复杂改动再补 design 和 tasks。

3. 让 AI 读取本地事实

实现前核对 package.json、运行配置、目标插件的 config.js、相邻案例和相关 Spec。代码是当前行为的事实源，Spec 是目标行为的约束源。

4. 按最小闭环实现

优先完成一个可验证的完整路径：页面、预览入口、资源、依赖和导出能力同步落地，不让实现只停留在孤立组件中。

5. 由人确认体验与取舍

AI 可以生成、修改和检查代码，但业务语义、视觉质量、性能预算、授权边界和最终发布仍应由人确认。

编辑器中的 AI 探索

区域场景编辑器曾接入 MCP 与大模型进行“文字快速生成场景”的测试，并持续探索自然语言、场景配置与编辑器能力之间的连接方式。此类能力仍应视为实验性方向；稳定可用范围请以编辑器当前界面和发布说明为准。

打开区域场景编辑器open in new window

一句话总结

TvT.js 不是简单地在三维框架旁边接入 AI，而是用 Spec 管理需求、用技能传递工程约定、用插件和编辑器承接生成结果，让 AI 参与的内容最终仍然可理解、可复用、可维护、可交付。

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