The Hidden Cost of Undefined Structure

When development teams jump straight into AI-assisted coding without establishing clear architectural patterns and conventions, they create technical debt faster than traditional development ever could. An AI agent can write thousands of lines of code in minutes. If those lines follow inconsistent patterns or ignore established best practices, you now have thousands of lines of problematic code instead of hundreds.

We saw this firsthand during a recent client project. Components were calling authentication APIs directly instead of using centralized contexts. This caused 6 to 7 times more API calls than necessary on every page load. The AI had no way of knowing this was wrong because nobody told it the right pattern to follow. The issue was not a lack of capability. It was a lack of specification.

Spec-Driven Development: Documentation as Architecture

Spec-Driven Development is a multi-step process for structuring the specification of a new feature. It uses project documentation as the foundation for AI-assisted work. Instead of letting the AI figure out patterns through trial and error, you define architectural decisions, coding conventions, and structural requirements upfront in files the AI automatically reads.

For tools like Claude Code, this means creating a CLAUDE.md file at your repository root. This file becomes the AI's reference point for every decision it makes, from where to place new files to which libraries to use for common tasks.

The difference is immediate. When the AI has clear guidance on project structure, implementing new features becomes straightforward rather than requiring constant correction and refactoring.

What Belongs in Your Specification Files

Effective specification files capture the decisions that would normally live in a senior developer's head. This includes:

• Architectural boundaries. Which packages handle which responsibilities. Where business logic lives versus presentation code. How data flows through the application.

• Critical patterns. How authentication works. Where environment variables are accessed. Which libraries handle common tasks like data fetching or form validation.

• Files to never modify. Auto-generated migrations, compiled outputs, and configuration files that should remain untouched.

• Common workflows. Step-by-step processes for frequent tasks like adding new API endpoints or creating database migrations.

For monorepo projects, this extends beyond a single root file. Each package or application gets its own specification file with context-specific guidance. Frontend packages document component patterns and state management. Backend packages cover API conventions and database access patterns. The AI receives focused, relevant information based on where it is working.

The Dual Skill Requirement

Using AI tools effectively requires developing two capabilities simultaneously.

First is the product mindset. You need to describe what you are building from a user perspective, focusing on outcomes rather than implementation details. This means writing clear user stories, capturing edge cases, and defining success criteria.

Second is technical direction. Despite the promise of natural language coding, you still need to guide the AI toward appropriate technical choices. When should it use an existing library versus writing custom code? Which architectural pattern fits this use case? What performance considerations matter here?

Teams that succeed with AI-assisted development do not treat the AI as a replacement for technical judgment. They treat it as a highly capable junior developer who needs clear direction on both what to build and how to approach building it.

Managing Context and Iteration

AI agents work within context windows. Complex projects can quickly exceed these limits, especially when using tools that read design files or inspect running applications.

Modern AI development tools support Model Context Protocol (MCP) integrations that extend capabilities significantly. Tools like Playwright MCP and Chrome DevTools MCP allow the AI to open browsers, inspect running applications, and detect console errors in real time. Figma MCP enables direct design file reading for accurate component implementation. These integrations are powerful but consume context rapidly.

Successful teams structure work in phases: research, planning, implementation, and verification. Between phases, they clear context to prevent the AI from becoming confused by accumulated information that is no longer relevant.

This becomes critical when working with design systems. An AI agent can read Figma files to implement components accurately, but these operations consume significant context. Providing the complete page design plus individual component designs gives better results than either alone, but requires careful context management to avoid running out of space for actual implementation.

Custom Commands for Consistent Workflows

One pattern that delivers immediate value is creating custom slash commands that define your team's workflows. These are markdown files that tell the AI exactly how to approach common tasks. Most AI development tools now support plugin marketplaces where teams can access community-built extensions alongside creating their own project-specific commands. This combination of ready-made plugins and custom workflows creates a powerful development environment.

For example, a frontend development command might specify: start by reading the design file using Figma MCP, verify the development server is running, implement the component with responsive breakpoints, use Chrome DevTools MCP to check for console errors, and verify behavior across screen sizes with Playwright MCP. Every developer on the team then follows the same process simply by typing the command.

These custom workflows turn implicit knowledge into explicit processes. New team members get the benefit of established patterns immediately. The AI never has to guess what "done" looks like because the definition is built into the command.

Making AI Tools Work for Your Business

The goal of Spec-Driven Development is not to slow down AI-assisted coding with excessive documentation. It is to enable speed without creating chaos. When architectural patterns are clear, the AI makes fewer mistakes that require fixing later. When common workflows are documented, features get implemented consistently the first time.

For business leaders evaluating AI-assisted development, the key question is not whether your team should use these tools. It is whether they have the structure in place to use them effectively.

This approach requires upfront investment. Writing good specification files takes time. Defining workflows and documenting patterns is work that does not immediately produce features. But the alternative is accumulating technical debt at AI speed, which compounds much faster than manual development ever could.

The companies seeing real productivity gains from AI-assisted development are not the ones using the fanciest tools. They are the ones that established clear specifications, documented their architectural decisions, and gave their AI assistants the context needed to make good choices.

At Sudolabs, we have already invested the time to master spec-driven development and AI-assisted workflows across dozens of projects. Our engineering team works with these processes daily, which means you gain immediate access to established patterns, proven architectures, and refined workflows without the learning curve your internal team would face.

Ready to leverage AI-assisted development without the trial and error? Contact us at hello@sudolabs.com to discuss how our team can accelerate your next project.

Prečo vaše AI-assistované development projekty zlyhávajú (a ako to napraviť)

Slovak version

Väčšina firiem, ktoré experimentujú s AI coding asistentmi ako Claude Code, GitHub Copilot alebo Cursor, končí na rovnakom mieste: po počiatočnom nadšení prichádza narastajúca frustrácia. AI generuje kód rýchlo, ale výsledný codebase sa stáva nekonzistentný, plný duplikovaných vzorcov a čím ďalej, tým ťažšie sa udržiava.

Problém nie je v AI nástroji. Je v tom, ako tímy nastavujú projekty predtým, než sa do nich zapojí AI.

Skryté náklady nedefinovanej štruktúry

Keď vývojárske tímy skočia priamo do AI-assistovaného codingu bez toho, aby si vopred stanovili jasné architektonické vzorce a konvencie, vytvárajú technický dlh rýchlejšie, než by to kedy dokázal tradičný vývoj. AI agent dokáže napísať tisíce riadkov kódu za pár minút. Ak tieto riadky sledujú nekonzistentné vzorce alebo ignorujú osvedčené postupy, namiesto stoviek problematických riadkov ich máte zrazu tisíce.

Videli sme to na vlastné oči počas nedávneho projektu. Komponenty vyvolávali autentifikačné API priamo namiesto toho, aby využívali centralizovaný kontext. To spôsobilo 6 až 7-krát viac API vyvolaní na každé načítanie stránky, než bolo potrebné. AI nemala ako vedieť, že je to zle, pretože jej nikto nepovedal, aký vzorec má nasledovať. Problémom nebol nedostatok schopností, ale chýbajúca špecifikácia.

Spec-Driven Development: Dokumentácia ako architektúra

Spec-Driven Development je viacfázový proces štruktúrovania špecifikácií novej funkcie. Pristupuje k projektovej dokumentácii ako k základu AI-asistovanej práce. Namiesto toho, aby ste nechali AI zisťovať vzorce metódou pokus-omyl, definujete architektonické rozhodnutia, coding konvencie a štrukturálne požiadavky vopred v súboroch, ktoré AI automaticky číta.

Pre nástroje ako Claude Code to znamená vytvoriť súbor CLAUDE.md v roote vášho repozitára. Tento súbor sa stáva referenčným bodom AI pre každé rozhodnutie, ktoré urobí, od toho, kam umiestniť nové súbory, až po to, ktoré knižnice použiť pre bežné úlohy.

Rozdiel je okamžitý. Keď má AI jasné návody k projektovej štruktúre, implementácia nových features sa stáva priamočiarou namiesto toho, aby vyžadovala neustále opravy a refactoring.

Čo patrí do vašich súborov špecifík

Efektívne súbory špecifík zachytávajú rozhodnutia, ktoré by normálne žili v hlave senior developera. To zahŕňa:

• Architektonické hranice. Ktoré balíčky riešia ktoré zodpovednosti. Kde žije business logika verzus prezentačný kód. Ako prúdia dáta cez aplikáciu.

• Kritické vzorce. Ako funguje autentifikácia. Kde sú prístupné environment variables. Ktoré knižnice riešia bežné úlohy ako data fetching alebo form validation.

• Súbory, ktoré sa nikdy nemajú modifikovať. Auto-generované migrácie, kompilované outputy a konfiguračné súbory, ktoré by mali zostať nedotknuté.

• Bežné postupy. Step-by-step procesy pre časté úlohy ako pridanie nových API endpointov alebo vytváranie database migrácií.

Pre monorepo projekty sa to rozširuje nad rámec jedného root súboru. Každý package alebo aplikácia dostane svoj vlastný súbor špecifík s kontextovo-špecifickými návodmi. Frontend súbory dokumentujú component patterny a state management. Backend súbory pokrývajú API konvencie a database access patterny. AI dostáva zamerané, relevantné informácie na základe toho, kde práve pracuje.

Potreba nadobudnúť nové zručnosti 

Efektívne využívanie AI nástrojov si vyžaduje rozvíjanie dvoch schopností súčasne.

Prvou je product mindset. Musíte opísať, čo staviate, z pohľadu používateľa, so zameraním na výsledky namiesto detailov implementácie. To znamená písať jasné user stories, podchytiť edge cases a definovať kritériá úspechu.

Druhou je technické smerovanie. Napriek sľubom o kódovaní v prirodzenom jazyku stále musíte AI navigovať k správnym technickým voľbám. Kedy použiť existujúcu knižnicu a kedy napísať vlastný kód? Ktorý architektonický vzorec sa hodí pre tento prípad? Aké výkonnostné hľadiská sú tu dôležité?

Tímy, ktoré s AI uspievajú, nevnímajú AI ako náhradu za technický úsudok. Vnímajú ju ako veľmi schopného junior developera, ktorý potrebuje jasné zadanie, čo má postaviť a ako k tomu má pristupovať.

Spravovanie kontextu a iterácií

AI agenti pracujú v rámci kontextových okien. Komplexné projekty môžu tieto limity rýchlo prekročiť, najmä ak používate nástroje, ktoré čítajú dizajnérske súbory alebo analyzujú bežiacu aplikáciu.

Moderné AI nástroje podporujú integrácie cez Model Context Protocol (MCP), ktoré výrazne rozširujú ich možnosti. Nástroje ako Playwright MCP a Chrome DevTools MCP umožňujú AI otvárať prehliadače, kontrolovať bežiace aplikácie a detegovať chyby v konzole v reálnom čase. Figma MCP zase umožňuje priame čítanie dizajnových súborov pre presnú implementáciu komponentov. Tieto integrácie sú silné, ale rýchlo míňajú kapacitu kontextu.

Úspešné tímy štruktúrujú prácu do fáz: prieskum, plánovanie, implementácia a verifikácia. Medzi fázami čistia kontext, aby sa AI nepoplietla nahromadenými informáciami, ktoré už nie sú relevantné.

To je kritické najmä pri práci s design systémami. AI agent dokáže čítať Figma súbory a presne implementovať komponenty, ale tieto operácie spotrebujú veľa kontextu. Poskytnutie kompletného dizajnu stránky spolu s dizajnmi jednotlivých komponentov prináša lepšie výsledky, no vyžaduje si to precízny context management, aby zostalo miesto na samotnú implementáciu.

Custom príkazy pre konzistentné workflowy

Jedným zo zvykov, ktorý prináša okamžitú hodnotu, je vytváranie vlastných slash commands, ktoré definujú postupy vášho tímu. Ide o markdown súbory, ktoré hovoria AI presne to, ako má pristupovať k bežným úlohám. Väčšina AI nástrojov dnes podporuje plugin marketplaces, kde tímy nájdu komunitné rozšírenia popri svojich vlastných špecifických príkazoch. Táto kombinácia hotových pluginov a vlastných postupov vytvára výkonné vývojové prostredie.

Napríklad príkaz pre frontendový vývoj by mohol definovať: začni načítaním dizajnu cez Figma MCP, over, skontroluj či beží dev server, implementuj komponent s responzívnymi breakpointmi, použi Chrome DevTools MCP na kontrolu chýb v konzole a over správanie na rôznych veľkostiach obrazovky cez Playwright MCP. Každý developer v tíme potom nasleduje rovnaký proces jednoduchým zadaním príkazu.

Tieto vlastné postupy menia implicitné znalosti na explicitné procesy. Noví členovia tímu okamžite ťažia z nastavených vzorcov. AI už nikdy nemusí hádať, čo znamená "hotovo", pretože definícia je súčasťou príkazu.

Ako implementovať AI nástroje do vášho pondikania

Cieľom Spec-Driven Development nie je spomaliť AI-asistované kódovanie nadmernou dokumentáciou. Je to umožniť rýchlosť bez vytvárania chaosu. Keď sú architektonické vzorce jasné, AI robí menej chýb, ktoré je potrebné neskôr opravovať. Keď sú bežné postupy dokumentované, prvky sa implementujú konzistentne hneď od začiatku.

Pre business lídrov, ktorí vyhodnocujú AI-asistovaný development, kľúčová otázka nie je, či by váš tím mal tieto nástroje používať. Je to, či majú štruktúru na to, aby ich používali efektívne.

Tento prístup vyžaduje počiatočnú investíciu. Písanie dobrých súborov špecifík zaberie čas. Definovanie postupov a dokumentovanie vzorcov je práca, ktorá okamžite neprodukuje features. Ale alternatíva je akumulovanie technického dlhu rýchlosťou AI, čo sa kumuluje oveľa rýchlejšie, než to dokázal manuálny development.

Firmy, ktoré vidia skutočné zisky produktivity z AI-asistovaného developmentu, nie sú tie, čo používajú najmodernejšie nástroje. Sú to tie, ktoré si stanovili jasné špecifikácie, zdokumentovali svoje architektonické rozhodnutia a dali svojim AI asistentom kontext potrebný na to, aby robili dobré rozhodnutia.

V Sudolabs sme už investovali čas do zvládnutia spec-driven developmentu a AI-asistovaných postupov naprieč desiatkami projektov. Náš engineering tím pracuje s týmito procesmi denne, čo znamená, že získate okamžitý prístup k zavedeným vzorcom, overeným architektúram a vyladeným postupov bez learning curve, ktorej by čelil váš interný tím.

Ste pripravení využiť AI-asistovaný development s istotou? Kontaktujte nás na hello@sudolabs.com, aby sme prediskutovali, ako môže náš tím urýchliť váš ďalší projekt.