Spec
一个开源全尺寸具身AI机器狗项目，目标是以消费级硬件成本复现波士顿动力Spot级别的四足机器人，采用树莓派5、Oak-D Pro W和Jetson Orin NX三芯片分工架构，支持完全离线运行
时间轴 (近 90 天)
Implement Spec 采用 SubAgent 循环方式编排 Ticket，理由是让单个 Coding Agent 一次性做完整个 Spec 容易进入犯错状态并触发自动压缩。
Spec是一个开源项目，目标是构建尺寸接近波士顿动力Spot、成本只需其一小部分的全尺寸具身AI机器狗
Spec项目使用Raspberry Pi 5负责导航，作为主控与运动规划核心
Spec项目使用Oak-D Pro W带深度感知的AI相机负责视觉
Spec项目使用英伟达Jetson Orin NX边缘AI模块负责AI计算与神经网络推理
Spec具备完全离线运行能力，所有AI推理在机身的Jetson Orin NX上本地完成，不依赖云端连接
Spec采用分而治之的架构，将导航、感知和AI推理解耦到专用硬件上以降低单点算力压力和成本
Spec目前公开信息仍集中在早期开发阶段，步态与爬楼梯稳定性、导航鲁棒性及最终实际成本都有待后续验证
Spec采用sim-to-real仿真先行策略：先在仿真环境训练运动策略，再迁移到实体硬件
在项目第4天更新中，作者展示了步态与爬楼梯能力的训练与自主导航进展，并透露大部分硬件已经到位
还有 2 条时间轴事件
全部知识事实 (10)
Implement Spec 采用 SubAgent 循环方式编排 Ticket，理由是让单个 Coding Agent 一次性做完整个 Spec 容易进入犯错状态并触发自动压缩。
50%待验证Spec是一个开源项目，目标是构建尺寸接近波士顿动力Spot、成本只需其一小部分的全尺寸具身AI机器狗
50%待验证Spec项目使用Raspberry Pi 5负责导航，作为主控与运动规划核心
50%待验证Spec项目使用Oak-D Pro W带深度感知的AI相机负责视觉
50%待验证Spec项目使用英伟达Jetson Orin NX边缘AI模块负责AI计算与神经网络推理
50%待验证Spec采用sim-to-real仿真先行策略：先在仿真环境训练运动策略，再迁移到实体硬件
50%待验证Spec采用分而治之的架构，将导航、感知和AI推理解耦到专用硬件上以降低单点算力压力和成本
50%待验证Spec具备完全离线运行能力，所有AI推理在机身的Jetson Orin NX上本地完成，不依赖云端连接
50%待验证Wayfinder通过构建一张地图，把每个需要做出的决定作为问题放置，遇到迷雾时派代理去研究或构建原型清除迷雾，最终转化为一份规格（Spec）文档
50%待验证Spec（规范化指令）是把资深开发者的成熟经验封装成可复用协作模板的机制，用于降低Vibe Coding门槛
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