Para te responder diretamente: A metodologia é empírica, mas os fundamentos são clássicos. O que você estuda como Spec Driven Development é o primo próximo do que aplico. A diferença é que, no meu workflow, a 'Spec' não é apenas um documento de referência; ela é o input determinístico que o meu pipeline usa para travar o espaço amostral da IA.

A dor da alucinação é um problema de Entropia. Se você dá liberdade criativa para um modelo probabilístico (IA), ele vai alucinar por definição. Resolver isso com camadas de restrição (Constraints) não é experimental, é a única forma de usar IA em sistemas de missão crítica. O mercado de 'AI Engineering' sério está migrando para esse modelo de Blueprints e Contratos.

O Underlith, por exemplo, já está 'em produção' no ecossistema da Kobana (fintech que exige rigor absurdo), servindo como a verdade única de design para os agentes. As outras ferramentas que listei são a materialização desse sucesso que decidi abrir agora.

Por que a Governança resolve a Alucinação (Independente da minha ferramenta):
A alucinação ocorre no 'vácuo de contexto'. Se você pede para a IA 'criar um botão', ela inventa. Se você injeta uma camada de governança que diz: 'Estes são os únicos 4 tokens de cor permitidos e este é o contrato de acessibilidade', você não está 'pedindo', você está compilando uma intenção.