loyepVibe Coding 实践指南
上周体验了一下比较纯粹的 Vibe Coding，在群里面做了一些记录。这里分享一下关于 Vibe Coding 的实践方法和感受。
项目成果
本次实践产出了一个 npm 库，用于 CLI 自动更新功能。
代码质量评价
- ✅ AI 产出的整体代码质量很高，考虑得非常全面
- ✅ 覆盖面广，包含了我自己可能遗漏的细节
- ⚠️ 有时过于全面，比如安全校验方面，担心代码复杂度，选择性采用
什么是 Vibe Coding
概念定义
Vibe Coding 有多种中文翻译：
- 氛围编程
- 随性编程
- 随缘编程
- 直觉编码
- 自发编码
起源与定义
Vibe Coding 的概念由 Andrej Karpathy 于 2023 年 2 月提出
定义：指人类通过语音或文本向 AI 发出指令，由 AI 主导编写代码的一种编码风格。
核心特点
- 👨💻 人类角色：需求定义者、指令发布者
- 🤖 AI 角色：代码实现者、逻辑构建者
- 🔄 交互方式：对话驱动的开发流程
- 🎯 目标：从需求定义到最终应用的完整开发
实践策略
对于简单任务，可以直接向 AI 发出指令完成。但复杂任务需要策略，不能太直接。
核心流程
我的策略：「原始需求」→「需求文档」→「设计文档」→「任务拆解文档」→「AI 逐步实施」
详细步骤
1. 原始需求 → 需求文档
工具：ChatGPT 4o
产出：spec.md
关键 Prompt：
请帮我想的更全面一些。你先不要着急帮我产出文档，为了质量更高的答案，可以要求我补充更多信息。后处理：使用 o3 或其他推理模型审查，补充细节
2. 需求文档 → 设计文档
工具：ChatGPT 4o 或 Gemini Pro
产出：design-doc.md
关键 Prompt：
不编写具体的实现代码，仅专注于设计实现需求的最佳方法。3. 需求文档 + 设计文档 → 任务拆解文档
目标：将复杂需求分解为可执行的小任务
4. Step by Step 实施
工具：Cursor + Claude 3.x Sonnet
操作方式：
- 可以让 Cursor 执行「implement all the tasks」
- 然后去做其他事，10-20 分钟后回来查看
- ⚠️ 重要：必须使用 Claude 3.x Sonnet 保证代码质量
实用技巧
关键原则
1. 人工确认每一步
⚠️ 重要：每一步都要人工确认，不要完全依赖 AI 产出
风险：
- 如果对 AI 产出的方案很陌生，后续代码也会感觉陌生
- 可能导致最终变成无法维护的代码
2. 利用工具优化流程
Cursor Custom Mode：
- 将上述步骤定义为 Custom Mode
- 让整体操作更流畅
- 提高开发效率
工作流优化建议
- 建立标准模板：为常见项目类型创建标准的文档模板
- 版本控制：将所有文档纳入版本控制，便于追溯
- 持续迭代：根据实践效果不断优化流程
- 团队共享：将成功的实践经验分享给团队
参考资料
Last updated on