Vibe Coding和AI Agent开发

Vibe Coding:AI 编程时代的认知重构;张昕东

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《Vibe Coding：AI 编程时代的认知重构》
张昕东
40个笔记
【本人非常喜欢此书，阅读4小时多，给许多人推荐过此书】

推荐序4

◆ 历史上诸多颠覆式创新，起初往往诞生于边缘领域——那些不被重视甚至被轻视的领域。或许我们需要跳出传统软件工程理论的框架，以更开放的视角看待氛围编程。

第1章 什么是Vibe Coding

◆ 越是专业的Vibe Coding实践者，越会通过构建工程规则、设置工作流记忆偏好、使用上下文工程的规范框架、编写完整的原始诉求和PRD（产品需求文档），或是启用AI编码工具内置的计划模式（Plan Mode），通过先计划后执行（Plan & Act）的模式更加确定性地和AI共创应用。

◆ 所谓的越自律越自由，想要更加智能化、快速化地实现开发目标，就越需要规范和文档来约束AI的不确定性。

◆ Vibe Coding的技术既技术又哲学，AI编码从最初的Prompt Engineering（提示词工程）到现在定义更广的Context Engineering（上下文工程），持续不变的是对规范的执着，对研发流程的敬畏，对控制熵增的追求。

◆ 记忆分为短期记忆和长期记忆：短期记忆目前仍侧重当轮会话内容的总结和压缩；长期记忆则包含个人全局记忆、工程全局记忆和项目记忆，与工程索引存在一定的重叠之处。学术界和工业界正在尝试借鉴操作系统的内存管理方法，结合类人记忆的遗忘和加强算法，对记忆进行动态管理以组织上下文，并且结合文件系统和版本管理系统让记忆管理更加完善。与此同时，记忆领域仍然面临若干难题，比如记忆质量的评估、分类、干扰问题，以及不同分支、不同版本的记忆管理与复用。

第2章 若AI取代初级程序员，那高级程序员从何而来

◆ 软件开发生命周期（SDLC）正在经历AI的重塑，从需求分析、编码测试到部署运维，AI能力已深度渗透DevOps全流程。从最早的代码搜索、行级代码生成，到如今的多文件修改、全仓库理解，再到未来的全链路软件生成和无代码Vibe Coding，以大模型为基座的人工智能，正在以前所未有的冲击力重塑软件工程和科技行业。

◆ 创业公司的产品原型开发或创始人的想法演示，是对软件完成度要求最低的场景，而AI在此场景中的大规模应用，足以证明AI自身实力和公司创始人的信任，这也印证了软件开发本身具有很强的工具属性。从宏观层面讲，软件开发就是从需求到落地的桥梁，既然是工具，就很有可能被替代。

◆ 能力越强的资深开发者或产品经理，越擅长驾驭AI为己所用。过去几年曾经有传言：高级程序员不用AI，甚至不用IDE，他们仅靠古老的Vim编辑器高速敲码。这种说法虽然非常具有极客范儿——使用Vim编辑器可佐证开发者对极简的追求和编码实力，甚至在一定程度上还暗示这位开发者从业资历深厚——但事实是，资深程序员或许看不上IED，但却无法拒绝AI。

◆ AI编码领域也逐渐形成了成熟的沟通实践，比如先计划后执行（Plan & Act）模式：计划阶段用更大参数量的模型开启“思考模式”，以架构师角色制定技术路线和方案（因为不用写代码，所以比较节省token）；执行阶段则交给速度更快、参数相对较少的模型，从而高效完成编码工作。

◆ 我们称一位技术人员为“大牛”，不是因为他持有多少证书，而是因为他有拿得出手的产品或技术代表作。

◆ 不要因为有了AI工具就自诩无所不能，也不要因为AI代替部分工作而沮丧——行业格局、生产关系、生产方式，都在AI的推动下发生深刻变革。多体验，多感悟，学会与AI友好相处、共同进步，方能跟上时代节奏。

第3章 在AI之前，你们都是手敲代码的吗

◆ 代码工程的目录层级井然有序，模块之间的功能划分、类和类之间的继承关系清晰明了——这些难道不该是框架或者AI所擅长的吗？

◆ 过往的代际划分是否依然适用？自然语言能否成为新的“编程载体”？大模型的出现又为语言理解带来了哪些颠覆性的突破？

第5章 谁在Vibe Coding

◆ Vibe Coding更像一种精神，是需求自然流淌、渴望落地的状态，如同摇滚：不必学会乐器、不必登台演唱，也不必困于年龄或性情，当你听到激昂的旋律，闭上眼睛随节奏律动时，便已身处其中。

第6章 Vibe Coding需要使用者拥有哪些能力

◆ 先大致了解整个开发流程与框架步骤，制定一个完整的时间计划；遇到不懂的内容时别着急动手写代码，先和AI充分沟通原始诉求，明确技术选型和方案路径，再生成完整的技术方案。毕竟，和AI一起结合项目学习陌生的技术领域，仍然比自学要快上数倍。

◆ AI生成的代码往往功能正确且可编译，但性能未必最优。工程师需要有性能意识，掌握以下性能感知和分析工具：• 浏览器开发者工具；• 服务器性能监控工具；• 数据库查询分析工具；• 内存和CPU分析工具。

◆ 在Vibe Coding中，程序员更像是AI的协作伙伴和管理者。这种角色转变需要工程师：• 学会信任AI的能力，同时保持批判性思维；• 从微观管理转向宏观指导；• 学会放手，能够发现并接受不完美；• 从完美主义转向快速迭代；• 从个人英雄主义转向团队协作。视Agent为人，既是我们对AI能力的期望，也是需要我们遵守的准则。团队里来了实习生，我们通常会周到指导并包教包会：先讲架构，帮助其理解代码的意义，给予熟悉代码库的时间，然后再安排一个独立且简单的上手任务。AI的处境就没有那么“舒适”，它虽然博学却也有幻觉，虽然高效却可能“尾大不掉”。我们唯有将Coding Agent视为人，才能更好地激发它的优势，这要求我们：• 帮助梳理架构，控制修改范围，避免滋生代码“坏味道”；• 提供充分的上下文，尽量拆分任务；• 完善并引导阶段性的验证手段；• 注重代码规范和代码审核。

第8章 为什么AI接手大工程这么费劲

◆ AI缺乏对整个项目的持久高维视图。人类开发者会优先考虑架构和设计的一致性以提高可维护性，而AI Agent则优先考虑手头新功能的实现。

◆ 编码新手，往往会在软件运维、部署、监控、演进等“最后一公里”问题上遭遇阻碍，这正印证了中国那句古话：行百里者半九十

◆ 自主诚可贵，安全价更高。若为效果故，两者皆可抛。

◆ 很多算法的本质是以空间换时间，这一逻辑在AI编码领域，随着大语言模型成本与能力的双重催化，正发生剧烈演变。

◆ 对于已有的大型工程，让AI理解并接手需要一个精心设计的“入职”过程，如同为新员工安排详细的培训计划。

第11章 对人类友好的设计模式，AI应该继续遵循吗

◆ 部分长周期、多模块（甚至独立保密模块）的开发仍需依赖人工的整合与测试，比如航天器的开发——这类领域需要更长的发展周期，且在AI可靠性存疑的当下，并不适合全面引入。相比之下，让AI快速编写形式化验证脚本，或许是个不错的切入角度。

◆ 自计算机发明以来，除了编程语言本身的演进，人类还创立了软件工程这一学科。称其为“工程”，是因为软件开发需要大量协作和持续迭代，涉及架构设计与人机沟通——如同登月工程，需明确每一步的行动、任务划分、基础搭建、并行迭代，最终达成项目目标。

◆ 需要维护修改迭代内容与整体架构的记忆：清楚每次改动影响了哪些内容，每条链路是否符合接口隔离原则，类和类之间是否保持高内聚、低耦合。除了新增和修改代码，AI还需要懂得适时删除冗余代码，以及进行代码重构。

第12章 AI能否从0到1搭建大型工程

◆ 你是否这样描述过bug：• 按钮边框改成圆角，文字位置看着不舒服，图片的间距也要放大；• 登录状态有问题，经常登录失败或者掉线。我们需要转变思维：需求描述应从用户的交互路径出发，详细到设计布局、操作链路、报错文案、通知提醒；而问题描述则需要切换到Coding Agent视角，避免仅描述现象。

◆ 对于“按钮边框改成圆角”这一需求，可以通过DOM路径（工具抓取）、文字描述（确认和取消对应的按钮边框）或者截图的方式进行定位；登录状态的问题可以描述为“登录成功后刷新页面，登录状态失效，请检查登录状态存储方式”。除了清楚描述问题外，建议让AI养成添加日志和自主调用MCP工具排查的好习惯。

◆ 99%的Vibe Coding实践者可能都遇到过这样的现象：某个缺陷经AI多次修复后仍未解决，更糟糕的是，每次修复都会引入更多的非常规逻辑（如一次性测试脚本、无效日志、模拟逻辑、降级逻辑等），导致相关代码膨胀、上下文臃肿，加剧了后续修复的难度。

◆ 需要有及时止损的意识：如果多次修复未果，可能是缺陷描述有歧义，或AI在调用某些API获取某些数据时遇到阻塞。此时应分析前面修复过程中遇到的问题，将问题和修复记录总结压缩，然后重新开启会话，引入错误修复记录作为示范，让AI从头思考修复方案。

◆ 轮次过多会稀释重要的信息，即使是处理同一需求，也建议进行周期性的任务总结，将关键信息浓缩沉淀到文档或短期记忆中，避免因上下文过大而导致效果下降。

◆ 推倒重来虽然有点苦涩和反直觉，但是对于严重走偏的任务，与其在现有的“废墟”中勉强演进，不如吸取教训，推倒重来。推倒重来并不是单纯的回滚，而是能够带着经验重新开始：• 让AI总结失败的技术路径，沉淀为文档；• 利用AI编码工具的检查点回滚代码版本；• 吸取经验，让AI重新考虑技术选型，生成多个技术方案并结合历史文档进行慎重评估；• 在新会话中适当降低对AI的信任，结合经验积极纠偏。

◆ 维护上下文和修改记录让AI在迭代过程中记录每一轮的上下文、用户需求、思考路径以及最终的修改记录，生成Vibe Coding孪生演进文档（如CONTEXT.md、CHANGELOG.md），用于追踪问题引入和需求迭代，方便人类管理和维护AI产出，与AI协同开展阶段性评估。

◆ • AWS CLI：亚马逊云服务（AWS）用户可通过aws ec2 run-instances启动实例，通过aws s3 sync同步存储桶，极大简化资源管理流程。• Cloudflare容器服务：支持Docker或Kubernetes，用户可直接通过docker或kubectl等命令行工具快速部署容器应用。• Vercel：提供直观的命令行界面，允许用户通过vercel deploy等简单的命令一键部署静态网站或服务器端渲染应用。此外，Vercel的CI/CD集成可与GitHub等平台无缝连接，实现自动化部署。• Terraform：通过Terraform的命令行工具，用户可编写IaC（基础设施即代码）配置文件，并通过terraform apply快速购买和初始化云资源，确保环境的一致性和可重复性。

◆ 软件工程不只是编写代码那么简单，还需要融入更多DevOps生命周期中的感知能力。

◆ 科学的核心在于探索未知、发现规律以及构建理论体系；工程则注重实用性、可操作性和经济效益，聚焦实际应用与问题解决。AI正在不断提升生成能力，融入更主动的思考与管理能力，探索软件应用开发的综合能力；同时在人类的辅助下，借助更实用的工具和平台拓宽能力边界，深化技术的理解。

第13章 我们真的希望AI完全和人类一样吗

◆ AI最大的价值可能恰恰在于，它能以非人类的方式处理信息、解决问题。

◆ 既然选择让AI主导，就要相信AI，就要建立以AI Agent为核心的决策机制，教会它如何评估自己的行为影响、谨慎操作并自负后果。

第14章 我们会迎来AI取代人类编程的那一天吗

◆ 在这个时代，AI大幅加速软件的生产，智能Agent让人们跳过部分复杂的编程实现，更多的编程小白和想法拥有者加入编程世界。但是想要端到端地完成并发布软件、构建高可用的软件架构，仍然需要深厚的技术功底。程序员必须：• 熟练掌握Vibe Coding能力和相关技术栈；• 学会与人、与AI高效协作，学会管理AI；• 掌握架构概念，能够连通不同的云计算产品、鉴权服务、数据库工具；• 了解产品设计与交互设计，洞察用户诉求；• 精通稳定性保障与运维部署手段。这个时代的程序员就像工业时代的流水线工人，效率远超手工劳作，其成败取决于对新质生产力的掌握程度，以及对整体工序和上下游链路的熟悉程度。

◆ 我们常说“最后一公里”：AI能搜索代码片段、生成解决方案时，“最后一公里”是将这些代码片段和解决方案应用到代码原文，保持格式正确；AI能同时编辑多个文件时，“最后一公里”是评估正确性并形成修复闭环链路；AI能理解需求、完成复杂工程时，“最后一公里”是解决部署和运维问题；AI能快速生成前端解决方案时，“最后一公里”是解决后端逻辑；当AI能完整处理前后端开发与部署问题时，“最后一公里”又是什么呢？

◆ AI缺乏对现实世界的深度理解，难以处理涉及物理世界交互的复杂系统。正如莫拉维克悖论（Moravec's paradox）所说：“对计算机而言，实现逻辑推理等人类高级智慧只需要相对很少的计算能力，而实现感知、运动等低等级智慧却需要巨大的计算资源。”
-- 来自微信读书

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