vibe coding小结数条

vibe coding小结数条
1、Vibe Coding（氛围编程）是一种由 AI 辅助的编程方式；Vibe Coding 的定位是提升效率，不是替代工程判断，代码质量交付质量由人负责。
2、人主导方向与决策，agent 提供方案与执行；agent 的输出是参考建议，不是最终指令；agent 的意外建议需要审核后决定是否采纳。
3、当agent提供的解决方法在我们预料之中时，要告诉自己经过与agent交叉验证已经找到了所有方法；agent提供的方案超过我们的预料，需要判断时创新还是幻觉，我们需要对其进行审核验证看是否与预期目标一致。
4、古法编程是基本功；古法需要冲分掌握好，对使用的框架及技术栈需要足够熟悉，对认某些概念及用法时可以咨询agent或者再使用搜索引擎。基本功决定你能不能判断 agent 输出的对错。看不懂源码、不熟悉框架，就无法审核。基本功决定你能不能 debug agent 的代码。Agent 会写出看似合理但实际有坑的代码。定期手写核心逻辑，保持手感；对关键框架读源码，而不是只靠 agent 解释。
5、培养“换位到 agent 输入视角”的能力；当 agent 没理解你时，先检查提示词是否明确、背景是否充分、目标是否清晰、约束是否完整、验收标准是否可验证，而不是假设 agent“应该懂”。
6、为agent提供良好的范本供学习参考；范本包括：代码风格、目录结构、命名规范、异常处理、日志格式、测试写法、提交信息。Few-shot 示例往往比长篇描述更有效。范本要精选，不要塞入大量低质量代码，否则会污染 agent 输出。可以让 agent 先读范本，再让它总结规范，确认理解一致后再生成。
7、用不同模型做交叉验证时，要明确分工；一个负责生成，一个按维度审查；避免两个模型共享盲区；最终仍要用测试、编译、事实核查等客观手段验证；模型版本要锁定。
8、 上下文工程比提示词工程更重要；应主动构建上下文：项目文档、架构图、接口定义、数据字典、术语表、历史issue, error log。
9、最小化生成与修改；不要一次性让 agent 生成几百行代码。应拆成小任务：一次一个函数、一个接口、一个测试，生成后立即运行、验证、提交。小步 + 快反馈 是 Vibe Coding 的核心节奏。
10、警惕技术债累积；Agent 倾向于快速生成能跑的代码，可能忽略：重复、坏味道、过度设计、缺少注释、命名混乱。需要定期重构，用 SonarQube、ArchUnit 等工具兜底。
11、可观测性要跟上；Agent 生成的代码上线后，需要日志、指标、追踪、告警。否则出问题无法定位。
12、记录与复盘；保存每次 agent 交互的关键决策、失败案例、有效提示词。形成团队知识库，避免重复踩坑，也让新人快速上手。
13、不要让 agent 替你思考；Agent 可以帮你写代码、查资料、生成方案，但不能替你：理解业务、做技术取舍、承担结果、建立判断力、思考能力是人的核心资产，不能外包。
14、Vibe Coding 的边界要清晰；适合：原型验证、重复性代码、测试生成、文档草稿、重构辅助、学习新技术；不适合：核心架构决策、高风险金融/医疗逻辑、安全关键系统、没有测试覆盖的生产代码、你不理解的代码
15、向身边同事学习，他们是高质量的经验与上下文来源；学习他们的判断力、领域知识和踩坑经验,可能有些人的性格脾气很古怪。

先写这几条后面后了新的感悟总结再补充