从0到1 vibe coding 开发经验

一、什么是Vibe Coding

​ 简单来说，Vibe Coding 就是用自然语言“指挥”AI写代码。开发者通过提出需求、查看AI生成结果、不断改进项目内容。直接代替了逐行手敲的传统编程方式。但是当然Vibe Coding不是只会用自然语言就可以完成，并不意味着“有了AI就可以完全看不懂代码”。这是一种新的开发协作方式：人提出需求、控制边界，AI完成指令。因此Vibe Coding这件事的核心是将写代码这件事从“逐行手敲”转变为“自然语言描述 + AI 生成 + 人工验收纠错”的新范式”

二、Vibe Coding 常用AI工具

1. 零代码平台：不用下载软件，在浏览器中就可以使用。开发完成后支持一键发版，且发版后可以使用API进行调用。上手门槛低、开发速度快、试错成本低。但同时灵活性不足，可控性较弱，平台依赖。工具推荐：扣子编程（我自己只用过这个）

   

2. AI IDE：深度集成了AI能力的代码编辑器。在这类工具中，可以将已有项目无缝切换至编辑器中。让AI通读全部项目文件，不用在出 错时Ctrl C+Ctrl V / 截图发给AI。工具推荐：Cursor、Trae、Windsurf

3. 命令行工具：运行在终端中，相比IDE工具，简洁明了，但执行能力往往更强。它更适合有一定开发经验的人。工具推荐：

   Claude Code、Codex

   

   三、开启一个Vibe Coding 项目

   首先，大部分人第一次使用AIi编程工具时，最容易犯的一个错误就是，一上来就给AI一个非常大且模糊的需求，例如

   
   "给我做一个完整的后台系统"
   "帮我做一个可以直接上线的网站"
   
   

   ​ 这样看起来效率很高，开盒即用，但效果往往令人失望。对于AI来说，需求越大、越模糊，生成的内容也越容易失控，大概率偏离需求。看起来能跑起来，但是后期的维护与测试成本远高于开发成本。因此，当我们确定要开发一个项目后，先不要着急让AI直接开始写代码，而是先把项目的基础信息了解清楚。接下来，基于与一些技术人员的讨论和本周末我的开发小经验，给大家分享一下自己的开发经验：

   比如，做一个智能相机小程序，我至少要与AI深度讨论这几件事：

   
   我要做的是什么
   都使用哪些技术栈
   当前开发版本要实现的功能
   
   

   ​ 也就是说，在正式开发前。我要与AI先进行多轮交流，通过不断地沟通，我们要自己先清楚这个东西要做成什么样，只有自己非常清楚，才能有效地告诉AI该怎么做！

   ​ 并且可以先调研市面上目前有相似功能的项目，以及其完成的功能。以此作为参考可以更好地设计自己所用到的技术栈。让AI帮我们把闹钟模糊的需求，整理成一份像样的需求文档。

   我的需求文档大致包含如下内容：

   
   - 产品概述
   - 目标用户
   - 核心功能列表
   - 功能优先级
   - 技术栈建议
   - 代码风格和架构模式
   - 限制条件和边界场景
   
   

有了详细的需求文档，接下来继续开始和 AI 对话~

根据这份需求文档，继续与AI讨论技术选型，生成一份技术文档：

我的技术文档大致包含如下内容：

- 技术栈
- 项目结构
- 模块设计
- 接口设计
- 数据模型
- 状态管理
- 关键流程
- 异常处理

当有了需求文档与技术文档后，我们还需要给AI写一份README.md—AGENTS.md。这是专门给AI看的协作规范文档（来自Github上的开源项目）

这份文档里包含的内容不是一次性的提示词，更不是某一轮任务中的临时命令，而是一份长期生效的项目协作规则。主要解决的是：AI 在这个项目里应该怎么工作。 通常会包含以下内容：

- 项目说明
- 命令说明
- 编码约束
- 范围边界
- 测试要求
- 交付格式

有了这份文档，AI 的工作方式就会更稳定，也更容易持续遵循项目规则。到这里你会发现，真正有效的“控制 AI”，依赖的是清晰的项目信息和长期稳定的规则。这样做，也能减少在聊天框里反复补充提醒的成本。

接下来，就可以正式进入开发阶段了

四、开发阶段

到了这一步，项目目标、需求边界、技术方案和 AI 协作规则都已经准备好了。接下来，重点将从补充文档转入正式开发阶段。 但这里要注意，正式开发并不意味着一上来就让 AI 把整个项目一次性做完。
更稳的做法，通常是按照“先搭框架、再做核心功能、最后优化细节”的顺序，一步一步推进。

1.生成基础框架

第一步先把项目的基础框架搭起来，不要急着追求功能完整。 这个阶段的目标很简单，先让项目能启动、能运行、结构基本合理。 你可以直接让 AI 根据前面准备好的文档，先完成初始化工作。比如：

请根据 PRD.md、DESIGN.md 和 AGENTS.md 的要求，先完成项目初始化和基础框架搭建。  
  
先不要直接开始修改，请先说明：  
1. 你准备创建哪些目录和文件  
2. 为什么这样组织结构  
3. 需要安装哪些依赖  
4. 如何保证当前阶段项目可启动  
  
确认思路后，再开始执行。  
  
本轮只做：  
1. 安装必要依赖  
2. 创建基础目录结构  
3. 配置开发环境  
4. 创建基础页面和路由框架  
5. 保证项目能够正常启动  
  
注意：  
- 当前阶段只搭基础框架，不实现完整业务功能  
- 不要扩展无关模块  
- 不要提前加入计时逻辑、设置功能、数据统计等内容  
  
完成后请：  
1. 说明创建或修改了哪些文件  
2. 展示当前项目目录结构  
3. 说明项目如何启动  
4. 更新 TASKS.md，记录本轮已完成内容和下一步建议复制

如果你本身有一定编程基础，其实这里也不一定非要让 AI 从零生成。直接使用脚手架、官方模板或者现成项目骨架，会更快也更稳。

2. 逐步实现核心功能

基础框架搭好后，就可以进入功能开发了。这一步更适合先跑通核心业务流程，再逐步补全其他功能。 更推荐把项目拆成多个小功能，一个一个实现。拆完之后，不要一次把这些功能全部丢给 AI，而是每一轮只推进一个功能点。

每完成一个功能，都建议让 AI 写单元测试。测试功能的正常性以及是否符合预期。 如果有问题，就继续基于当前这一轮对话修正，等当前问题收敛后，再进入下一阶段。

3.优化实现细节

当核心流程已经跑通之后，再优化实现细节。这时候再去处理：

- 界面样式优化
- 交互体验优化
- 性能改进
- 代码结构整理
- 可维护性提升复制

这样顺序会更合理，如果一上来就花很多精力去做视觉和细节优化，前面的核心功能都还没稳定后面一旦逻辑改动，还得重做一遍，成本反而更高。 所以这里有一个很重要的原则：先保证能用，再追求好用，最后再追求好看。 当你把核心功能跑通，并且把细节打磨到基本可交付的程度时，这个项目的 MVP（最小可行产品）就算完成了。 另外，到了这个阶段，强烈建议开始使用 Git 管理代码。
比较稳的做法是初始化项目后提交一次、每完成一个独立功能提交一次、每完成一轮稳定优化再提交一次。这样即使某次修改出了问题，也能快速回退，不至于把前面的成果一起带崩。

五、总结

有了上述四份文档，相信我们的AI会变得更可控，更稳定。成为我们开发路上的好伙伴。