Vibe Coding 是一种与 AI 协作的开发方式：你负责方向与感受，AI 负责生成与辅助；通过“明确意图 + 精准上下文 + 迭代互动”形成顺畅的共创节奏。
什么是 Vibe Coding？
- 强调“节奏感 + 意图驱动 + 互动流”，而不是“让 AI 全权代写”。
- 以短反馈循环推进：构思 → 生成 → 运行 → 观察 → 调整。
- 通过对话式协作保持创造力与稳定产出。
核心理念
- 清晰愿景：先搞清楚要做什么、为什么做（产品与用户视角）。
- 分步构建：把复杂功能拆小做，频繁落地可运行增量。
- 精准上下文：只给 AI 必要文件与约束，避免信息噪音。
- 持续调整：感觉不对就回退与重生，保持节奏，而非死磕。
️ 实战技巧（18 条精华）
1) 明确目标
- 用需求、用户流程、验收标准描述目标；输入清晰，输出才清晰。
2) 先做 UI/UX 规划
- 统一设计系统与组件规范；早期就复用按钮、加载态等组件。
3) 熟练使用 Git/GitHub
- Git 是安全网；每个功能点都要 commit，AI 误改可随时回滚。
4) 选主流技术栈
- AI 对常见框架帮助更强（示例：Next.js + Supabase + Tailwind + Vercel）。
5) 写好 Cursor Rules
- 明确技术栈、代码风格、禁用事项；可参考社区模板并持续迭代。
6) 建立「instructions/」文件夹
- 存放项目约定、示例组件、最佳实践，作为可引用的上下文源。
7) 精细化 Prompt
- 具体、可验收、边界清晰；不会写就先用大模型辅助打磨再投喂 IDE。
8) 拆解复杂功能
- 大功能拆 3 ～ 5 小步；每步都能运行与验证，降低走偏成本。
9) 管理上下文
- 对话过长就开新会话并简述进度与涉及文件，避免上下文漂移。
10) 方向不对就重来
- 别在错误方向硬修；回退 → 改 Prompt → 重生，速度更快、质量更稳。
11) 精准指明文件
- 告诉 AI 只修改哪些文件与区域；控制“修改面”，减少副作用。
12) 复用既有组件
- 显式提及既有组件与风格，AI 会自动对齐一致性与可维护性。
13) 多模型协作审查
- 用大上下文模型做安全/性能审计，再回 IDE 模型修复，循环迭代。
14) 安全最佳实践（必做）
- 输入校验与转义；前端不暴露密钥；最小权限与资源级鉴权；
- 不向用户暴露堆栈；防 IDOR；开启限流与加密；可用 DB 侧 RLS。
15) 快速处理错误
- 复制报错与日志给 AI；三轮无解就回退重来，别陷入“洞穴”。
16) 系统化调试
- 让 AI 罗列“最可能原因 Top-N”；加入关键日志 → 运行 → 回传分析。
17) 明确禁止“擅自发挥”
- 在提示中注明：“不要修改未指明的代码/文件”。
18) 建立“常见 AI 误区”清单
- 把模型高频错误沉淀为 checklist；每次开发前贴给 AI 规避复发。
Prompt 范式（可直接复用）
意图 + 约束 + 上下文 + 验收 四件套：
【目标】实现 <功能>，面向 <用户/场景>，优先级 <性能/可读性/稳定性/...>
【上下文】涉及文件/模块：..., 需延续既有风格：...
【约束】禁止新增依赖；保持函数签名不变；仅修改以下文件：...
【验收】编译通过，新增测试覆盖 <关键路径>，无 ESLint/CI 报错；给出变更摘要。渐进式工作流（微循环示例）
- 描述意图（小步）→ 2. AI 生成草稿 → 3. 本地运行
- 粘贴报错/行为 → 5. AI 定向修复 → 6. 提交与总结
每 10–30 分钟形成一个“可演示增量”。
️ 安全清单（落地速查）
- 服务端输入校验 / 输出转义
- 资源级鉴权（防 IDOR）
- 秘钥仅服务端、
.env入库忽略 - 统一错误处理：用户友好、日志详尽
- 速率限制、中间件节流、全站 HTTPS
- 敏感数据加密（传输/存储）
- DB 级安全（如 RLS）
调试与回退策略
- 三次原则：同一问题尝试 3 次仍无解 → 回退到上一个稳定点，重述目标与上下文。
- 最小化变更：限制修改面，优先定位“最后一次可工作的提交”。
- 日志优先：为关键路径补齐结构化日志与可观测性（metrics/traces）。
Vibe Coding 不等于“躺平交给 AI”，而是“把 AI 变成默契拍档”。 用意图对齐、上下文控场与小步快跑，让产出既有速度也有质量。 请在“构思—落地—反馈—修正”循环中保持节奏。