这几个 Vibe Coding 经验,真的建议学!

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最近看了 Y Combinator 分享介绍了他们内部的 Vibe Coding 经验,个人觉得很实用, 分享给大家。

Y Combinator 是什么?

Y Combinator 是硅谷最著名的创业孵化器,培养了 Airbnb、Stripe、DoorDash 等一大批牛逼公司。

什么是 Vibe Coding?

Vibe Coding,直译为"氛围编程",是一种全新的 AI 编程方式,你可以让 AI 充当你的编码助手,甚至完成大部分的编写工作,而你只需要给出方向、决策和反馈。

它不是传统意义上的编程,也不是简单地让 AI 写代码,而是一种结合直觉、规划和迭代的新型开发方式。Vibe,意指顺着感觉、快速试错、不断调整方向;Coding,则是把想法快速转化为现实。

无论是 0 到 1 验证新想法,还是快速构建内部工具,Vibe Coding 都能显著提升速度和质量。它像一两年前兴起的提示工程(Prompt Engineering)一样,随着工具进化和经验积累,正在不断演变出新的技巧和最佳实践。

下面是一些经验点:

  1. 别急着写代码,先和 AI 一起把详细的开发计划用 Markdown 列出来。功能点、实现顺序、预期效果都要细致。暂时不做的,或者后面可能补的,都标记清楚。这份计划随时能看,随时能改,相当于开发的指南针。

  2. 小步走策略,逐步进行: 开发要小步快跑。每次只搞定一小块功能,立马测试。发现计划不对劲就及时调整。别想一口气做完。每搞定一个模块,就在计划里标记"已完成"。遇到问题,先回计划看整体思路,这样开发者和 AI 都更清晰。

  3. Git,roll back 策略: 版本控制很重要,全程用 Git。每次开始新功能前,代码库必须干净。AI 改错了,直接回退到上个稳定版本,别在烂代码上修修补补,那样只会越搞越糟。遇到 Bug 就重置回正常版本,保证代码整洁。

  4. 让 AI 写"用户测试": 测试是关键。让 AI 帮你写高层次的集成测试,模拟用户操作,确保功能端到端跑通。别只盯着单元测试,整体流程更要顺畅。这样能及时发现问题,保证调整不影响其他功能。功能做完立刻写测试,还能帮自己理解业务逻辑。

  5. 让 AI 充当全能助理: AI 不只写代码,它还能处理大量杂事。比如配置 DNS、生成图标、批量处理图片等,这些繁琐任务它能快速搞定,效率拉满。

  6. Bug 来了,扔给 AI: 遇到 Bug,直接把错误信息扔给 AI,它通常能快速定位修复。复杂 Bug 让 AI 分析几种可能原因。修 Bug 失败后,记得重置代码再试,别让错误越堆越多。现在很多工具都能直接贴日志或自动注入。

  7. 指令说人话,具体一点: 给 AI 的指令必须清晰具体。不同工具有不同格式,可以参考或自己摸索。很多 YC 创始人会写几百行指令来提升效率。建议先从简单指令开始试效果,再逐步完善,找到最适合自己的风格。

  8. 文档都放本地,喂给 AI: 把相关文档下载到本地项目文件夹,让 AI 直接读取。指令里就写让它先看这些文档。这比在线查更稳更准。文档量不大时,本地管理比服务器更简单高效。

  9. 把 AI 当老师,边学边写: 把 AI 当老师,让它逐行解释代码实现,是学新技术的好办法。比查 Stack Overflow 高效多了。遇到陌生框架,让 AI 给你讲底层逻辑,能大大缩短学习曲线。

  10. 复杂功能先从 Demo 开始: 遇到复杂功能,可以单独开个新项目,先做个小型参考实现,或者从 GitHub 下载参考代码。然后让 AI 按照这个标准集成到主项目,降低集成难度。记住,小文件和模块化结构是好朋友,它让代码更好懂、更好维护。

  11. 代码要整洁,分块儿: 保持代码模块化、文件小巧,方便维护和 AI 理解。模块化架构能让外部接口清晰,内部逻辑可随时调整,只要接口和测试通过就行。

  12. 老技术栈,AI 用得更溜: 经验发现,AI 在成熟技术栈上表现最稳,能帮你快速落地想法。

  13. 截图+语音,效率翻倍: 截图能帮 AI 理解 UI 问题或找设计灵感。语音输入效率高,尤其长时间工作。AI 对语法标点容忍度高,小错不影响。有些工具还能把语音直接转指令,输入超快。

  14. 先跑通,再优化: 代码跑通、测试通过后,再重构。让 AI 识别重复代码或重构点,保持文件简洁易维护。通常会在阶段结束后,让 AI 检查结构,优化或拆分模块,保证质量也方便扩展。

  15. 多试试新 AI 模型: AI 发展太快了,每周都有新模型。建议多试试不同模型,看哪个适合什么任务:有的适合规划,有的适合实现,有的调试重构强。比如 Gemini 善于规划,Claude 3.7 Sonnet 代码实现更强,按需选择就行。

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