随着大模型能力逐步增强，"Vibe Coding"作为一种新兴的开发范式，正逐步走入工程师乃至产品经理等其他岗位的视野。它强调与 AI 的高频互动，以自然语言驱动代码生成与迭代，从而极大提高生产效率。这种模式在快速验证想法、突破思维定式时展现出独特价值，但也因代码质量不可控、可维护性差等问题被开发者视作"技术负债"。
从作者近几个月 Vibe Coding 的经验来看：
- Vibe Coding 在当前时间点并不适合所有人。毕竟除了 Vibe 它还有 Coding，意味着需要对开发环境、工程配置、部署都有一定了解。因此 Vibe Coding 目前更应该被看作是开发者群体的提效工具。
- 如果是个人项目、原型项目或一次性演示项目，可随意使用 Vibe Coding，帮助快速试错、降低成本。
- 如果是企业生产级别，后期要进行大量维护的项目，可以用 Vibe Coding，但每次都需要对AI生成的代码有充分的了解，及时对错误的、冗余逻辑进行修正。尤其是在某些复杂逻辑时，多轮容易输出车轱辘话却始终无法将问题解决，此时更需要人介入。
那么如何将 AI 代码从负债尽量转化为资产呢？
使用最好的模型
模型能力是天花板。更强大的模型（如 Claude-4、GPT-5、GLM-4.5 等）在代码理解、逻辑推理、指令遵循和上下文长度方面有显著优势。它们更能理解复杂的约束，更可能生成一次通过的代码，更能保持长上下文的连贯性，从而直接降低"负债"产生的概率。
有了优秀的模型还可以给模型定规矩，如果你使用 Cursor 可以添加 rules 来控制代码风格、架构、领域知识等。例如：
diff
# Project Instructions
## Code Style
- Use TypeScript for all new files
- Prefer functional components in React
- Use snake_case for database columns
## Architecture
- Follow the repository pattern
- Keep business logic in service layers更多内容可参考：docs.cursor.com/zh/context/...
提高 Prompt 质量
Prompt 是 Vibe Coding 的核心生产力，高质量的 Prompt 能让 AI 输出更符合需求的代码。
- 明确性：避免模糊描述，使用精确的需求表达。
- 约束性：指定技术栈、库、代码风格。
- 结构性：分步骤描述预期结果，而不是一次性抛出复杂请求。
- 复用性：将高质量 Prompt 模板化，用于团队内部共享。
及时开启新对话，避免上下文污染与膨胀
随着对话轮次增加，上下文会越来越长，导致输出代码偏离目标，如果不及时"清空"，会造成降低回答精准度。对话过长，生成速度和质量下降。因此尽量分阶段对话，每完成一个功能模块，开启新的对话，每个对话聚焦单一任务。
Agent 模式优先于 Chat 模式
Chat 模式适合零散问答。Agent 模式通过设定"目标"，让 AI 按照开发者预期完成独立任务。这让 Vibe Coding 从"即时对话"上升到"任务协作"，更接近真实的软件工程工作流。Agent 模式通过 "任务拆解 - 自主执行 - 结果反馈" 的闭环，能让 AI 更精准地理解并完成复杂需求。Agent 模式减少了 "人机对话成本"，让 AI 从 "问答工具" 升级为 "协作伙伴"，更适配 Vibe Coding 的即兴开发节奏。
将高质量代码指定为模板
在 Vibe Coding 中，AI 并非每次都能一次性生成完美代码。但当它生成出结构清晰、风格符合你项目要求的代码时，可以将其"模板化"，以提升后续开发效率和代码质量。例如：
markdown
"创建一个用户个人资料卡片组件。请严格遵循在 src/templates/components/UserCard.tsx 中的代码风格。需要：
1. 相同的技术栈： 使用 TypeScript、Tailwind CSS 。
2. 相同的结构： 包含头像、姓名、职称和一个关注按钮。
3. 相同的样式模式： 使用模板中的 card-hover 和 text-gradient 工具类来实现悬浮效果和文字渐变。Figma MCP 分块完成开发
在 UI/前端开发中，尤其是使用 Figma MCP（Model Context Protocol） 的场景，如果一次性让 AI 生成整页代码，容易导致输出过长、难以调试，局部细节缺失或与设计稿不符，返工成本高。因此推荐 「分块拆解 - 独立生成 - 最终组装」 的方式。例如：
bash
对话一：开发导航栏 (Navbar)
Prompt： "开发一个 Dashboard。首先，请根据 Figma 设计（附链接）中的 Navbar 组件，帮我生成一个导航栏。它应该包含 Logo、主导航链接（首页、数据、设置）和用户头像下拉菜单。使用 Next.js 和 Shadcn/ui 组件库。请将组件命名为 DashboardNavbar。"
对话二：开发侧边栏 (Sidebar)
Prompt： "继续开发同一个 Dashboard。现在请根据 Figma 设计（同上链接）中的 Sidebar 部分，生成一个侧边栏组件。它包含二级导航链接和折叠功能。技术栈是 Next.js 和 Shadcn/ui。组件命名为 DashboardSidebar。"
对话三：开发数据卡片 (DataCard)
Prompt： "现在开发 Dashboard 主内容区的核心组件。请根据 Figma 设计（同上链接）中的 Data Card，生成一个可复用的数据卡片组件。它应包含标题、数值和趋势指标。使用 Tailwind CSS 样式。组件命名为 DataCard。"
对话四：组装页面
Prompt： "现在我将组装完整的 Dashboard 页面。我已经有了以下组件：
@/components/dashboard/DashboardNavbar
@/components/dashboard/DashboardSidebar
@/components/dashboard/DataCard
请创建一个 app/dashboard/page.tsx 文件，将这些组件布局到页面中。布局结构参考 Figma 设计（附链接）的整体框架。侧边栏固定在最左侧，导航栏在最顶部，主内容区滚动。"指定技术栈
技术栈的选择直接决定了 Vibe Coding 的 "下限"。结合当前前端开发趋势，Next.js + Vercel AI SDK 组合为 Vibe Coding 提供了理想的技术基座。通过约束 AI 的输出环境，可以保证生成代码的兼容性与可维护性，避免出现"拼凑式代码"。
- Next.js：作为 React 框架，其内置的文件路由、SSR/SSG 渲染策略、API Routes 等功能，为 Vibe Coding 提供了 "无需设计即合规" 的项目结构。开发者无需纠结路由设计、工程配置，可直接聚焦业务逻辑。
- Vercel AI SDK：包含@ai-sdk/openai、@ai-sdk/react（v1.2.9+）及核心ai包，提供了与 OpenAI、Anthropic 等大模型的标准化对接能力，支持流式响应、提示词管理、模型切换等功能，是实现 "AI 辅助 Vibe Coding" 的核心工具。
- 组件库选型：如 Tailwind UI、Shadcn/UI，通过预设的设计系统和组件 API，避免 Vibe Coding 中因样式混乱、组件复用性差导致的代码冗余。
Review AI 生成的代码
人工 Review 是不可绕过的关键步骤。AI 是强大的 Copilot，但你永远是 Captain。Review 的目的不是否定AI的工作，而是将其产出提升到生产级标准。
案例
最后我们用一个 Vibe Coding 的例子结尾：
IDE ：Trae
模型：GLM-4.5
bash
在当前目录下创建一个打工人效率工具项目，要求
1、使用 Next.js 技术栈
2、UI 库使用 shadcn/ui
3、添加 Vercel ai、ai-sdk/openai、@ai-sdk/react 依赖
4、功能主要有周报生成工具、绩效自评生成工具等
5、整体布局为左中右，左侧为sidebar，中间为配置输入区域，右侧使用Vercel SDK流式输出结果
预览
只通过2次对话，我们就实现了上面的效果，在良好的规则前提下，Vibe Coding 能极大提升开发效率尤其是做一些个人提效工具。下面我简单改了一下主题部署了一个版本，有兴趣可以体验交流。
体验地址：n.oct.cool
总结
Vibe Coding 本身并非 "资产" 或 "负债"，其属性取决于是否建立了 "代码输出 - 质量管控 - 资产沉淀" 的闭环机制。没有约束的 Vibe Coding 是负债，有体系支撑的 Vibe Coding 则能成为创新与效率的催化剂。拥抱 Vibe Coding 不是放弃规范，而是更高效的将需求转化为工程代码资产。未来，随着 AI Agent 能力的提升，Vibe Coding 必将模式持续进化，最终实现 "效率与质量" 的双重突破。
以上均为作者本人个人经验总结，欢迎留言探讨。