Vibe Coding 入门指南：从想法到产品的完整路径

随着AI技术的发展，Vibe Coding 也越来越火，所谓 Vibe Coding 就是用自然语言告诉 AI 你想要做，AI 负责生成代码，人工来审查和修正。这就像和高水平的程序员结对编程，你出想法，他动手，你们通过对话不断完善产品。这是一种对话式开发的闭环。

最近也尝试了一下用AI编程，比想象中要好点（但也被AI删库跑路过）。想要入门 Vibe Coding 非常简单，只需要以下几步就可以了。

第一步：起点从文档开始

不建议直接上来就说"给我写个登录页面"，这种不明确的描述会让AI降智。

所以，我建议 Vibe Coding 需要从更高层面的对话开始的，这个对话的产物就是项目文档。

产品需求文档 ( PRD ) ：我脑子里有个想法后，会先找 AI 聊，我一般用的是Gemini。比如，我会说："我需要构思一个项目。它是个在线书签管理器，核心功能有：用户注册登录、添加书签（URL和标签）、按标签分类、全文搜索。你帮我把这些整理成一份简单的产品需求文档。" 经过几轮的讨论和补充，一份清晰的 PRD 就出来了。这份文档就是我们后续所有工作的基础。
技术需求文档 (TRD) ：有了产品需求文档，我会继续跟 AI 聊："好，基于上面的需求，我们来设计技术方案。我倾向于用 React 做前端，Node.js + Express 做后端，数据库用 PostgreSQL。你帮我分析下这个技术栈的优缺点，并设计一下数据库的主要表结构，比如用户表和书签表。" AI 会给出方案，我再根据我的经验进行调整。这份 TRD 就成了我们开发工作的框架。

千万不要觉得文档是开发的负担，这是和 AI 之间最重要的准则。有了它们，AI 才能真正理解我的意图，而不是零散地执行命令。

第二步：开始编程

文档准备就绪，打开我的编辑器，比如 VS Code + GitHub Copilot。这时候把AI当做是一个高水平的程序员，所以我的工作模式是：

我提需求，它写代码 ：我会在代码里写下注释，比如："// 根据 TRD 设计，创建一个 Express 路由，处理 POST /api/v1/bookmarks 请求，用于添加新书签。" 这样AI 会生成完整的代码框架。
我做审查，它来修改：AI 生成代码后，我的角色就变成了 Code Reviewer。我会检查代码逻辑是否严谨、安全性是否考虑周全。如果发现问题，我直接对 AI 说："这里需要增加输入验证，确保 URL 格式正确，并且标签不能为空。" 它会立刻生成修正后的代码。

我指挥，AI干活，不断循环这个过程，这大大提升了我的开发效率。

第三步：为了确保安全，需要高频度的 Git 提交

AI 写代码速度很快，但有时也会过于热情，一次性修改大量文件，有时候还会删库跑路，所以为了防止场面失控，Git 是最重要的安全保障。

我的想法是，只要 AI 完成了一个独立的、可运行的小功能，我就会立刻 commit。*哪怕只是一个 API 端点的实现，我也会马上保存一个版本。

git add .
git commit -m "feat: implement add bookmark endpoint with validation"
git push

这样做的好处是，我的项目永远都有一个稳定的回退点。如果 AI 下一步的修改引入了 bug，或者方向错了，甚至删库了，我都能回滚到上一个正常的状态，然后换一种方式和 AI 沟通。

第四步：开发环境是基础

Vibe Coding 的流畅感，最怕被环境问题打断。我和 AI 聊得正嗨，技术方案也确定了，结果一到本地运行，发现缺这少那，心态直接搞崩。

比如想用 Go 写个微服务，得先去配 Go 的环境；想加个 Redis 缓存，又得去启动 Redis 服务。这个过程非常割裂。

现在，我把这些后勤工作都交给了 ServBay。它成了我的本地开发总控台。

技术栈无缝切换 ：在项目构思阶段，我和 AI 可能会讨论多种技术方案。比如最终确定用 Node.js + PostgreSQL，我在 ServBay 里点几下鼠标，对应的Node.js 运行环境和数据库服务就准备好了。整个过程不会超过一分钟，思路完全不会被打断。

多版本共存：我手头有好几个项目，有的用 Python 3.11，有的老项目还停在 Python 2.7。ServBay 能让它们在我的电脑里和谐共存，我想在哪个项目上工作，就切换到哪个版本，非常方便。

服务一键管理：需要 MySQL, MariaDB, PostgreSQL, Redis, MongoDB？我不再需要记住那些复杂的启动命令，直接在 ServBay 的图形界面里下载并启动就行了。

ServBay 保证了我的本地环境能跟上我思想的速度，为我和 AI 的"对话"提供了一个稳定可靠的试验场。

第五步：学会说话，提升沟通效率

和 AI 协作，指令必须精确。这不仅体现在功能描述上，更体现在应用的架构层面，尤其是 API 的设计。

应用通常不是一个单体文件，它有前端（用户界面）和后端（数据处理）。它们之间需要一座桥梁来沟通，这座桥就是 API。

在和 AI 协作时，一般不建议说"让前端拿到后端的数据"这种模糊的指令，而是给出非常具体的指令："为书签功能设计一套 RESTful API。我需要一个 GET /api/v1/bookmarks 来获取所有书签，以及一个 POST /api/v1/bookmarks 来创建新书签。"

当 AI 为我生成前端代码时，它就会知道如何通过 API 来获取数据。比如，它会生成这样的代码：

javascript 复制代码

async function fetchBookmarks() {
  try {
    const response = await fetch('/api/v1/bookmarks', {
      headers: {
        'Authorization': `Bearer ${localStorage.getItem('token')}`
      }
    });
    if (!response.ok) {
      throw new Error('获取书签失败');
    }
    const bookmarks = await response.json();
    console.log('成功获取书签:', bookmarks);
    // 接下来可以更新UI状态...
  } catch (error) {
    console.error(error.message);
  }
}

通过清晰地定义 API，我确保了应用的前后端能像两个配合默契的同事一样协同工作。

第六步：从本地到云端，丝滑的部署

代码在我的电脑上跑通只是第一步，让所有人都能用上才是最终目的。

开发环境和生产环境的巨大差异常常导致"在我电脑上是好的，一上线就崩"的经典问题。

不过我用了ServBay之后，这个差异极大地被缩小。ServBay 不仅仅是管理语言版本，它还内置了 Nginx 和 Caddy 这样的高性能 Web 服务器，还支持一键安装和管理与生产环境同款的 SQL/NoSQL 数据库。

所以，我在 ServBay 上做的每一次测试，都是在一个高度仿真的生产环境里进行的，并且我能一键切换不同版本的语言环境，这样能提前排除了大量因环境差异可能导致的 bug。

我的部署流程依然是基于 Git 的自动化流程：

前端：我把代码 push 到 GitHub，触发 Vercel 的自动构建和部署。
后端：同样，push 代码到另一个仓库，触发 Render 或自动化流程。

这个 Git-Ops 流程，让我从写完代码到产品上线的整个过程，几乎是全自动的。我只需要 git push，剩下的交给平台，就不用浪费时间和精力在运维上了。

最后

总而言之，AI 是我的得力助手，但最终的掌控者是我自己。我会引导 AI 解决根本问题，从本地开发，到 API 设计，再到最终部署，全程把控方向。

Vibe Coding 工作流就是是一个完整的闭环：用对话生成文档来统一认知，在编辑器里结对编程实现功能，用 Git 保证过程安全，靠 ServBay 提供敏捷且高保真的本地环境，通过清晰的 API 连接前后端，最后用自动化平台完成部署。这套流程，让我把编程变成了一场从想法到产品的流畅创作。