Vibe Coding 提示词优化的四个实战策略

Vibe Coding 提示词优化的四个实战策略

大家好我是小码哥,前鹅厂下岗赛道不出名研发工程师。

前些天有粉丝和我讨论说 GLM 4.7 不行,现在都是用Cluade Code Opus 4.5。当然行业龙头,工程化和代码质量、效率都是风向标一样的存在。大家当然喜欢。在AI大模型爆发的今天,cluade 不是唯一选项,GPT-5.2、Gemini-3-Pro、Kimi-K2、GLm 4.7、Qwen3 Coder、甚至 DeepSeek-3.2 都是不错的模型。除了模型知否支持多模态处理这个鸿沟,在编码上我理解正常的需求开发模型之间差别没有想象的那么大。我现在还没有遇到一个需求要写几个小时的情况,也没有遇到那么强的场景需要从plan -> deploy 整个完整流程的诉求。大部分时候自己作为一个PM来规划、设计整个研发过程。

下面来给大家分享一些,我的一些理解技巧。所谓的 Vibe Coding(氛围编码),本质上是开发者将精力从"如何写代码"转向"想要什么结果"的思维跃迁。在这种模式下,提示词(Prompt)不再是简单的指令,而是一份产品需求文档 + 架构设计书。以下是一份精心编写的 Vibe Coding 提示词实战的攻略,如果有不对的地方欢迎大家一起来交流。


一、 Vibe Prompt 的大体结构(万能模版)

一份高质量的 Vibe 提示词应遵循 "R-G-C-S" 结构,确保 AI 既懂你的意图,又懂技术边界。

组成部分 核心内容 示例
角色定义 (Role) 指定 AI 的身份、专家级别和风格。 "你是一位精通 React 和 Tailwind CSS 的高级前端专家。",当前可用作为rule写在项目配置里。
任务目标 (Goal) 明确你要构建什么,以及最终交付的形式。 "构建一个具有 Apple 风格的毛玻璃效果音乐播放器。"
背景上下文 (Context) 现有的技术栈、运行环境、已有的文件。 "使用 Next.js 14 App Router,已经安装了 Lucide-react 图标库。"
规范约束 (Spec/Constraints) 必须遵守的代码风格、逻辑约束、视觉要求。 "不要使用外部 UI 库;响应式设计;必须包含深色模式。"

一段话提示词

md 复制代码
【背景】当前项目页面新开发一个功能函数。【上下文】在`Video\index.tsx` 中,新增一个函数,函数在第277行执行调用。【约束过程】如果 dataObj.data 下面的 videoStatus、headStatus、videoFrontStatus 、videoBackStatus、concatStatus 属性如果任意一个等于 3 ,则停止轮询,执行 tryonService.initTryonParams() 否则继续轮询

执行效果:


二、 核心思路:从"过程"转向"结果"

在写提示词时,你需要从 "命令式" 转向 "声明式"

  1. 描述"感觉"而非"步骤":不要说"创建一个 div 并设置边距",而要说"创建一个布局,感觉既专业又极简,像 Linear 或 Stripe 的官网"。
  2. 提供视觉基准:Vibe Coding 强调审美。在提示词中加入"极简主义"、"赛博朋克"、"Bento Grid 布局"等词汇,能快速拉近 AI 与你脑中画面的距离。
  3. 模块化思维:即使是 Vibe Coding,也不建议一次性写 5000 行代码。将大需求拆分成"核心交互"、"数据逻辑"、"视觉打磨"三个阶段编写提示词。

三、 提示词的优化技巧

当 AI 生成的结果"差点意思"时,尝试以下优化手段:

  • 思维链触发 (Chain of Thought) :在提示词末尾加上 "在开始编写代码前,请先简要说明你的实现思路"。这能强制 AI 进行逻辑推演,减少低级错误。
  • 示例注入 (Few-Shot) :如果你有心仪的代码片段或样式,直接贴给它:"请参考这个代码的交互风格:[粘贴代码]"
  • 负向约束 (Negative Prompting) :明确告诉它不要 做什么。例如:"不要使用类组件"、"不要添加多余的注释"、"不要引入第三方状态管理库"
  • 引入反馈环 :告诉 AI:"如果你对需求有任何不确定的地方,请在编写代码前先询问我。"

四、 审查与持续迭代

Vibe Coding 并不是"一锤子买卖",而是一个不断对话、不断纠偏的过程。

1. 自动化审查

  • 运行报错直接回传 :遇到报错不要慌,直接把错误日志丢给 AI,问它:"这是目前的报错,请分析根本原因并修复。"
  • 代码 Review 提示词 :在功能实现后,追加一个提示词:"从性能、可读性和安全性角度检查上述代码,并给出优化方案。"

2. 持续迭代路径

  • 第一步:原型 (The Soul) ------ 只关注核心功能是否跑通。
  • 第二步:修饰 (The Body) ------ 调整 UI、动效、适配性。
  • 第三步:重构 (The Spirit) ------ 让 AI 优化冗余代码,提取公共组件。

如果 AI 陷入了逻辑死循环(反复修不好一个 Bug),最好的办法是开启一个全新的对话窗口,并将当前最新的代码和明确的单一目标重新喂给它。

如果有什么问题可用有什么想法,可用留言讨论。也可以关注公众号 "A小码哥"向我咨询。

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