Vibe Coding 时代程序员：第一课，Prompt Engineering！
从生日贺卡应用开始，我才清晰的意识到：Prompt 不只是一句话，而是一份迷你 PRD。
AI 越强，越会放大会不会使用 AI 的差距。
Prompt Engineering 的核心，不是把提示词写得更漂亮，而是用流程化、结构化的方式，把模糊需求变成清晰表达。
它不仅帮助 AI 更准确地完成任务，也逼着我们重新确认自己真正想要什么、正在做什么样的产品。
能用 AI 和会用 AI 是两回事
AI 是工具，但它不是普通工具。越强大的工具，越会放大"能用"和"会用"之间的差距。
会用 AI，不只是知道 Prompt、Context、Harness 这些概念，也不是背几个万能模板。更重要的是，你能不能主动思考：我该如何给 AI 更清晰的目标、更明确的边界，让它更稳定、更准确地完成我的任务。
同样是让 AI 做一个网页，之前我可能只会说：
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帮我做一个生日贺卡应用。现在我会先想清楚：目标是什么，用户要输入什么，程序要输出什么，页面怎么布局，这个应用有什么特色。
两次都是我在用 AI，但我给 AI 的任务质量完全不同，最后得到的结果也自然不同。
从古法编程到 Vibe Coding：从代码开发到需求分析
Vibe Coding 不是随便和 AI 聊天，而是用自然语言驱动软件生成。
过去的"古法编程"，更像是人把需求翻译成代码。你要理解语法、算法、数据结构，然后一行一行把程序写出来。
现在的 Vibe Coding，更像是人把需求翻译成自然语言，再交给 AI 去生成代码。
变化的是代码生成方式，但其本质要求没有消失。无论是哪种方式，我们都必须先知道需求是什么，明白自己要实现的东西是什么。
甚至可以说，AI 把"写代码"的门槛降低后，反而把另一个问题推到了我们面前：你到底会不会定义需求，或者说你是否了解你要做的产品？
需求拆解、流程规划、迭代反馈、结果验收，这些听起来更像 PM 的工作。但在 Vibe Coding 时代，程序员也需要更早地承担这些工作。
生日贺卡应用让我理解：Prompt 不只是一句话
生日贺卡这个小项目看起来很简单，但它让我意识到，Prompt Engineering 不是所谓的语言技巧，它更深层是需求拆解能力。
把需求拆成模块，不只是为了让 LLM 更好执行，也是为了倒逼自己真正想清楚要做什么。
比如一个模糊 Prompt 是：
text
帮我做一个生日贺卡网页。这个 Prompt 当然能生成东西。它可能会生成一个能运行的网页：有输入框，有按钮，也能生成一句祝福语。
但它大概率只是"能用"。它不知道用户除了名字还要不要输入年龄和爱好，不知道祝福语要不要有趣，不知道页面要不要像真正的贺卡，也不知道旧贺卡是否需要保留。
而结构化 Prompt 会提前告诉 AI：
text
创建一个网页来帮我写生日贺卡。
当我输入一个人的姓名、年龄和爱好后，它应该返回一条有趣的消息。
使用喜庆的标题和颜色。
把贺卡显示在右侧，并且让它看起来像生日贺卡的内页。
在页面顶部添加一个有趣的标题。
另外不要替换旧的贺卡，而是保留它们的显示状态，把它们堆叠在新贺卡的下方。这种 Prompt 会让结果更接近一个产品，而不只是一个页面。
它提前定义了用户要输入什么、输出应该是什么、页面如何组织、哪些行为不能被忽略。最后的差别，不只是页面好不好看，而是产品思考有没有被表达出来。
如何写 Prompt：模块化、流程化
开发者在写 Prompt 时，本质上是在做 PM 的工作。
Goal / Input / Output / Layout / Features 不是凭空而来的模板，而是一个项目真正需要被定义的几个模块。
Goal：确定这个应用到底解决什么问题Input：确定用户需要提供什么信息Output：确定程序最终生成什么结果Layout：确定页面内容如何组织Features：确定这个项目和普通项目有什么不同
回到生日贺卡应用，它可以被拆成这样：
Goal：做一个生日贺卡网页，用户输入基本信息后生成有趣的生日祝福。Input：姓名、年龄、爱好。Output：一段个性化生日祝福语。Layout：左侧输入区，右侧贺卡展示区，顶部有喜庆标题。Features：旧贺卡不替换，保留并堆叠展示；整体视觉像真正的生日贺卡内页。
当我们用这五个部分组织 Prompt 时，其实已经不是在"提一句需求"，而是在写一份迷你 PRD。
这也是我这节课最重要的收获：Prompt 的质量，不只取决于文字本身，更取决于你对需求的理解质量。
Vibe Coding 的工作流：不是一次写完，而是持续收束
Vibe Coding 不是一次性写出完美 Prompt，然后等 AI 给出完美结果。
更真实的过程是：先给出基本需求，看 AI 的第一版结果，再根据结果继续补充约束、调整方向、修正细节。
比如生日贺卡应用可以这样迭代：
第一轮，先说清楚目标和输入：我要一个网页，用户输入姓名、年龄和爱好，生成生日祝福。
第二轮，再补充布局和风格：页面要有喜庆的颜色，贺卡展示在右侧，看起来像真正的生日贺卡内页。
第三轮，最后增加特色功能：旧贺卡不要被替换，而是继续保留并堆叠展示。
每一轮看起来都是在修改 Prompt，本质上都是在细化需求。
AI 在生成代码，人类在定义方向。这才是 Vibe Coding 真正有效的地方。
AI 时代，真正重要的是体系化、流程化地使用 AI
AI 的能力会继续进化，但这不代表方法论失效。
相反，越是强大的工具，越需要体系化、流程化的使用方式。学习 Prompt Engineering，不只是学习怎么写提示词，更重要的是学习如何把模糊想法变成清晰流程。
以前我以为 Prompt Engineering 是让 AI 更听话。学完这节课后，我发现它真正训练的是人表达需求的能力。
AI 时代，程序员当然还要懂代码。但更早被放大的能力，已经变成了定义问题、拆解需求、约束边界和验收结果的能力。
如果说代码是实现，那么 Prompt 就是需求表达的入口。
从这节课开始，我对 Vibe Coding 的理解变了：它不是"随便说一句，让 AI 帮我写"。它更像是一种新的开发协作方式，人负责把问题想清楚，AI 负责把结果生成出来。
而 Prompt Engineering，就是这个协作关系里的第一课。
本文思考来自吴恩达 DeepLearning.ai 课程：AI for Everyone。