文章目录
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- [规划，是Vibe Coding的底裤](#规划，是Vibe Coding的底裤)
- 第一步：需求研究------先搞清楚你要干啥
- 第二步：PRD------给AI画一张清晰的地图
- 第三步：技术设计------给AI选一套合适的工具
- 第四步：AGENTS.md------给AI立规矩
- 第五步：实现和迭代------小步快跑，别想着一口吃成胖子
- 反面教材：小阿巴的翻车现场
- 防翻车指南：让AI乖乖听话的6个技巧
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- [1. 模块化：别把鸡蛋放一个篮子](#1. 模块化：别把鸡蛋放一个篮子)
- [2. 限定修改范围：给AI画个圈](#2. 限定修改范围：给AI画个圈)
- [3. 抽象复用：别让AI当复读机](#3. 抽象复用：别让AI当复读机)
- [4. 版本控制：常按保存键](#4. 版本控制：常按保存键)
- [5. 人工介入：别当甩手掌柜](#5. 人工介入：别当甩手掌柜)
- [6. 多元AI协作：让AI们互相监督](#6. 多元AI协作：让AI们互相监督)
- 写在最后
规划，是Vibe Coding的底裤
很多人以为，有了AI就不需要规划了。毕竟AI那么聪明，我动动嘴皮子它不就把活干完了？
兄弟，你让AI自由发挥，就像把家里钥匙交给哈士奇------它确实会帮你"处理"家具，但处理完你可能连沙发腿都找不着。
AI不是魔法师，它是个执行力爆表的实习生。你让它往东，它绝不往西；但你如果自己都分不清东南西北，它就会按照"最保险"的方式，给你生成一堆你根本看不懂的代码。
所以，哪怕在AI时代，规划依然是最重要的。甚至可以说，比以前更重要。以前你规划不好，顶多是代码写得烂；现在你规划不好，AI直接给你造出一座"代码违章建筑"，拆都拆不掉。
今天我就把我踩了30多个项目坑之后，总结出来的一套5步流程分享给你。照着做，至少能保证你的项目不会"出生即夭折"。
第一步：需求研究------先搞清楚你要干啥
我见过太多人，脑子里只有一个模糊的想法，比如"我想做个记账App"，然后立刻就打开Cursor开始聊天。
这就好比你去理发店，跟Tony老师说："你看着剪吧，好看就行。"Tony老师微微一笑，给你推了个寸头。你说这不是我要的，Tony老师说："你不是说好看就行吗？我觉得寸头挺好看的。"
需求不清，AI就是那个Tony老师，而且它还不会跟你吵架，它只会默默生成代码，然后让你陷入无尽的修改地狱。
所以，动手之前，先花30分钟做个调研。问自己三个问题：我要解决什么问题？这个问题真的值得解决吗？我希望做出来的东西长什么样？
然后去看看市面上有没有类似的产品。别觉得这是抄袭，这叫"站在巨人的肩膀上"------当然，如果你连巨人长什么样都没见过，那你可能站在的是巨人的脚后跟上。
调研完了，写一个简单的RESEARCH.md，不用很正式，就像写日记一样。比如你想做记账App，可以这样写：
目标：做个简单易用的个人记账工具
调研发现：市面上的App功能太复杂，我只想快速记录收支，看看每月花了多少钱。
核心需求：快速添加记录、按日期查看、月度统计、数据本地存储。
就这么简单。但这30分钟，能帮你后面省下300分钟的返工时间。
第二步：PRD------给AI画一张清晰的地图
调研完了，接下来要把你的想法整理成一份正式的产品需求文档，也就是PRD。
PRD是什么？它是你给AI的"作战地图"。没有地图，AI就像个无头苍蝇，到处乱撞；有了地图，它才知道每一步该往哪走。
写PRD有个偷懒的好办法：你先写一段大白话描述，比如"我要做个记账App，能快速记录收支，查看每月统计，要简单易用"，然后扔给AI大模型，让它帮你扩展成完整的PRD。
这就像你请了个秘书，你把大概意思一说，秘书帮你整理成正式文件。当然，整理完了你得自己检查一下，别让秘书把"简单易用"理解成"只有一个按钮"。
一份完整的PRD应该包含：产品概述、目标用户、核心功能列表、功能优先级（MVP和后续版本）、界面设计要求、技术栈建议、代码风格、边界场景。
功能优先级特别重要。你要明确告诉AI：哪些是必须做的，哪些是可以以后再加的。不然AI会一视同仁，把所有功能都堆进第一个版本，最后你的MVP比人家的正式版还复杂。
MVP原则：先让车能跑，再考虑装音响
很多人做MVP的时候，总想着"反正都要做，不如一次性做完"。结果MVP做了三个月，竞争对手都已经上线开始赚钱了。
记住，MVP不是"最小可行产品"，而是"最小能用的产品"。只要核心功能能跑通，哪怕界面丑一点、少几个高级功能，也没关系。先上线，再迭代。
第三步：技术设计------给AI选一套合适的工具
PRD搞定了，接下来要确定用什么技术来实现。这一步叫技术设计，要创建一个TECH_DESIGN.md文件。
技术设计包括：技术栈选择、项目结构、数据模型、关键技术点。
选技术栈就像选交通工具。你要去楼下便利店，骑共享单车就行；你要去隔壁城市，得坐高铁；你要去月球，那得坐火箭。不同的项目规模，需要不同的技术方案。
比如做个个人记账工具，前端用React+TypeScript，数据存在LocalStorage里，部署到Vercel，这就够了。你非要上个后端服务器、配个数据库、再来个微服务架构------兄弟，你这是去便利店买瓶水，结果租了辆劳斯莱斯。
项目结构也要提前规划好。代码放哪、组件怎么组织、工具函数放哪，这些都要写清楚。不然AI生成的代码东一块西一块，后期找Bug就像在大海里捞针，而且这根针还是透明的。
数据模型也很关键。你要存哪些数据、每个字段是什么类型、有什么关系，都要定义清楚。不然AI可能会给金额字段定义成字符串，给日期字段定义成布尔值------别笑，AI真的干得出来。
第四步：AGENTS.md------给AI立规矩
PRD和技术设计都准备好了，但还差一步：你要给AI立规矩。
想象一下，你请了一个顶级程序员来帮你写代码，但你没告诉他：我们用什么代码规范、文件命名规则是什么、测试要求是什么。那他写出来的代码，可能风格跟你完全不搭，甚至你根本看不懂。
AGENTS.md就是干这个的。它是一份给AI的"员工手册"，告诉它在这个项目里应该遵循什么规则。
这个文件推荐用AGENTS.md命名，因为这是一个社区标准，OpenAI、Anthropic、Google这些公司都在推，Cursor、Windsurf、Claude Code、GitHub Copilot这些工具都支持自动读取。
AGENTS.md里一般写：项目概述、开发规范、代码风格、测试要求、注意事项。比如你可以规定：必须用TypeScript、组件用函数式组件、样式用Tailwind CSS、命名用PascalCase、常量用UPPER_SNAKE_CASE。
有了这份文件，AI生成的代码就像同一个师傅教出来的，风格统一、规范一致。不然你今天生成的代码是"文艺风"，明天生成的代码是"工业风"，后天生成的代码是"抽象风"，你的项目就成了"代码博物馆"。
第五步：实现和迭代------小步快跑，别想着一口吃成胖子
前面四步都是准备工作，现在终于可以写代码了。但记住，不要一口气让AI把整个项目都写出来。
这就好比让厨师一次性做满汉全席，他很可能把糖当成了盐，把醋当成了酱油。等菜上桌了，你发现鱼香肉丝是甜的，糖醋排骨是咸的，这时候再改，锅都糊了。
正确的做法是"小步迭代"，分三步走：
第一步：搭骨架
先让AI生成基础项目框架，把目录结构、依赖安装、路由配置、页面框架搭好。这时候别管功能好不好用，只要项目能跑起来就行。
有编程基础的同学可以用脚手架，比如create-vite，几分钟就能搭好。没有基础的同学就让AI帮你搭，但要明确说："先搭框架，别写功能。"
第二步：填血肉
框架搭好了，开始实现核心功能。把项目拆成一个个小功能，一个一个做。比如记账App：先实现数据模型和存储，再实现添加记录，再实现列表显示，再实现删除，最后做月度统计。
每做完一个功能，就测试一下。能跑通吗？有Bug吗？界面符合预期吗？有问题立刻改，没问题再往下做。
这一步就像拼乐高，一块一块拼，拼完一块检查一下，别等整个城堡拼完了才发现地基是歪的。
第三步：化妆打扮
核心功能都跑通了，再优化细节。性能优化、用户体验改进、界面美化，这些都可以慢慢打磨。
打磨完，你的MVP就完成了。这时候建议用Git提交一次版本，打个标签。以后想扩展功能，就从这个版本继续。
Git：你的后悔药
强烈建议用Git管理代码。每完成一个功能就提交一次，出了问题能快速回退。Cursor自带Git对比功能，可以很方便地看代码变化。
不用Git，就像走钢丝不系安全带------你确实可能走完全程，但万一摔了，那就是直接落地成盒。
反面教材：小阿巴的翻车现场
为了让你更深刻地理解这套流程的重要性，我给你讲个真实的故事------小阿巴的待办事项App翻车记。
小阿巴打开AI编程工具，豪情万丈地输入："帮我做个待办事项应用。"
AI生成了一个应用，看起来还行。但小阿巴很快发现：没有分类功能、没有优先级、界面风格也不喜欢。
于是他说："加上分类功能。"AI加了分类，但把原来的布局破坏了。他又说："修复布局。"AI修复了布局，但又引入了新的Bug。他再说："修复Bug。"AI修复了Bug，但分类功能又坏了。
就这样改来改去，代码变成了一团乱麻，最后小阿巴看着屏幕，感觉自己不是在开发App，是在跟AI玩"打地鼠"------而且这地鼠还会繁殖。
问题出在哪？第一，一开始没有明确需求，AI只能按自己的理解生成。第二，每次修改都是"头痛医头脚痛医脚"，没有整体规划。第三，没有文档记录，AI根本不知道项目整体设计是什么。
如果小阿巴一开始写了PRD和技术设计，明确告诉AI要做什么、不要做什么，就不会出现这种"左右脑互搏"的局面了。
防翻车指南：让AI乖乖听话的6个技巧
掌握了流程还不够，我再分享几个实战技巧，让AI生成的代码更精准、更可控。
1. 模块化：别把鸡蛋放一个篮子
AI的上下文是有限的，项目越大，它越容易"失忆"。就像你跟一个人聊了三个小时，前面聊的啥他可能都忘了。
所以要把项目拆成多个独立模块。比如电商系统，商品管理、订单管理、用户管理，各自独立。让AI写商品功能的时候，别给它看支付结算的代码，不然它可能会把商品价格和支付密码搞混。
2. 限定修改范围：给AI画个圈
AI有个毛病，改A功能的时候，经常顺手把B功能也改了。这就像你让装修师傅修客厅灯，他顺手把卧室的墙砸了------因为他觉得"这样更通透"。
解决办法很简单：在提示词里明确限定范围。比如："仅修改components/AddTransaction.tsx文件，添加表单验证，保持现有样式和布局，不要改动其他文件。"
3. 抽象复用：别让AI当复读机
如果你让AI生成两个布局一样的页面，它可能会把页面A的代码复制一遍，改个名字变成页面B。这样以后你改页面A，页面B不会自动更新，维护起来就是灾难。
你要主动告诉AI："请把这个页面抽象成可复用的组件，其他页面通过传入不同参数来使用。"这样代码量少，AI也容易记住，维护起来也方便。
4. 版本控制：常按保存键
每完成一个功能，就git commit一次。AI生成新代码后，人工对比一下改动文件。Cursor有Git对比功能，改动了哪里一目了然。
这就像打游戏的时候多存档，Boss打不过还能读档重来。不然你辛辛苦苦打了三小时，一个失误全没了，那感觉比失恋还难受。
5. 人工介入：别当甩手掌柜
AI有时候会陷入循环，改来改去总是同一个错误，或者一直在做无用功。这时候就得人工介入了。
手动指定上下文、换个角度描述问题、清空对话历史重新开始，甚至手动改一部分代码给AI指明方向。有编程基础的话，你能看懂代码、知道哪里出问题，就能更好地把控AI。
所以我说，学Vibe Coding的同时，也要学点编程基础。不然AI就像一匹野马，你骑上去发现没有缰绳------它跑是跑了，但跑哪去你可控制不了。
6. 多元AI协作：让AI们互相监督
不同AI擅长不同的事。Cursor里的GPT写代码有问题，你可以把代码和错误信息复制给Claude或Gemini，让它们分析原因、给出修改建议，然后再把建议告诉GPT，让它改代码。
这就像让几个专家会诊，比让一个医生瞎猜靠谱多了。而且AI之间不会互相抬杠，它们只会默默给出方案，效率比人类会议高多了。
写在最后
看完这套流程，你可能会觉得：好麻烦啊，写这么多文档。
但你要知道，前期花1小时写文档，后期能省下10小时的返工时间。我做了30多个Vibe Coding项目，那些一开始做好规划的，开发过程都很顺利，最后也都成功上线了。那些"想到哪做到哪"的，大多数都半途而废了。
Planning is Everything，这是Vibe Coding的第一心法。
好的规划不会限制你的创造力，反而会让你更自由。因为你知道自己在做什么，知道每一步该往哪走。就像开车有导航，你可以放心踩油门，不用担心开到沟里。
当然，这个流程不是死板的。随着你经验增加，你会找到自己的节奏。但在一开始，强烈建议按这个流程来，养成好习惯。
记住这几个关键点：规划比代码重要、文档是AI的指南针、小步迭代不失控、模块化是大项目的关键、版本控制是你的后悔药。
现在，你已经掌握了完整的Vibe Coding项目开发流程。下次做项目的时候，别再裸奔了，先把衣服穿好------至少，先把底裤穿上。