直接开始 Vibe Coding 也不是不可以，但过程往往会比较痛苦。为了让后续开发更顺畅，笔者通常会在动手前先做好几项准备。这些准备不涉及复杂技巧，重点是把环境、数据和版本管理的基础打牢。
整体上，这四项准备分别对应数据访问、运行环境、日常操作和版本管理四条链路，彼此独立又共同支撑后续的 Vibe Coding 过程。
flowchart LR A"准备工作" --> B"打通数据库连接" A --> C"准备 Python 运行环境" A --> D"规划端口与封装脚本" A --> E"用 GitHub 管理版本" B --> B1"访问业务对象" B --> B2"操作元数据" C --> C1"conda 独立环境" C1 --> C2"打包与容器化部署" D --> D1"默认端口 + 可配置项" D --> D2"启停前后端脚本" E --> E1"提交代码" E --> E2"打 tag"
01 | 打通数据库连接
数据库连接是准备工作的第一步，主要涉及两类能力：一是能够访问业务对象，二是能够操作软件或项目所需要的元数据。
笔者使用 SQLcl 来实现对 Oracle AI Database 的访问管理（具体可用版本、连接方式与所需权限，以所用数据库版本和 SQLcl 官方文档为准）。把这条链路先打通，后续无论是查数据还是处理元数据，都不必临时折腾连接问题。
flowchart LR S"SQLcl" --> O"Oracle AI Database" O --> D1"业务对象访问" O --> D2"元数据操作"
02 | 准备 Python 运行环境
Python 软件运行环境同样需要提前安排。笔者会用 conda 为当前项目构建独立的开发环境。
只要为每个项目单独创建并激活环境，后续就会省心很多，不同项目之间互不干扰，也更方便打包，以及最终的容器化部署。环境隔离看起来是小事，但等到依赖冲突时再处理，成本会高不少。
flowchart LR P"当前项目" --> E"conda 独立开发环境" E --> I"项目间互不干扰" E --> K"打包" K --> C"容器化部署"
03 | 规划端口与封装常用脚本
端口最好自行规划好默认值，同时提供可配置项，避免和其他服务撞车。
此外，对常用操作做脚本封装也很值得。比如启停前后端服务这类高频动作，封装成脚本后直接调用即可，已封装的常规启停操作在日常维护中可以不依赖 LLM，异常排查仍需人工判断。把重复劳动交给脚本，Vibe Coding 时才能把精力放在真正需要思考的地方。
flowchart TD A"常用操作" --> B"封装为脚本" B --> C"直接调用" C --> D{"操作类型"} D -->|"常规启停"| E"不依赖 LLM" D -->|"异常排查"| F"仍需人工判断"
04 | 用 GitHub 管理版本
软件版本交给 GitHub 管理，重点是打通提交代码、打 tag 的链路。
链路顺畅之后，版本管理会更清晰，也有后悔药可吃。改动出问题时能回溯，心里会踏实很多。
flowchart LR A"本地改动" --> B"提交代码" B --> C"打 tag" C --> D"版本可追溯" D --> E"出问题可回溯"
这四件事都不难，但提前做好，能让 Vibe Coding 的过程少走不少弯路。
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