老手总结的AI编程指南，帮你少走弯路
2025年7月3日
作者：kekePower
这是一份关于Vibe Coding（氛围编程，只利用自然语言用AI编写代码）的实践指南，内容涵盖开发者在日常编码中，融入AI工具时所学到的实用经验、工具推荐、常见陷阱以及工作流程策略。
什么是氛围编程？为何现在如此重要？
氛围编程是一种全新的软件开发范式，它将速度、直觉以及人与AI之间的协作放在首位。
它并非旨在取代开发者，而是通过工具增强开发能力，让想法更快地转化为功能性代码。这种方法伴随着GPT-4和Claude等AI模型的进步而兴起。
如今，这些AI模型能够很好地理解自然语言，并且可以在最少的监督下生成、调试和迭代代码。"Vibe"指的是一种无摩擦的工作流程：它省略了样板设置，倾向于迭代优化，并将AI视为结对编程的伙伴，而不是一个黑盒。
对于那些被重复性任务所困扰的开发者，或是争分夺秒验证想法的初创公司来说，氛围编程不是夸大其词，而是一种生存策略。
氛围编程工具包：快速上手
V0 (来自Vercel)、Chef (由Convex开发) 和 Bolt.new (Stackblitz) 等工具正在重新定义项目启动的方式。V0可以根据单一文本描述生成全栈Web应用，它利用AI推断UI布局、API路由乃至数据库Schema。
Chef以类似的方式处理后端密集型应用，用预定义的工作流来构建服务。
Bolt.new则能启动预装模板的浏览器开发环境，完全省去了本地设置。这些工具都遵循一个理念：零配置负担。当需要快速验证一个想法（可能只需几分钟而不是几天）时，它们就能发挥出最大效用。
有了项目的"骨架"后，Windsurf、Cursor和RooCode等工具会持续推进开发。
Windsurf直接集成到VS Code中，为重构或扩展逻辑提供内联建议。Cursor擅长通过自然语言命令进行多文件编辑，比如"在设置页面添加一个深色模式开关"就能直接转化为可执行的操作
。Codex和Opencode则处理更专业的任务，例如将Python代码翻译成Rust，或自动生成测试用例。这些工具的关键在于它们的对话式设计：我们用反馈来引导AI，而不是复杂的语法。
氛围编程的实用工作流程
AI喜欢具体的指令。
如果要求它"重新设计结账流程"，结果可能会一团糟，因为它会进行大量假设。
所以最好将其分解成小任务：比如"更新支付方式下拉菜单以支持Apple Pay"或"将配送地址表单移到第二步"。
缩小范围可以减少上下文丢失，也让代码差异更容易审查。我曾花了好几个小时调试AI生成的"意大利面条式代码"，就因为它试图"一口气完成所有事情"。
氛围编程并不意味着我们可以不理解技术栈。
如果对React组件如何管理状态感到困惑，AI也会反映出这种困惑。所以要花时间先彻底理解项目的架构。当我向Cursor提供了详细的README文档和文件夹结构，然后再提出编辑请求时，准确率提高了40%。
对于视觉错误或运行时错误，单纯的文本描述是不够的。一张显示CSS网格错位的截图，或者一段显示分段错误的终端日志，能为AI提供具体的分析数据。
Bolt.new的实时预览和Cursor的集成终端让这一过程变得无缝。曾有一次，我将一个浏览器控制台错误上传到RooCode，它在几秒钟内就找到了一个缺失的polyfill。
应对AI的局限性和失效模式
如果AI生成了错误的代码，要明确地指出来。
比如"这个查询会造成内存泄漏"或"你添加了循环依赖"，这会迫使模型重新评估。
而像"修复它"这样模糊的提示只会让AI原地打转。我学到了一点，要拒绝那些看起来正确但未能通过基本测试的输出；AI生成的代码往往更注重语法而非语义。
警惕"范围蔓延"。我曾要求Opencode"优化搜索端点"，结果它却重写了身份验证中间件，破坏了我的速率限制逻辑。
现在，如果代码差异触及到未请求的文件，我就会立即停止生成。大多数工具都支持在生成过程中取消，要善用这个功能。
复杂任务容易触发AI"幻觉"出解决方案。当一个数据库迁移脚本膨胀到20个难以维护的函数时，我强制进行了重置："放弃所有更改。
先制定一个分步计划。"要求对每个阶段进行明确批准，可以确保输出内容是切合实际的。
版本控制
Git是我们的安全网。
每次AI驱动的更改成功后，都要用描述性的信息提交。为实验创建分支，比如ai-redesign-header或codex-db-migration，并在合并后删除它们。我曾通过及早发现测试失败，从而回滚了300行AI生成的Python代码；小规模提交让回滚操作变得精准。
我在调试AI输出错误时，曾用掉了超过400美元的工具积分。
一个教训是：当我们启动失败的Next.js构建时，Bolt.new的计算时间会迅速累积。要把每一次生成都看作一次付费API调用：先在本地验证，避免重复提示。
规划、提示和迭代指导
最近一次GraphQL Schema迁移，我在编写代码之前要求AI先制定计划：
1.备份当前Schema 2.根据REST端点生成类型定义 3.使用模拟数据测试解析器 4.废弃旧端点
AI的第一个草案跳过了第三步——测试。如果加上这一步，就能避免生产环境出现问题。
好的提示是经过精心设计的，而非随意猜测。比如一个用于处理CSV的Python脚本：
- 上下文：粘贴数据Schema和示例行
- 约束： "使用pandas。不要添加CLI参数。"
- 迭代： "现在用NumPy向量化。等等，撤销。太慢了。试试Dask。"
提示是一个对话过程，而非一句话了事。
AI时代的安全、保障与测试
AI不了解我们的业务逻辑。
一个由RooCode生成的API客户端通过了所有类型检查，但处理货币转换时却出现了问题。单元测试发现了它，但这正是因为我事先编写了测试。始终要用测试套件（最好是自动化测试）来验证AI的输出。
绝不能将API密钥粘贴到提示中。
AI工具，尤其是开源模型，数据边界是不牢固的。在审计AI编写的代码时，要检查是否存在硬编码的秘密信息、未经检查的SQL输入，或宽松的XSS防护。Cursor生成的一个表单处理器就缺少CSRF令牌；静态分析工具发现了它，但AI却没有。
保持好奇心：永远问"为什么？"
AI可能会建议使用WebSockets来实现实时仪表盘。
这时可以问"为什么不用轮询？"这可能会揭示出一些我们未曾考虑过的权衡。或者，我们可能会发现一个糟糕的模式，比如"为什么这个函数会修改全局状态？"
氛围编程的效果最佳，是把AI看作一个需要指导的初级开发者，而不是一个可以盲目信任的高级开发者。
总结
氛围编程并非万灵药。它改变了我们与工具的交互方式，在不牺牲控制权的前提下提升了速度。
上述经验，是通过反复试错和代价高昂的失误才获得的，它们表明成功在于将AI视为协作者，而非捷径。
将AI的速度与我们的领域知识相结合，并实施版本控制和测试等防护措施，这样就能更快地交付更好的代码。请记住：只有当我们掌舵时，这种"Vibe"才能发挥作用。
你如何进行氛围编程？请在下方评论中告诉我