背景
今年可谓是AI大模型能力迅猛发展的一年。我从偶尔用AI写一小段代码敲击Tab键，到用 Trae 进行 Vibe Coding 完成了一个 uni-app 项目。我有好多经验要和大家分享，故有了这篇文章。
如何才能让AI给我们更好的代码呢？下面我会从多个场景和角度，分享我自己的经验。
1. 备好菜码再炒菜（自底向上开发）
AI代码助手非常依赖上下文和背景，在和 Trae 对话过程中，最好是采用：请你参考某文件，使用某接口，完成何种任务的对话方式。这就要求我们 自底向上 去写代码，当AI想帮我们“炒菜”时，我们最好已经引导它切好了“菜码”。
另外在沟通过程中，尤其是前端项目，一图胜前言，需求越明确，输出的代码的质量也就越高。
2.注释来写“小确定”
通过注释提示AI写出 小的确定性比较强 的代码片段。
尤其注意，写目的明确的函数名、变量名、注释，方便AI来帮你在它的记忆( 代码仓库 )中寻找代码段。
在乐观的情况下，如果我们很明确地给出了返回值类型、函数名称、入参，又给出了函数的目的性很明确的注释，Trae 会给出非常准确的代码提示。
3.结对编程，但你是AI的统领
如果你面对一个大的需求，在你和AI代码助手结对编程的启动阶段，你应该为他写一些文档、注释。你甚至应该把一些AI可能会反复遗忘的内容放在项目的 README.md，这将有助于它理解项目。随着大模型一次性能处理的上下文越来越长，你预先提供的信息，会成为它降低出错率的银弹！
AI在大部分情况下无法妥善地将大的需求拆解成合理的模块。也就是说，你必须懂得架构设计，选用好的框架是第一步，然后就是哪一些目录应该存放什么文件，写哪类需求是可以使用公共模块、公共工具？哪些又应该特异化处理？你必须自己理清项目的关键路径，先实现哪个模块、再实现哪个模块，到何种情况下就应该发布一次版本…… 这些握紧方向盘的时刻，你千万不能点击“自动驾驶”。你要当AI的统领 😎。
4.修复bug应及时通知
每当你的项目白屏了（常有的事儿🤣通常是小问题），你要耐心看变更部分的代码，然后排查问题，一般很快就能找到错误，改好，让程序继续运行。不过，这个时候要注意，一定要告知 Trae 你修改了代码，让它重新阅读，否则有很大概率删除你 bugfix 的代码。
5.Windows下写脚本要用Python
每当我们想做一些 DevOps 的工作，我们就会天然的想写一些本地的构建与部署的脚本。很可惜，除了非常特定的一些命令，如 scp 这种可以使用 bat 脚本或 powershell 脚本，稍微复杂一些的操作，比如修改版本号，就需要使用 Python 脚本了！
时至2026年1月8日，全世界的大模型因语料库的限制，基本上遵循一个定理，我称之为 大模型母语定理 （我瞎起的名字😝）—— 即大模型以英语和Python作为其母语。
根据大模型母语定理，你应该在 Trae 写脚本频繁出错时，迅速让其切换到 Python 试试，一般都能给你很好的结果。此类问题，对应到其他操作系统亦然，只是 Windows 下编写脚本有误的问题尤为突出。
6.挑个好搭档（Trae 就很不错）
你应该不断去尝试新的代码助手，比较它们在不同编程语言中常用框架的表现，在不同的场景下挑选最好用的助手。目前来看，Trae 就挺不错的 😁。我已经不需要去切换具体使用的模型，而是开启 Auto Mode 让它自动选择模型去解决问题。
以上就是这一年我对于 Vibe Coding 的感想，也欢迎你来评论区华山论剑！
修改记录
| 时间 | 内容 |
|---|---|
| 2025年12月31日 | 完成初稿 |
| 2026年1月8日 | 补充Windows下写脚本的注意事项 |
