随着AI技术的快速发展，一种新的编程范式——Vibe Coding（氛围编程）正在改变软件开发的面貌。本文将探索Vibe Coding的演进历程，分析Gemini等大模型在生成产品需求文档方面的优势，并以"手搓我要计分"微信小程序为例，介绍如何利用Spec-Driven Development（规范驱动开发）方法，实现从需求到原生小程序的高效开发。
一、Vibe Coding的概念与传统编程的区别
Vibe Coding是一种基于人工智能的新型编程范式，由OpenAI联合创始人兼特斯拉前AI主管Andrej Karpathy提出。它通过自然语言提示向AI描述需求，由大型语言模型生成相应的软件代码，使开发者从编写底层代码的繁琐工作中解放出来，转而关注于功能逻辑和用户体验 。
与传统编程方式相比，Vibe Coding具有以下显著差异： 维度 传统编程 Vibe Coding 开发流程 编码→测试→文档 需求→AI生成代码→验证→迭代
技术门槛 需要精通编程语言 仅需自然语言表达能力
工作重心 代码实现细节 功能逻辑与用户体验
开发效率 依赖工程师经验 依赖提示词质量与AI能力
角色分工 明确的前端/后端分工 虚拟多Agent协作开发
数据来源：
传统编程方式中，前端工程师需要根据设计稿手动编写代码，编码能力直接决定薪资水平 。而Vibe Coding则通过提示词工程师设计结构化的提示词，让AI自动生成符合要求的代码，使开发者能够更专注于产品功能与用户体验 。这种范式转变降低了编程门槛，使非专业开发者也能参与软件创作 ，同时也为专业开发者提供了快速原型开发和复杂逻辑处理的辅助工具。
二、Vibe Coding的三个发展阶段
Vibe Coding经历了从简单提示词到结构化提示再到多Agent协作的三个发展阶段：
- 第一阶段：Prompt抽卡
第一阶段被称为"Prompt抽卡"阶段，开发者只需用一两句话描述需求，AI即可生成相应的代码。例如，输入"创建一个计分表"，AI会生成一个简单的计分功能代码。然而，这种简单提示方式的局限性也很明显：
- 生成代码质量不稳定，常需大量修改
- 结构和规范难以保证，往往不符合生产标准
- 功能实现可能不完整，需要开发者补充大量细节
- 调试困难，因开发者对底层代码不熟悉
这一阶段虽然能快速验证想法，但实际应用中往往需要开发者从头开始重写代码，反而浪费时间 。因此，对于复杂的计分小程序开发，第一阶段的Prompt抽卡方式并不可行。
- 第二阶段：Prompt工程
第二阶段被称为"Prompt工程"阶段，开发者开始设计结构化、专业化的提示词，通过以下方式提升AI生成代码的质量：
- 角色赋予：明确AI扮演的角色，如"你是一位资深的微信小程序开发工程师"
- 项目结构定义：指定代码文件的存放位置和命名规范
- 代码规范说明：要求遵循ES6语法、微信小程序原生开发规范等
- 上下文提供：补充相关背景信息，如"这是一个扑克游戏计分工具"
- 输出格式指定：要求以特定格式输出，如"请以Markdown格式列出所有功能点"
这一阶段的特点是提示词变长、变专业、变结构化，形成了系统化的任务拆解方法和专业术语引导 。通过精心设计的提示词，AI生成的代码质量显著提升，但仍需人工审核和调试 。
以计分小程序为例，第二阶段的Prompt可能如下：
你是一位资深的微信小程序开发工程师，我需要开发一个扑克游戏计分工具。请以Markdown格式列出所有核心功能点，包括：
- 用户界面主要页面和布局
- 计分规则实现方式
- 数据存储方案
- 用户交互流程
- 代码规范要求
请确保所有功能点符合微信小程序原生开发标准，不使用任何第三方框架。
- 第三阶段：多Agent协作与SDD
第三阶段是"多Agent协作与SDD"阶段，代表了Vibe Coding的生产级应用 。这一阶段的核心是规范驱动开发（Spec-Driven Development），通过AI扮演不同角色（产品经理、设计师、开发工程师、测试工程师等）协作完成开发流程 。 在规范驱动开发中，先写明确定义的规范文档（Spec），再按规范编写代码 。Spec可以是接口文档、需求说明、行为描述或测试用例。与传统"先写代码再补文档"不同，SDD强调代码必须严格满足规范，而非依赖口头理解或临时修改 。
计分小程序的开发流程如下：
- 虚拟产品经理：AI生成产品需求文档（Spec MD）
- 虚拟设计师：根据Spec生成UI设计（UI设计 MD）
- 虚拟前端工程师：基于Spec和UI设计生成小程序代码
- 虚拟测试工程师：根据Spec设计测试用例
这一阶段的AI已具备规划、分布和自主决策的能力 ，能够理解复杂需求并生成符合规范的代码，大大降低了开发门槛和提高了开发效率 。对于计分小程序这类功能明确但技术细节复杂的应用，第三阶段的SDD方法是最适合的选择。
三、Gemini模型在生成产品需求文档方面的优势
Gemini 3.0是谷歌于2025年2月推出的大语言模型 ，相比早期模型，它在推理与规划系统、多模态能力方面有显著提升。在生成产品需求文档方面，Gemini具有以下独特优势：
- 逻辑推理与任务分解能力
Gemini 3.0配备增强的推理与规划系统 ，能够将模糊的需求分解为清晰的模块。例如，当用户输入"开发一个扑克计分小程序"时，Gemini能自动识别出计分规则、用户交互、数据存储等核心模块，并为每个模块生成详细的需求说明。这种能力使得需求文档的结构更清晰，内容更全面，为后续开发奠定坚实基础。
- 多模态理解与表达能力
Gemini 3.0深度集成了升级版图像生成引擎——Nano Banana，能够在理解设计稿的同时生成文字描述 。对于计分小程序，开发者可以上传扑克游戏界面截图或手绘草图，Gemini能准确理解并转化为结构化的需求文档。这种多模态理解能力使得需求表达更加直观，减少了语言描述的歧义。
- 长上下文处理能力
Gemini 3.0支持约75万汉字的长上下文 ，能够处理大型文档并保持一致性。对于计分小程序的复杂需求，Gemini能够同时理解并处理游戏规则、用户交互流程、数据存储方案等多个方面的内容，确保需求文档的完整性和一致性。
- 规范化输出格式支持
Gemini 3.0支持多种标准化输出格式 ，包括Markdown格式的需求文档。这对于微信小程序开发尤为重要，因为微信官方文档通常采用Markdown格式，使用相同格式的文档可以确保与官方规范的一致性。此外，Gemini生成的文档通常包含详细的结构说明、参数列表、返回值和异常处理等，符合专业软件开发的标准。
- 与微信生态的深度集成
Gemini 3.0已与Android 16系统深度集成 ，而微信小程序作为Android生态的重要组成部分，与Gemini的集成度也较高。开发者可以通过微信云开发平台直接调用Gemini API，实现从需求文档到代码的无缝对接。这种深度集成能力使得计分小程序的开发流程更加顺畅，减少了中间转换的麻烦。
四、基于Spec-Driven Development的计分小程序开发流程
对于"手搓我要计分"微信小程序，采用Spec-Driven Development（规范驱动开发）方法可以显著提高开发效率和质量。以下是具体开发流程：
- 需求分析与Spec生成
首先，使用Gemini生成产品需求文档（Spec MD）。这一阶段是整个开发的关键，通过高质量的Spec，可以确保后续开发方向正确。
你是一位大师级的微信小程序产品经理，我现在需要你帮我把想法变成需求文档，用于给到AI编程工具进行实现：
我需要开发一个"手搓我要计分"微信小程序，主要用于扑克、麻将等游戏的计分功能。需求分为两个维度：
-
功能需求：
- 支持多种游戏计分规则（如斗地主、麻将等）
- 提供直观的用户界面，方便快速输入和查看计分
- 支持多人游戏计分，可记录不同玩家的得分
- 提供历史记录功能，可保存和查看之前的计分数据
- 支持数据导出和分享功能
-
技术需求：
- 使用微信原生开发，不使用任何第三方框架
- 采用Markdown格式编写需求文档
- 确保所有功能符合微信小程序开发规范
- 提供详细的接口定义和数据结构说明
- 考虑小程序性能优化，确保流畅体验
请根据上述需求，生成一份结构清晰、内容完整的产品需求文档。
Gemini生成的Spec文档应包含：
- 产品概述与目标用户
- 核心功能列表与优先级
- 详细的数据结构与接口定义
- 用户界面流程与关键页面描述
- 性能与安全要求
- 测试与验收标准
- UI设计与界面规范
基于生成的Spec文档，使用AI生成UI设计（UI设计 MD），明确界面布局、组件使用和交互流程。这一阶段可以使用多种工具，如Cursor、CodeBuddy IDE等 ，也可以直接使用Gemini的多模态能力生成界面设计。
你是一位资深的微信小程序UI设计师，根据之前生成的产品需求文档，请提供以下设计：
- 小程序整体风格与配色方案
- 主要页面的布局与组件使用
- 关键交互流程的界面原型
- 图标与按钮的视觉设计规范
- 响应式布局方案，确保在不同设备上良好显示
请以Markdown格式输出设计文档，并包含界面布局的Mermaid图或Figma链接。
- 前端代码生成
基于Spec文档和UI设计，使用AI生成原生微信小程序代码。这一阶段需要明确指定技术栈和开发规范，确保生成的代码符合微信小程序的原生开发标准。
你是一位资深的微信小程序前端开发工程师，根据之前的产品需求文档和UI设计，请生成以下代码：
- 小程序整体配置文件（app.json、app.js、app.wxss）
- 主页面（index）的WXML、WXSS和JS文件
- 计分规则配置页面（rules）的WXML、WXSS和JS文件
- 历史记录页面（history）的WXML、WXSS和JS文件
- 数据导出与分享功能的JS实现
请确保代码符合以下规范：
- 使用微信原生开发，不使用任何第三方框架
- 采用ES6语法和模块化编程
- 遵循微信小程序的组件使用规范
- 考虑性能优化，如合理使用setData和分包加载
- 提供详细的注释，便于后续维护
请以Markdown格式输出代码结构说明，并提供完整的代码文件。
Gemini生成的前端代码应包含：
- 符合规范的WXML模板
- 现代化的WXSS样式
- 高效的JavaScript交互逻辑
- 完整的页面配置文件
- 数据存储与管理方案
- 多Agent协作与代码优化
在开发过程中，引入多Agent协作机制 ，通过不同AI角色（如性能优化专家、用户体验专家、代码规范审查员等）对生成的代码进行评估和优化。这一阶段可以使用AgentRouter等工具 ，实现多个AI模型的协同工作。
你是一位资深的微信小程序性能优化专家，请评估以下代码：
[粘贴计分小程序的WXML、WXSS和JS代码]
请从以下方面提供优化建议：
- WXML模板结构优化，减少渲染性能开销
- WXSS样式优化，提高页面加载速度
- JavaScript逻辑优化，提升交互响应性能
- 数据存储方案优化，确保历史记录功能高效运行
- 代码规范审查，确保符合微信小程序开发标准
请以Markdown格式输出优化建议，并提供修改后的代码。
- 测试与验收
基于Spec文档，使用AI生成测试用例并进行验收 。这一阶段可以使用测试驱动开发（TDD）的方法，先生成测试用例，再验证代码是否符合预期。
你是一位资深的微信小程序测试工程师，请根据产品需求文档设计以下测试用例：
- 核心功能测试：计分规则配置与应用
- 用户界面测试：主要页面的布局与交互
- 性能测试：页面加载速度与交互响应时间
- 安全测试：数据存储与分享的安全性
- 兼容性测试：不同设备与微信版本的兼容性
请以Markdown格式输出测试用例，并提供自动化测试方案。
五、Gemini生成产品需求文档的实战经验
- 设计结构化Prompt的技巧
在使用Gemini生成产品需求文档时，精心设计的结构化Prompt是成功的关键。以下是一些实用技巧：
- 明确角色定位：指定AI扮演"产品经理"角色，确保文档视角正确
- 细化需求维度：将需求分为功能需求和技术需求，便于AI理解
- 提供参考模板：附上微信小程序需求文档的参考模板，引导AI输出格式
- 分阶段输入：先输入核心需求，再逐步添加细节，避免信息过载
- 强调规范要求：明确说明使用微信原生开发，不使用任何第三方框架
- 从需求到代码的转化经验
将Gemini生成的Spec文档转化为小程序代码需要以下经验：
- 需求拆解为任务：将Spec文档中的功能需求拆解为可执行的小任务
- 定义接口规范：明确前后端接口定义和数据格式，确保一致性
- 代码结构规划：预先规划代码结构和目录布局，便于后续开发
- 渐进式实现：先实现核心功能，再逐步完善次要功能
- 持续验证与反馈：每完成一个功能模块，立即验证并提供反馈
- 常见问题与解决方案
在使用Gemini进行计分小程序开发时，可能会遇到以下问题：
-
需求理解偏差：AI可能误解某些游戏规则或计分方式 解决方案：提供详细的游戏规则说明和示例场景，必要时附上图片或视频
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代码规范不一致：生成的代码可能不符合微信小程序开发标准 解决方案：在Prompt中明确指定规范要求，必要时提供示例代码
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性能问题：AI生成的代码可能在性能上有所欠缺 解决方案：引入多Agent协作机制，使用性能优化专家AI进行评估和优化
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调试困难：AI生成的代码可能存在难以发现的bug 解决方案：结合自动化测试工具，根据Spec文档设计详细的测试用例
六、生产级别Vibe Coding的标准做法
- Spec-Driven Development的核心原则
Spec-Driven Development（规范驱动开发）的核心原则是：先写明确定义的规范文档，再按规范编写代码 。在计分小程序开发中，这意味着：
- Spec是合同：需求文档是开发团队必须遵循的"合同"
- 代码是履约结果：生成的代码必须严格满足Spec的要求
- 所有开发环节以Spec为准：从设计到编码到测试，都以Spec为依据
- 持续验证与调整：在开发过程中，持续验证代码是否符合Spec，并根据反馈调整
- 原生微信小程序开发的最佳实践
对于"手搓我要计分"微信小程序，采用原生开发的最佳实践包括：
- 使用微信原生技术栈：WXML、WXSS和JavaScript，不使用任何第三方框架
- 遵循微信小程序开发规范：包括组件使用、API调用、性能优化等
- 采用分包加载：将不常用的功能放在分包中，减少主包体积
- 优化数据更新：合理使用setData合并数据更新，避免频繁调用
- 实现性能监控：集成小程序性能分析工具，持续监控运行效率
- 零代码修改的调试与调优策略
实现"不修改任何一行代码"的调试与调优需要以下策略：
- 使用Gemini Code Assist：通过IDE插件进行代码补全和生成
- 配置代码规范检查：在开发过程中，持续进行代码规范检查
- 使用自动化测试：基于Spec文档自动生成测试用例并执行
- 引入多Agent协作：通过不同AI角色对代码进行评估和优化
- 持续迭代与反馈：根据用户反馈和测试结果，不断迭代优化
七、Vibe Coding的实践经验和未来发展趋势
- 实践经验总结
通过使用Vibe Coding开发计分小程序，我们总结了以下实践经验：
- Prompt质量决定代码质量：精心设计的结构化Prompt能显著提高AI生成代码的质量
- 多Agent协作提升效率：不同AI角色的协作能解决单一模型难以处理的复杂问题
- Spec文档是成功关键：高质量的Spec文档是后续开发的基础和指导
- 持续验证与反馈必不可少：即使AI生成代码，也需要人工验证和反馈
- 零代码修改并非现实：完全不修改代码的情况较少，需要合理预期
- 未来发展趋势展望
Vibe Coding正朝着以下方向发展：
- 多Agent协作成为主流：2025年被称为"智能体元年" ，AI从被动生成代码向主动执行复杂任务转变
- 行业专用解决方案涌现：针对金融、医疗、教育等垂直领域的AI编程工具将更加专业化
- 安全与合规要求提升：随着AI生成代码的应用场景增多，安全审核和合规要求将更加严格
- AGI驱动的自主开发：未来AI将具备完全自主规划和执行开发任务的能力
- 开发者角色转变：从"写代码"转向"需求分析、提示词设计和系统集成"
对于计分小程序这类应用，未来趋势包括：
- 更精准的计分规则理解：AI将能更准确地理解各种游戏的计分规则
- 更直观的交互体验：AI生成的界面设计将更加符合用户体验原则
- 更高效的性能优化：AI将能自动生成性能优化建议，减少人工干预
- 更完善的测试覆盖：AI将能自动生成更全面的测试用例，提高代码质量
- 更便捷的部署上线：AI将能自动生成部署脚本和发布流程，简化上线步骤
八、结论与建议
Vibe Coding代表了编程范式的重大变革 ，从简单的Prompt抽卡到结构化Prompt工程，再到多Agent协作的规范驱动开发，这一技术正在逐步成熟。对于计分小程序这类应用，第三阶段的多Agent协作与SDD方法是当前最适合的开发方式。
基于本文的分析和实践经验，我们提出以下建议：
- 重视Prompt设计：投入时间设计高质量的结构化Prompt，这是成功的关键
- 采用多Agent协作：结合不同AI角色的优势，解决复杂开发问题
- 坚持Spec文档优先：先明确需求规范，再进行代码开发，避免返工
- 合理预期代码质量：即使使用AI生成代码，也需要人工审核和优化
- 关注安全与合规：确保生成的代码符合微信小程序的安全规范
- 持续学习与适应：AI技术发展迅速，需要不断学习和适应新技术
"手搓我要计分"微信小程序的开发，通过Gemini生成高质量的Spec文档，再结合多Agent协作进行代码生成、优化和测试，可以实现高效、高质量的开发流程。这种开发方式不仅降低了技术门槛，使更多人能够参与软件创作 ，也提高了开发效率，减少了开发成本，为小程序生态注入新的活力。
随着Gemini等AI模型的不断升级和微信小程序生态的持续发展，规范驱动的Vibe Coding将成为主流开发方式 ，为开发者带来前所未有的创作自由和效率提升。在这个AI与人类协作的新时代，掌握提示词设计和多Agent协作能力将成为程序员的核心竞争力 。
让我们拥抱这一变革，从"写代码"转向"设计需求"，让AI成为我们的得力助手，共同创造更高效、更智能的软件开发未来。
