Vibe Coding：从 “抽卡式” 生成到规范驱动开发，AI 编程的三阶进化
在 AI 编程席卷开发领域的当下，传统前端开发模式 —— 分工明确的工程师对照设计稿硬编码、靠代码能力兑现价值 —— 正被一种全新的 “Vibe Coding（氛围编程）” 模式重构。Vibe Coding 的核心是通过提示词驱动 AI 工具生成代码，其发展并非一蹴而就，而是经历了从 “随机抽卡” 到 “结构化引导”，再到 “规范驱动落地” 的三个阶段，逐步从 “玩票式尝试” 走向 “生产级应用”。
第一阶段：Prompt 抽卡 —— 凭运气的 “随意生成”
Vibe Coding 的初始阶段，本质是 “抽卡式” 的随机尝试：开发者仅用一两句话描述需求，便直接让 AI 生成代码，全程无章法、无结构，最终结果全靠 AI 的 “随机发挥”。
以 “我要计分” 微信小程序的开发为例，若直接用 “做一个扑克、麻将计分的微信小程序” 这类简单 Prompt 开干，AI 生成的代码大概率偏离实际需求 —— 可能缺少核心计分逻辑，也可能界面布局混乱，甚至无法正常运行。这个阶段的 Vibe Coding，与其说是 “开发”，不如说是 “碰运气”：生成的代码基本无法直接使用，往往需要大改特改，反而比传统开发更浪费时间。
这一阶段的核心问题在于，Prompt 过于随意，既没有给 AI 明确的角色定位，也没有约定项目结构、代码规范等关键信息，AI 只能基于碎片化的需求 “自由发挥”。对比传统 coding 的 “有章法硬编码”，这个阶段的 Vibe Coding 完全没有形成系统方法论，只是一种 “玩票式” 的尝试，实用性极低。
第二阶段：Prompt 工程 —— 结构化的 “精准引导”
当开发者意识到 “抽卡式” 生成的低效后，Vibe Coding 进入第二阶段：Prompt 工程化。这一阶段的核心是 “设计 Prompt”，通过结构化、专业化的提示词，精准引导 AI 的生成方向，摆脱 “随机性” 的桎梏。
与第一阶段的 “一两句话” 不同，第二阶段的 Prompt 会包含多层关键信息：给 AI 设定明确的角色（如 “微信小程序前端开发工程师”）、定义项目结构（生成文件的存放路径）、约定代码规范（如 ES6 语法、TailwindCSS 样式）、清晰描述核心需求，甚至规定输出格式。这些细节让 Prompt 从 “碎片化需求” 变成 “专业指令”，形成了可复用的系统方法论 —— 通过任务拆解、专业术语引导，让 AI 生成的内容更贴合实际需求。
回到计分小程序的开发场景，第二阶段不会直接让 AI “写代码”，而是先准备好结构化的 Prompt：明确小程序的功能模块（如玩家管理、计分规则、数据保存）、技术栈（微信小程序原生语法）、界面风格（简洁易用），再让 AI 基于这些指令生成代码。尽管这一阶段仍需要人工审核、调试 AI 生成的内容，但相比第一阶段，代码的可用度大幅提升，也让 Vibe Coding 从 “靠运气” 变成 “靠方法”。
第三阶段：多 Agent+SDD—— 可落地的 “生产级开发”
Vibe Coding 的终极形态，是结合 “多 Agent（多智能体）” 与 “Spec-Driven Development（规范驱动开发，SDD）” 的第三阶段，也是真正能落地到生产环境的阶段。
SDD 的核心逻辑是 “先定规则，再写代码”：在编码前先制定清晰的 “规范说明书（Spec）”—— 可以是需求文档、接口文档、测试用例等，Spec 是所有开发环节的 “合同”，代码则是 “履约结果”。比如开发登录接口时，先写 Spec：明确接口为 POST /login，入参是 username 和 password，成功返回 { code: 0, token }，失败返回 { code: 401, message }；后续的后端编码、前端调用、测试用例，都以这份 Spec 为唯一标准，避免 “理解不一致” 导致的返工。
而多 Agent 模式，则让 SDD 的落地更高效：借助 Gemini、Claude 等智能化程度更高的大模型，先让 “虚拟产品经理” 生成完整的产品需求文档（Spec），再让 “虚拟设计师” 基于 Spec 生成设计稿，最后由 “虚拟前端开发工程师” 完成 Vibe Coding。整个过程分工明确、流程规范，如同真实的开发团队协作，既保证了专业性，又提升了效率。
以计分小程序开发为例，第三阶段会先让 Gemini 生成完整的产品需求 Spec：明确小程序的核心功能、交互逻辑、数据规则；再基于 Spec 完成设计、编码、测试，所有环节都围绕 Spec 展开。这一阶段的 Vibe Coding“懂规矩、更专业、按流程”，不再需要大量人工返工，真正实现了 “直接落地”。
结语
Vibe Coding 的三个阶段，是 AI 编程从 “无序” 到 “有序”、从 “低效” 到 “高效” 的进化过程：第一阶段是无章法的 “抽卡尝试”，第二阶段是有方法的 “精准引导”，第三阶段是可落地的 “规范驱动”。其核心逻辑，是将 “提示词 + AI 工具 + 大模型” 与 “SDD 规范驱动”“多 Agent 协作” 结合，让 AI 编程从 “玩票” 变成真正的生产力工具。对于开发者而言，理解这三个阶段，才能真正掌握 AI 编程的精髓，让技术落地更高效、更专业。
第三阶段：多 Agent 规范驱动——高效协作的“规范驱动开发”
如何进一步优化 Vibe Coding 的提示词设计？
Vibe Coding 与其他 AI 编程模式有何不同？
