前言：告别“硬编码”，拥抱“氛围编程”
在传统的开发模式中，我们习惯于对着设计稿一行行敲代码（Hard Coding）。但在2026年的今天，随着大模型能力的爆发，一种新的开发范式——**Vibe Coding（氛围编程）**正在兴起。
这种模式不仅仅是简单的“AI生成代码”，而是一个从模糊的Prompt（提示词）到结构化的Spec（规范）的进化过程。我们将通过开发一款“扑克/麻将计分小程序”的案例，带你领略这一过程，并穿插面试与避坑指南。🎯
🧱 第一阶段：基础搭建与AI角色设定
1. 传统思维 vs Vibe思维
在传统前端开发中，我们需要明确的UI设计稿、需求文档，然后由工程师硬编码实现。而在Vibe Coding中，我们引入了“虚拟角色”的概念。
根据文档，我们可以将开发流程拆解为：
- 传统流：产品经理（写PRD） -> 设计师（出图） -> 前端（写代码） -> 后端（写逻辑）。
- Vibe流：一句话Prompt -> 虚拟产品经理（生成需求文档） -> 虚拟设计师（生成UI） -> 虚拟前端（生成代码）。
核心转变：我们不再直接写代码，而是通过Prompt指挥AI Agent完成任务。
💡 答疑解惑：基础与易错点
Q: 为什么强调“不要使用uniapp, vue, typescript”？
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原因：在Vibe Coding的初级阶段，通用的大模型（如Gemini、Claude）对原生微信小程序语法（WXML/WXSS/JS）的掌握通常比特定框架（如UniApp）更精准。框架有特定的生命周期和语法糖，AI容易混淆。先跑通原生逻辑，再考虑框架迁移，是更稳健的策略。
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面试题：微信小程序的双线程模型是什么？
- 解析：小程序逻辑层（JS）和视图层（WXML/WXSS渲染）是分离的。逻辑层运行在JsCore中，视图层运行在WebView中。数据通信必须通过Native层进行序列化，这是小程序性能优化的关键点（避免频繁setData大对象）。
📋 第二阶段：Spec-Driven Development (SDD)
2. 规范驱动开发：代码的“合同”
Spec-Driven Development (SDD) 简单来说，就是先写“说明书”，再写代码。
在开发“计分小程序”时，我们不能只说“我要一个计分器”，而要定义具体的“合同”：
- 接口规范：比如
POST /login，入参是什么，成功/失败返回什么。 - 行为规范：比如点击“加1分”，分数如何更新，是否需要动画。
操作流程：
- Prompt设计：告诉AI：“你是一个大师级微信小程序产品经理，请帮我把想法变成需求文档。”
- 生成Spec：AI输出Markdown格式的需求文档（.md），包含页面结构、交互逻辑。
- 执行：将这份Spec文档喂给Cursor或Trae等AI编辑器，让它生成代码。
💡 答疑解惑：面试题与避坑
Q: SDD（规范驱动开发）和TDD（测试驱动开发）有什么区别？
- 解析：TDD是先写测试用例再写代码；SDD是先写功能规范（Spec）再写代码。SDD更侧重于需求对齐，减少沟通成本。
- 易错点：很多开发者在用AI生成代码时，喜欢“抽卡”（Prompt抽卡），即不断生成直到满意。这在大型项目中是灾难性的。必须养成先写Spec的习惯，否则代码逻辑会随着每次生成而变化，无法维护。
🤖 第三阶段：多Agent协作与实战
3. 多Agent模式：你的虚拟开发团队
最高阶玩法是多Agent模式。在这个阶段，AI不仅仅是写代码的工具，而是具备了“思考、规划、任务拆解”的能力。
对于我们的“计分小程序”，工作流如下：
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Agent 1 (PM) ：生成产品需求文档（PRD）。
- Prompt示例：“你需要开发一个计分小程序，包含玩家管理、分数记录、局数统计。请输出结构化的需求文档。”
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Agent 2 (Designer) ：根据PRD生成UI设计稿描述。
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Agent 3 (Coder) ：根据PRD和设计稿，生成原生小程序代码。
现状：目前的Gemini 3、Claude等模型已经具备了很强的规划和任务拆解能力，能够模拟这种多角色协作。
💡 答疑解惑：技术原理
Q: AI生成的代码如果不符合预期怎么办？
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解析：这是AI编程的常态。AI擅长生成“样板代码”和“通用逻辑”，但对业务细节的理解往往不足。
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解决方案：
- Refine（精炼） ：不要推翻重来，而是针对生成的代码进行微调，告诉AI哪里错了。
- 上下文（Context） ：给AI提供更多的上下文信息。比如，如果你发现AI生成的代码用了TypeScript，而你想要原生JS，必须在Prompt中明确强调“不要使用TypeScript”。
- 人工审核：AI生成的代码必须经过人工审核（Code Review），特别是涉及数据安全和性能优化的部分。
📝 总结
通过这次“手搓计分小程序”的探索，我们可以看到开发模式的演变：
- Prompt抽卡（低效，不可控） -> 2. Prompt工程（结构化，可控） -> 3. SDD + 多Agent（生产级，标准化）。
未来的开发者，可能不再需要死记硬背语法，而是需要具备极强的逻辑拆解能力和Prompt工程能力。你准备好拥抱这个“氛围编程”的时代了吗？👋
互动话题：你在使用AI辅助编程时，遇到过最“离谱”的代码生成错误是什么？欢迎在评论区分享！👇
