第一章：为什么要学习 vibe coding？
ai时代让普通人也有 ”复现“ 的机会：有了（简单的）产品点子：一款帮自己记账的小工具、一个记录孩子成长的网页、甚至一款小游戏。可以直接利用ai来帮我们写代码。
vibe coding 的实现逻辑
成功设计出内容，并非让AI替代思考，而是将自身想法清晰用自然语言表达，由AI完成代码实现的落地。这也是普通人突破编程门槛的关键。
在与AI协作开发时，要先清晰认知当前大模型的能力边界，其更适合开发简单内部小工具、数据可视化看板、轻量级小游戏，可满足自用工具制作和需求验证。
若要开发商用成熟产品、强安全合规系统，必须经过人工的流程设计、细节打磨、严格审查测试。
面对大型复杂项目，需先由人工梳理整体流程、拆分独立环节，再交由AI完成模块开发，最终由人工负责架构设计、系统集成和运维。
在实际操作中，借助AI编程常见的几种方式：
- ai平台： 常见的智谱AI的z.ai，其基于GLM系列大模型，集成全栈开发功能，只需浏览器访问即可实现自然语言提需求、AI自动生成代码并实时预览。
- Ai IDE ： 下一章细说
- 开发平台： Google AI Studio适合快速原型开发、Figma Make适合设计师做交互原型，使用这类平台时，要熟悉界面功能按钮的操作，包括全屏查看、下载项目、切换代码视图、发布项目等，能快速验证AI生成的程序效果并进行后续操作。
vibe coding 实操核心
最关键是学会用自然语言，清晰、精准地向AI描述需求。
以AI原生贪吃蛇开发为例，通常需从基础原型开始，逐步通过细化提示词让AI完善功能，从基础的方向键控制、吃食物变长加分，到进阶功能比如吃单词收集、收集指定数量单词生成诗歌、根据诗歌生成图像，每一步的需求描述都要明确功能细节和效果要求。
在开发过程中，遇到按钮无反应、功能报错、界面不符预期等问题时，要掌握高效的纠错方法，将错误现象、报错信息、关键代码片段一次性提供给AI，要求其以小白模式修复，同时可根据创意需求，向AI提出添加特效、设置魔法单词、改变游戏交互形式等要求，让程序更具特色，也可让AI生成包含整体框架和实现路径的项目级提示词，提升生成效果的完整性和趣味性。
vibe coding 需要的知识
想要更好地与AI沟通开发需求，需掌握基础的前端开发知识。无需深入编写代码，但要理解核心概念，能让需求描述更精准。前端是用户能看到、操作的页面部分，后端是运行在服务器上的不可见数据处理部分，前端开发的核心是“三件套”，分别是：
- 定义页面结构的HTML，类比房子的结构草图，确定页面中的按钮、标题、图片等元素；
- 控制元素样式的CSS，类比房子的装修，设置颜色、布局、大小等视觉效果；
- 让页面实现交互的JavaScript，类比房子的电路开关，实现点击响应、动画效果等动态功能。
浏览器解析网页时，会按 “ HTML 解析结构— CSS 应用样式— JavaScript 实现交互” 的顺序处理，最终呈现出完整页面。
当页面功能复杂时，会用到现代前端框架，如React、Vue，这类框架建立在HTML/CSS/JavaScript之上，采用组件化和状态驱动设计，将页面拆分为可复用的独立模块，数据变化时框架会自动更新界面，无需人工手动操作，理解这些框架的基础概念，就能在提需求时明确技术实现方向，比如“用React做一个排行榜页面”，让AI的生成结果更贴合预期。
vibe coding协同需要什么
与AI高效协作编程，必须理解大模型的两个核心特性：模型上下文和 指令 遵循能力，这是避免沟通偏差、提升开发效率的关键。
- 模型上下文相当于AI的短期记忆，指AI在单次对话或任务中能看到并记住的所有文本内容，包括用户的提问、之前的对话、相关资料等，正是依靠上下文，AI才能实现连贯的对话和开发协作。每个模型都有固定的上下文长度，以token为单位，当前主流模型在32k～128k token之间，上下文越长，AI能处理的信息越多，但同时会占用更多算力、增加调用成本，当输入内容超出上下文限制时，AI会出现遗忘细节、偏离话题、回答不一致的情况，因此实际使用中，要对需要保留的信息提炼后再交给AI，借助外部知识库存储长期记忆，平衡信息完整性和开发效率。
- 指令遵循能力指AI理解指令后，准确、完整按要求执行的能力，不仅包括回答问题，还包括按指定数量、格式、风格完成任务，指令遵循能力强的模型，能严格按要求输出内容、覆盖所有指定要素、遵守格式语气要求、不做不必要的额外延伸，这一能力直接影响开发的稳定性和可复现性，也让AI生成的内容更易与后端程序、工作流集成，因此在选择大模型时，指令遵循能力是重要的评估标准。
如何实现一次vibe coding？
最简单的是，完整的复现一些简单的、但以前没尝试过的 “新东西” 。比如网页开发，游戏设计---such as 贪吃蛇，俄罗斯方块等等。
以贪吃蛇为例，成功的vibe coding至少要实现蛇的移动、吃食物后长度和分数增加、撞墙或撞到自身游戏结束的核心功能。复现过程中要刻意练习与AI的纠错沟通，将错误现象、报错信息、关键代码片段整合后提交给AI，让其针对性修复。
