Vibe Coding 最佳实践：人控架构，AI执行
2026年了，身边每个人都在用AI写代码。但我发现一个问题——用得顺的人越来越顺，用得乱的人越来越乱。差别不在工具，在流程。
先说清楚一个前提
Vibe Coding 不是"把需求扔给AI，等它出活"。
我见过太多人这么干：打开 Cursor，把产品文档粘进去，说"帮我实现这个功能"，然后开始坐等。等出来的代码跑不通，再让AI修，修了三轮还是一团乱，最后骂AI不行。
问题不在AI。问题在你没想清楚自己要什么。
AI很擅长在明确边界内填充实现细节，但它不会帮你做架构决策，不会帮你管上下文，也不会帮你判断"这个方案三个月后还不还得了债"。这些事还得人来。
开始写代码前，先把结构图画出来
不是让你画UML，不是让你写PRD。
就是在一个 Markdown 文件或者纸上，把这几个问题回答清楚：
- 这个功能涉及哪几个模块？
- 数据从哪来，到哪去，怎么存？
- 有没有需要复用的现有逻辑？
- 边界在哪里——哪些是这次要做的，哪些是不做的？
这一步很多人会直接跳过。然后AI生成的代码就开始往四面八方蔓延，一会儿把业务逻辑写进组件，一会儿自己新建了一套工具函数，等你发现的时候，重构成本已经比重写还高了。
结构是你的锚点。没有锚点，AI会把你带着飘。
任务拆解要细到"一个函数"的粒度
跟AI协作，任务粒度直接决定输出质量。
"帮我实现用户登录流程"——这种 prompt 出来的东西，基本上要大改。
换成这样：
实现一个 validateToken(token: string) 函数：
- 输入：JWT token 字符串
- 验证签名、过期时间
- 返回 { valid: boolean, userId?: string, error?: string }
- 不要引入新的依赖，用项目已有的 jsonwebtoken
粒度越小，AI越准。这不是废话，这是我试下来反复验证的结论。
一个经验规则：单次让AI生成的代码，最好控制在你能一眼 review 完的量。超过这个量，你就开始依赖AI自检，然后就开始出问题。
Context 管理是被低估的核心技能
现在大部分AI编程工具都支持读项目文件、读文档。但"能读"不等于"读对了"。
我现在的习惯是，给每个核心模块维护一个 CONTEXT.md，里面写：
- 这个模块是干什么的（一句话）
- 当前的核心数据结构
- 已知的坑和约束
- 不要动的部分
每次让AI处理这个模块的任务，第一条就是 @CONTEXT.md。
这样做有两个好处：AI不会绕过你已经踩过的坑，也不会在你没意识到的地方做"自作主张的优化"。
另外，对话上下文一旦太长就要开新会话。AI在长对话里会开始混淆早期和晚期的指令，输出质量肉眼可见地下降。别舍不得，重新 attach 一下必要文件，比修一个上下文污染的 bug 快多了。
Review 不是走过场
别指望AI一次写对，也别指望它自己发现逻辑漏洞。
我 review AI生成代码的时候，主要看这几个地方：
边界条件：空值、空数组、超长字符串、并发场景，AI经常假设输入是"正常的"。
副作用：有没有改了不该改的全局状态，有没有在意想不到的地方发起请求。
命名和结构是否跟现有代码一致：AI会按它自己的风格来，如果不纠正，三个月后你的项目会有四种命名风格并存。
错误处理是否是糊弄的：catch (e) { console.log(e) } 这种，AI非常喜欢写。
Review 完觉得没问题，再跑测试。这个顺序不要反。
测试这件事，让AI帮你做到极致
这是AI真正能节省你时间的地方。
函数写完，直接让AI生成单测：
给上面的 validateToken 函数生成 Jest 单测，
需要覆盖：正常 token、过期 token、签名错误、空字符串输入四个 case
AI生成单测的质量通常比生成业务代码高，因为测试的边界更清晰。
我现在的节奏是：人定测试 case，AI写测试代码，跑通了再提交。不是说TDD，就是养成这个习惯，能挡掉很多低级错误。
遇到复杂问题，先让AI解释，再让它写代码
这是一个反直觉但很有用的技巧。
遇到一个棘手的问题，比如某个性能瓶颈或者一个绕不开的并发问题，先不要让AI直接给方案。
先问： "这个问题有哪几种解法，各自的取舍是什么？"
让AI把选项摊开来，你来选，然后再让它实现你选的那个。
这样做你不会失去对决策的控制权。两个月后出了问题，你知道当初为什么这么选，不会面对一坨不知道为什么这么写的代码束手无策。
关于工具选择
工具本身差别没那么大，Cursor、Windsurf、Claude Code 各有侧重，但流程对了，用哪个都能跑通；流程乱了，换工具也救不了你。
如果非要给一个建议：命令行工具（比如 Claude Code）更适合对流程有控制欲的人，因为它不会主动帮你"做决定"。IDE 插件更适合喜欢即时反馈的人。
我自己是混着用，大的任务在命令行里跑，小的改动直接在编辑器里问。
最后说一个心态问题
用了AI之后，感觉"写代码变快了"，但交付速度没变——这个反馈我不止一个人听到。
原因基本都一样：生成变快了，但 review、调试、重构的时间上去了，整体持平甚至变慢。
根源是粒度没控住，一次生成太多，review 走马观花，债留到后面还。
Vibe Coding 的核心不是"让AI多写"，是让AI在正确的边界里快速填充，而你始终知道这个边界在哪里。
这个意识建立起来，效率才是真的起来了。
