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> 详细版本及更多路线图请访问 [roadmap.sh](https://roadmap.sh/)

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## 相关学习路径

* Claude Code 路线图
* AI Engineer 路线图
* AI Agents 路线图

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## 什么是 Vibe Coding？

Vibe Coding 是一种以 AI 为核心驱动力的编程方式，强调借助 AI 工具完成从规划、编码到调试的全流程开发。

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## AI 辅助编码工具

|类型|工具|
|---|---|
|通用 AI|Claude Code、Gemini、ChatGPT|
|前端专注|v0、Lovable、Replit|
|AI 编辑器|Cursor、Windsurf|

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## 一、编码前规划

**核心原则：先规划，再动手。**

* 明确需要开发的内容（MVP、不同阶段）
* 逐步推进，而非一次性构建所有功能
* 用具体示例引导 AI（mockup、代码样例、图片）

> 💡 **实践建议**：以 Claude Code 为例，先告诉工具你想构建什么，让它帮你细化想法、划分阶段，完成后让它将所有内容整理成文档，后续开发时持续参考。

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## 二、技术栈与编码规范

### 技术栈选择

* 优先选择主流技术栈，而非新兴/小众方案
* 若有个人偏好的编码风格，提前文档化供 AI 参考

### 尽早建立规范

* 要求 AI 保持代码模块化，追求小而清晰的模块/文件
* **在初期仔细审查 AI 的输出**——编码模式、代码风格、架构决策
  * 如果早期不纠正坏习惯，AI 会在每次迭代中强化它们，问题会快速积累

### 定期重构

* AI 倾向于走阻力最小的路（追加代码、膨胀文件、跳过清理）
* 定期要求它退一步重构：拆分为更小的模块、删除死代码、提升性能

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## 三、提示词最佳实践

* ✅ 描述具体需求，而非模糊的高层级指令
* ✅ 一次只提一个任务，而非同时提五件事
* ✅ 根据以往会话经验，明确告诉 AI **不该做什么**
* ✅ 提供 mockup、参考文件等辅助材料
* ✅ 善用"角色扮演"框架（如：*以 UX 研究员的身份……*）
* ✅ 复用他人创建的 Skill/Prompt 模板

### 保持上下文文档更新（如 CLAUDE.md）

如果你发现自己在重复相同的指令，将其写入上下文文档。每次讨论后，如果 AI 从中获得了有价值的认知，让它主动更新上下文文档（如 `claude.md`）。

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## 四、上下文管理

* 面对复杂问题，明确要求 AI "思考"或"头脑风暴"再作答
* 合理利用长上下文窗口
* 不相关的任务，主动清理上下文、开启新会话

### 定期清理上下文

* 清理上下文有助于提升效果并节省 token 成本
* 如果 AI 3 次尝试后仍失败，停止并开启新会话
* 在必要时要求 AI 使用子 Agent（subagents）

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## 五、调试

* 粘贴错误信息和相关代码，让 AI 解释错误原因
* **不要只接受修复——确保自己理解了问题所在**，如不理解，要求 AI 用简单语言解释
* 错误持续出现时，让 AI 列出可能原因清单
* 让 AI 添加日志以更快定位错误
* 安装并使用 MCP 工具（如 Playwright 用于浏览器操作）

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## 六、版本控制

* 每个新功能从干净的 Git 状态开始
* 每次 AI 任务成功后及时执行 `git commit`
* 需要回滚时，使用 Git 而非 AI 原生的撤销功能
* 让 AI 处理 Git 和 GitHub CLI 相关任务

### 频繁提交，清晰描述

每完成一个可运行的功能或修复后立即提交。让 AI 建议清晰的 commit message，描述改动内容和原因——这样你始终有一个安全的检查点可以回滚。

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## 七、测试

* 考虑采用测试驱动开发（TDD）
* 要求 AI 编写测试（E2E 测试有助于构建稳定的产品）
* 发现 Bug 时，先让 AI 编写一个能复现 Bug 的测试，再修复
* 测试完善后，定期进行重构

### 强制 AI 默认编写测试

大多数 AI 工具默认倾向于先实现功能、测试覆盖率极低。每次 AI 构建功能时，强制它立即编写基础测试——这样 Bug 能被尽早发现，并且每次新改动破坏旧功能时你都能立刻知晓。

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## 八、安全实践

* 🔒 **永远不要硬编码凭证**，始终使用环境变量
* 🔒 明确要求 AI 对应用进行安全审计

### 绝不硬编码密钥

不要让 AI 将密码、API 密钥或 Token 直接写入代码。一旦发现，立即叫停并要求改用环境变量。这是初学者最常见的错误之一，也是最危险的错误之一。

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*参考路线图：[roadmap.sh](https://roadmap.sh/)*