写在开头
在正式开始之前，我们可以一起看一张图——这是本文的完整结构导览，也基本涵盖了 Vibe Coding 从理念到实践的全流程。你会发现，整个过程中’写代码’只占了很小的一部分，更多的篇幅都在讲’如何思考’和’如何与 AI 沟通’。
第一部分：什么是Vibe Coding
在这个部分，我会做一个简单的概念介绍。以及他是否真的有营销号传的那样神乎其神，在实际的使用过程中，你可能碰到的情况是什么样的，你会遇到什么卡点和困境。
第二部分：在动手之前先动脑
这是整篇文章的核心，也是Vibe Coding最关键的一步。我会带你通过四个维度深度思考你的产品，然后把这些思考落地成一份清晰的 PRD。这一步做好了，后面的开发就会顺畅很多。
第三部分：真正开始 Vibe Coding
从创建仓库、搭建脚手架，到生成功能模块、调试错误，我会告诉你每一步的最佳实践，以及如何写出让 AI 真正理解你的提示词。
如果你是第一次接触 Vibe Coding，建议按顺序阅读；如果你已经有一些经验，可以直接跳到你感兴趣的章节。在每一章的开头，你都会得到一个思维导图，帮你先获得一个全局的了解。
现在，让我们从’Vibe Coding 到底是什么’开始。全文大约5000字，阅读时长15-20分钟。
Vibe Coding是什么？
简单来说,Vibe Coding就是用自然语言告诉AI你想要构建什么,AI就能自动为你生成代码并构建应用。
听起来真的很美好，对吧？你再也不需要程序员，现在营销号把Vibe-Coding传的神乎其神，有一个Idea就可以跑出一个PMF。
但如果你用过 Cursor、Claude Code 或 Lovable，你可能有过这样的体验：刚开始真的很惊艳，一句话就能生成一个完整页面，但是没过多久你就会发现这些代码不是不能跑，就是频繁报错，改一点小逻辑，整个项目就崩掉，最后你看不懂、改不动，剩下一堆屎山代码。
欢迎来到 Vibe Coding 的至暗时刻——这些快速生成的代码其实很难维护、逻辑混乱、充满了隐藏的技术债。
那我们该如何避免走到这一步？关键在于把“写代码”放在后面，把“想清楚要做什么”放在前面。
在 Vibe Coding 中，最重要的一步不是写代码，而是通过与 AI 交互，逐步搞清楚：你到底要做一个什么样的产品？需要使用什么样的框架？然后把这些思考写成一份清晰的 PRD。
深度思考：你要构建一个什么样的产品？
在动手之前，我们要先搞明白：我究竟要构建一个怎样的产品？它存在的意义是什么？要提供什么价值？我要通过它解决谁的什么问题？
这一步是很多人最容易卡住的地方，但也是最重要的一步，所以千万不能跳过。没有做过产品经理的人常常会觉得无从下手，但是没关系，我们可以从四个角度慢慢捋清楚。
第一个角度：这是什么产品？
这是最基础的一步，也是最关键的“起点”。你需要回答几个看似简单的问题：它叫什么名字？这是一个什么类型的应用？如果只能用一句话描述它的功能，你会怎么说？
举个例子：假设我们想做一个叫 TodoMate 的小工具，它能帮你自动整理每天要做的事，提醒我重点任务，还能根据完成情况生成小总结。那如果用一句话描述，它就是：“TodoMate 是一个帮我规划一天、自动提醒并追踪进度的智能待办助手。”
看起来很简单，但我们其实已经回答了最核心的三个问题：它是什么（一个待办工具）、为谁服务（忙碌的人）、解决什么问题（时间管理与效率）。
这就是一个清晰的产品起点。当你能用一句话准确描述你的产品，AI 才能真正理解你想做什么。
第二个角度：它怎么运作？目标是什么？
接着，我们要想想它是怎么工作的。还是以TodoMate为例：
用户要做哪些操作？
想象一下用户进入产品的完整流程。用户操作可能是：用户输入待办事项 → AI 自动分类并生成优先级 → 到时间后提醒用户执行。
这就是一个最小可用流程，简单、完整、能跑通。
我们不需要一开始就设计一个复杂的交互，但是必须确保核心路径是清晰的。
核心功能有哪些？
这里需要做减法。我们不需要一次想到所有功能，但是需要分清哪些是核心必须（比如添加事项、提醒和完成），哪些是可以后期拓展的（比如智能分析、可视化看板）。
在产品的第一期，我们要先把核心功能做出来，然后再逐步考虑锦上添花的东西。
输入是什么？输出是什么？
在TodoMate中，用户输入的可能是任务内容，输出是任务清单、提醒、可视化建议等。
你怎么判断这个产品是否“成功”？
比如用户每天打开 TodoMate 的次数、平均完成任务的比例、用户留存率等等，这些指标会在后续变成可追踪的优化目标，也是后续的功能迭代方向。
第三个角度：如何实现？
到这里，我们的产品已经从’脑海里的一个想法’，变成了’一个有清晰逻辑的系统’。但如何让逻辑变成可运行的程序，就需要开始思考技术实现层面的问题了：
这些数据（待办事项）该怎么保存？要不要设置任务优先级？是否需要云同步？有哪些异常情况（比如重复提醒、任务被删除）？产品分为哪些模块？每个模块负责什么功能？
这个阶段不需要写出技术文档，但需要心里有数：这个产品大概是个什么样的结构，这样你后续才能提供足够的上下文信息。
第四个角度：如何让它更好？
最后一步，跳出“能用”的思维，思考如何优化与创新。能不能自动识别语音输入？能不能根据用户习惯智能排序？能不能用一句话总结今天的完成情况？
好产品的往往是在不断地追问“还能不能更好”中诞生。即使这些优化功能暂时做不了，先想清楚方向，也能为后续迭代留下空间。
总的来说，Vibe coding 的第一步，不是写代码，而是写清楚需求。当我们能准确地描述要构建的产品、定义清楚你产品的理想态，AI 才能真正帮你实现那个想法。在 Vibe coding 中，真正的起点是清晰的思考，想的越清楚、做的越顺利。
写出你的PRD
Vibecoding 的第一步，是想清楚我们要构建一个什么样的产品，那接下来就要把这些思考落地成文。PRD 在 Vibe coding 里非常重要，是贯穿整个开发过程的上下文基础。写 PRD就是让我们的想法变得清晰、可被理解、可被执行。
PRD无需长篇累牍，但一定要覆盖核心信息。一般来讲，PRD通常包含以下几个部分：
项目概述
简明扼要地介绍产品的核心信息，包括：产品名称、一句话定位（产品是什么）、项目目标（要达成什么），以及核心问题（解决什么痛点）。
这部分的关键是让 AI 快速理解：我们在构建什么、为何构建、预期成果是什么。
技术栈
明确项目所需的技术架构，包括：使用的编程语言（如 Python、JavaScript）、前端或后端框架（如 React、Next.js、Flask ）、调用的 API（如 ChatGPT API）、其他技术要求（如数据库类型）。这部分不仅能帮助你梳理开发边界，也能让 AI 更清楚技术上下文。
建议优先选择常见、成熟的语言和框架。由于 AI 的模型训练基于广泛的公开代码语料，主流技术生态往往能带来更高的生成质量与稳定性。
功能列表
列出产品的核心功能，并为它们排序优先级。同时需要明确：
哪些是核心功能（MVP）？—— 没有它，产品就无法成立
哪些是可延展功能？—— 可以放到后续版本中实现
功能之间是否存在依赖关系？——确认开发顺序和技术关联
回答完这些问题，我们就得到清晰的MVP边界。
用户旅程图
也就是用户使用产品的完整体验路径，我们需要从用户视角还原真实的用户体验流程。
从用户视角出发，思考：谁是我们的目标用户？他们的操作路径是什么？输入 和输出分别是什么？有没有特殊需求或使用约束？我们如何判断一次成功的体验？
UI 界面
虽然 AI 已经能帮你生成界面，但我还是建议自己用 Figma自己画一版，这能帮助我们更好地梳理信息结构，我们需要在这里明确：界面布局、按钮与交互逻辑、信息层级与视觉优先级。
写 PRD 的过程，其实就是让模糊的想法变得清晰的过程。我们能清楚地描述出产品长什么样、怎么用、为什么这样做，AI 也才能真正成为程序员，而不是一个随机的代码生成器。
正式进行Vibe Coding
现在我们已经有了一份清晰的PRD，也已经决定了你的技术栈。可以正式开始Vibe Coding了。
准备工作
我们需要注册一个Github账号并登录，并安装一个AI Code工具，我个人会比较推荐Cursor和VS Code中的Copilot。Claude Code固然很棒，但是对对终端不熟悉的人不太友好，学习成本较高。
Vibe Coding的过程中存在不稳定性，我们的每一次修改可能能让我们的项目更好，也有可能让它崩掉。所谓版本控制，就是帮助我们保存、和记这个过程，来确保我们随时可以回退到最初的版本。
目前绝大多参数的AI Code工具（无论是Cursor、Claude Code）都和Github实现了无缝集成，Github可以帮我们记录每次生成的代码、查看改动历史、回退到任何一个历史版本，在不同工具之间无缝同步。
因此，我们需要在项目最开始就创建你的仓库，并复制你的链接。在这里，我们假设仓库链接是https://github.com/yourname/my-app.git。
创建好后，在我们的终端运行以下代码：
git remote add origin https://github.com/yourname/my-app.git
git branch -M main
git push -u origin main
到这里，我们的Github就准备好了，从现在开始，我们每实现一个小功能，最好都在终端运行一次：
git add .
git commit -m ‘备注’
git push
这样，我们就可以确保无论换电脑还是换平台，项目都可以无缝衔接。
让AI帮你创建脚手架
在真正开始写代码之前，我们需要先搭建脚手架。
所谓脚手架，就是项目骨架和初始模板。脚手架决定了项目的文件结构（比如哪里是页面、哪里是组件）、基础配置、初始逻辑等。这样能够确保你后续的代码都是在同一套规范下进行。
如果我们直接让AI开始写（比如“帮我写一个登录系统”），它可能会随便创建文件夹结构、不统一命名规则、生成重复依赖，久而久之我们就不得不全部删掉重写，但是有了脚手架，项目从一开始就有了骨架，AI会在同一个结构下持续生成可维护的模块。
AI完成后，我们需要确保项目文件夹创建成功，有README（说明文档）、package.json（依赖管理和脚本配置）等基础文件。
生成功能模块
接下来，我们就可以生成我们的功能模块了。但是这里要注意的就是，不要试图让AI一次就构建出一整个模块。
即使是再聪明的模型，一旦任务过大，也会进入混乱。正确的做法应该是从核心或基础的功能开始，等这个部分看起来完整后进行版本保存，再进行下一步，然后不断循环提示、生成代码、反馈、新提示的过程。
调试错误
为了让AI能像人类开发者一样能够“复现问题、理解上下文、并给出解决方案”，在调试错误的时候也需要注意提供足够明的信息。
首先，理解整体结构并定位问题。先收集调试上下文：包括错误截图、完整报错信息，以及可能出问题的代码位置。让AI知道系统是什么样、哪一块了问题，否则AI无法判断错误的是逻辑、数据、还是结构性的。
然后清楚描述：你的预期的表现是什么、实际的表现又是什么，并指出具体错误位置，这样AI才能判断偏差的方向。
在此基础上，进一步整理项目的文件结构、搞清楚代码的运行逻辑，让AI能够理解问题发生的环境。AI是静态推理，它不会自己“点进去看文件”。你要告诉它项目结构和关键逻辑，它才知道怎么改。
最后，将这些信息一并提供给AI，让AI协助分析错误原因、给出修复建议或生成修正版代码。
当信息充分、逻辑清晰时，AI才能准确定位问题，并生成可靠的修复方案，而不是“凭空猜”。
撰写提示词
在这个过程中，如何撰写提示词非常非常重要。一个模糊的提示词会让AI完全不明确你的需求，随便做一个，来回修改十次，最终崩溃。因此，写提示词的撰写水平很大程度上决定了我们和AI交互的效率。
SCAFF模版这是一个提示词结构框架，已经被多次验证有效，能够稳定生成高可用的代码。这个模版包含五个部分：
Situation（情境）：项目背景、现有架构、技术栈
Challenge（挑战）：要完成的具体编码任务
Audience（受众）：代码的使用者或维护者的技术水平
Format（格式）：代码的结构和组织方式
Foundations（基础）：相关的现有代码模式、约束和限制条件
这个链接提供了非常详细的展示，可以进行参考：https://docs./document-templates/ai-prompt-library-template
在写的时候，还有几个要点需要注意：首先是明确性，每个 prompt 都需锁定清晰目标，明确告知 AI 需实现的功能与期望的输出格式，避免模糊表述导致理解偏差；其次是最小化改动原则，应限定 AI 仅修改必要代码模块，不触碰无关部分，防止因牵一发而动全身引发新的逻辑混乱；同时要充分提供上下文，把当前项目的进度状态、技术架构、依赖关系等信息完整传递给 AI，帮助AI建立准确的开发环境认知；最后需明确限制条件，比如明确标注 “不要修改样式文件”“禁止生成额外无关函数” 等禁忌，避免 AI 产生不必要的冗余操作。
写在最后
如果你完整读到了这里，相信你已经明白：Vibe Coding 不是’让 AI 帮你写代码’，而是’让 AI 帮你实现想法’。
这两者的区别，就像是’给 AI 一张草图让它盖房子’和’给 AI 一份完整的建筑图纸让它施工’，前者注定会得到一个摇摇欲坠的违章建筑，后者才能建成一个可以长期使用的房子。
回到文章开头那个场景：为什么你让 AI 做了一个待办应用，却很快就陷入了代码屎山？和与AI交互的很多场景一样，是因为你没有给它足够清晰的指引。
当你只是说’帮我做一个待办应用’，AI 只能按照它理解的’通用待办应用’来生成代码。但你脑子里想的可能是一个带智能排序、语音输入、跨设备同步的复杂系统。这种信息差就是混乱的根源。
而当你按照本文的方法，先深度思考产品的四个维度，写出清晰的 PRD，再用 SCAFF 模版逐步引导 AI 开发——你会发现，AI 不仅能理解你的需求，还能持续在同一套逻辑下生成可维护的代码。
Vibe Coding 正在改变软件开发的方式，让更多人可以把想法变成现实。但工具只是工具，真正重要的，始终是我们的思考、审美和判断。
希望这篇文章能帮你少走弯路，避开屎山代码。如果你在实践中遇到了问题，或者有更好的经验想分享，欢迎交流。