这次我们来看 vibe coding 第三期。前两期我们聊过 vibe coding 的基本概念和一些快速上手的技巧这一期把重点放在“完整跑通一个小项目”和“把 AI 生成的代码接回自己的工作流”。如果你刚看到这个系列也没关系这一期内容完全可以独立阅读。vibe coding 不是某个具体软件而是在 2025 年初被广泛讨论的一种编程方式你不必逐行手写代码而是用自然语言描述需求让大模型生成代码你负责审查、运行和调整方向。对小白来说这意味着可以在不太熟悉语法的情况下用对话的方式让程序跑起来对有经验的开发者来说这又是一套高效的开发加速器适合原型验证、自动化脚本、内部工具和快速迭代。这一期我会先梳理 vibe coding 的核心能力和适用边界再给出一套从零到一的项目实战流程然后讲如何通过 API 批量生成代码、如何观察资源占用、如何排查常见问题最后是工程化建议。内容偏实操建议先收藏再照着跑一遍。1. core 能力速览能力项说明核心概念使用自然语言描述需求由大模型生成代码、整段文件或项目结构提出背景由 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出随后在开发者社区快速流行输入方式自然语言提示词、当前文件上下文、截图、命令输出、错误日志输出内容代码片段、完整文件、多文件项目、配置文件、测试用例、说明文档典型工具形态Web 对话页面、IDE 插件、命令行 CLI、代码仓库集成、平台化部署代表性工具Claude Code、Codex、Cursor、GitHub Copilot、通义灵码、文心快码等硬件要求使用云端模型时基本不依赖本地 GPU使用本地模型时以模型实际要求为准API 能力多数模型服务提供 API 或 CLI 接入可脚本化调用具体以官方文档为准批量任务可以通过脚本循环调用模型接口按模板批量生成代码或测试用例适合人群编程小白、学生、产品经理、全栈开发者、自动化脚本使用者不适合场景高并发业务系统、银行/医疗等强监管场景、无人工审查的生产环境这个表里的工具形态会随着版本变化建议把“官方文档”当成第一信息源。下面我会按照“能不能用、怎么用、遇到问题怎么办”的顺序展开。2. 适用场景与使用边界vibe coding 最擅长的事情有三类第一类是快速原型。你想验证一个想法比如“做一个网页版待办事项”“写一个批量重命名文件的脚本”“把 Excel 里的数据转成图表”这些需求用自然语言描述给 AI往往几分钟就能得到可运行版本。第二类是学习代码。你在读一段看不懂的代码可以直接把它贴给 AI问它“这段逻辑是什么意思”“这个函数为什么这样写”“帮我加上注释”学习效率明显高于逐个查文档。第三类是自动化脚本和内部工具。比如日志分析、文件整理、数据清洗、接口联调脚本这类任务边界清晰、不需要复杂架构非常适合 vibe coding。但 vibe coding 也有明显边界。如果是高并发、高可用、强一致性的核心业务系统AI 生成的代码只能作为参考不能直接上线。还有一类情况是“需求本身不明确”如果你只知道“想要一个很厉害的应用”AI 并不能替你想清楚产品逻辑这时候还是要先补需求分析。另外AI 生成的代码也可能存在隐藏 bug、安全漏洞、依赖版本冲突必须经过人工 review 和测试。这里要特别强调合规边界。把代码贴给外部 AI 服务时要注意公司或个人的数据隐私要求敏感代码、用户数据、密钥信息不能随便发送到第三方平台。如果 AI 生成了包含图片、字体、开源源码的内容要确认是否有版权许可。涉及人脸、声音等个人信息的项目必须确认授权和隐私合规。总而言之AI 是放大器放大的是你的判断力而不是替代判断力。3. vibe coding 本地环境准备vibe coding 的启动门槛很低但为了顺畅跑完一个小项目还是建议先准备一套最小环境。不同工具形态对应的前置条件不一样以下是一份通用检查清单。3.1 基本账号与工具选择主流 vibe coding 工具分为几类Web 对话工具直接在浏览器里提问通常免费额度或订阅制不需要安装本地环境。IDE 插件如 GitHub Copilot、通义灵码、文心快码等需要先安装 VS Code 或 JetBrains 系 IDE。命令行工具如 Claude Code、Codex CLI 等需要安装 Node.js 或 Python并配置模型服务密钥。项目化平台部分平台提供从需求到部署的完整流程比如 Vercel 的相关 AI 能力可以在线创建项目并部署。对小白来说第一推荐是“IDE 插件 Web 对话”双开。Web 对话用来问思路IDE 插件用来把 AI 生成的代码直接落到本地文件。3.2 编程运行环境即使让 AI 写代码你仍然需要一个能运行代码的环境否则无法验证“能不能跑”。Python 环境从 Python 官网或包管理器安装建议使用虚拟环境管理依赖。Node.js 环境前端项目、脚本工具需要建议安装 LTS 版本。Git用于版本管理建议一开始就养成提交 commit 的习惯。代码编辑器VS Code 是目前最通用的选择插件生态丰富。安装完可以用下面的命令检查版本python --version node --version git --version如果命令能输出版本号说明环境就绪。如果提示“command not found”说明需要先把对应运行时添加到系统 PATH。3.3 模型选择与密钥准备使用云服务时你需要注册对应平台账号并获取 API 密钥。密钥通常是一串以特定前缀开头的字符串保存时要放在本地环境变量或配置文件中不要提交到 Git 仓库。# 将密钥写入当前终端会话的环境变量实际变量名以项目文档为准 export LLM_API_KEYyour-api-key如果你使用的是国产开发工具或国内云服务按官方控制台的指引创建密钥即可。这个过程很简单但要注意密钥是敏感信息泄露后可能被他人盗用产生费用。4. 安装部署与启动方式这一节对应不同工具形态给出启动方式。因为 vibe coding 不是单一软件这里提供的是通用流程实际命令需要按你选择的工具目录调整。4.1 Web 工具零安装直接上手Web 类工具通常不需要安装。打开官网注册账号进入对话页面在输入框里直接描述需求模型就会返回代码。这种方式的优点是零门槛缺点是生成的代码需要手动复制到本地文件。适合先测试模型能力或者快速回答“这个需求能不能做、大概怎么做”这类问题。4.2 IDE 插件把 AI 接到编辑器里在 VS Code 中安装 AI 编程插件后一般流程是打开 VS Code 扩展市场。搜索插件名称点击安装。重启编辑器按提示登录或填写密钥。打开一个文件夹作为项目目录。用快捷键呼出对话面板直接描述需求。以通用模式为例你可以在对话面板输入在当前目录创建一个 Python 脚本功能是读取 data.csv统计每列非空值数量并将结果输出为 summary.json。插件通常会在当前项目目录下生成文件。你需要做的是检查文件名、保存位置然后运行验证。4.3 命令行 CLI适合重度用户如果你更习惯终端操作可以安装命令行工具。安装方式一般是# 安装某个 AI 编程 CLI 工具实际命令以官方文档为准 npm install -g ai-coding-cli然后启动交互模式ai-coding-cli在交互模式下你可以用自然语言下达指令例如请帮我写一个 Bash 脚本批量压缩当前目录下的所有 .jpg 图片到 output/ 文件夹。CLI 方式的优势是脚本化能力强可以直接和 Git、测试命令结合适合有一定基础的用户。4.4 启动后先看什么无论使用哪种方式第一次跑通后建议先检查三件事生成的文件是否保存到了预期位置。有没有引入第三方依赖是否需要安装。运行命令是否能在本地直接执行。判断标准很简单你能在自己电脑上复现这个程序的运行结果而不是只看到 AI 回复了一段代码。5. 功能测试与效果验证vibe coding 的验证方式和传统编程没有本质区别生成代码只是开始运行通过、输出符合预期才算完成。这一节用一个小项目演示完整流程。5.1 功能说明我们尝试做一个“Markdown 目录生成器”。需求如下输入一个 Markdown 文件路径程序读取文件中的二级标题和三级标题自动生成一份带缩进和链接的目录插入到文件开头。这类需求非常适合 vibe coding边界清晰逻辑不复杂而且能直接验证输出。5.2 第一轮对话生成初步版本把需求描述给 AI假设模型返回如下代码import re import sys from pathlib import Path def generate_toc(md_path: str) - str: content Path(md_path).read_text(encodingutf-8) lines content.splitlines() toc_lines [] for line in lines: m re.match(r^(#{2,3})\s(.)$, line) if not m: continue level len(m.group(1)) title m.group(2).strip() indent * (level - 2) toc_lines.append(f{indent}- {title}) return \n.join(toc_lines) if __name__ __main__: md_path sys.argv[1] print(generate_toc(md_path))这里需要提醒AI 生成的代码不一定一次就完全正确文件路径、正则、编码都可能需要调整。保存为generate_toc.py后用测试文件验证。5.3 准备测试素材创建一个简单的 Markdown 文件test.md# 我的文档 ## 第一章 这是一段内容。 ### 1.1 小节 ### 1.2 小节 ## 第二章 另一段内容。运行脚本python generate_toc.py test.md预期输出大致是- 第一章 - 1.1 小节 - 1.2 小节 - 第二章如果输出符合预期说明第一版通过。5.4 第二轮迭代增加插入到文件的功能第一版只是打印目录实际使用还需要把目录写回文件。继续用自然语言让 AI 修改请修改代码把生成的目录插入到第一个一级标题之前如果文件开头已经有“目录”标记则跳过插入。这个迭代过程就是 vibe coding 的核心节奏描述需求 - 生成代码 - 运行验证 - 发现问题 - 继续描述。每一步都要真正运行不能只看代码“像是对的”。5.5 判断成功的标准一个小功能是否算完成可以从四个维度判断输入输出正确给定样例能输出预期结果。边界情况可处理空文件、没有标题的文件、不同编码的文件。重复运行稳定脚本不会因为多次运行产生副作用。代码可维护性至少能够看懂变量命名清晰有不影响理解的注释。这四个标准也可以作为任何 vibe coding 项目的验收清单。6. 接口 API 与批量任务当单个对话生成效率不够或者你有一批相似任务时可以通过模型 API 做批量化。这一节给出一套通用思路具体接口参数以你实际调用的模型服务文档为准。6.1 通用调用逻辑批量 vibe coding 的本质是把“人工描述需求 - 等待回复 - 保存代码”这一过程转成“程序读取需求模板 - 调用模型接口 - 保存生成结果”的自动化脚本。一个通用的 Python 调用示例如下import os import requests API_URL https://api.example.com/v1/chat/completions API_KEY os.environ.get(LLM_API_KEY) def generate_code(prompt: str, model: str default-model) - str: headers { Authorization: fBearer {API_KEY}, Content-Type: application/json } payload { model: model, messages: [ { role: system, content: 你是资深程序员根据用户需求生成可以直接运行的代码。 }, { role: user, content: prompt } ], temperature: 0.2 } resp requests.post(API_URL, jsonpayload, headersheaders, timeout120) resp.raise_for_status() return resp.json()[choices][0][message][content] if __name__ __main__: code generate_code(写一个 Python 脚本读取 JSON 文件并转成 CSV。) print(code)注意这个示例使用的是通用 OpenAI 兼容接口格式实际 URL、字段名、鉴权方式都不一样必须按官方文档替换。6.2 批量生成多个文件批量生成需要提前写好需求模板。比如你要为 10 个 Excel 文件各生成一份清洗脚本可以为每个文件构建独立的 promptfiles [订单数据.xlsx, 用户数据.xlsx, 库存数据.xlsx] prompts [] for f in files: prompt f请写一个 Python 脚本读取 {f}删除空行去除重复项将结果保存到 cleaned_{f}。 prompts.append(prompt) for i, p in enumerate(prompts): code generate_code(p) output_path fgenerated_script_{i}.py with open(output_path, w, encodingutf-8) as f: f.write(code) print(f已生成 {output_path})批量任务的关键在于需求模板必须清晰、参数化否则生成结果会五花八门。建议在模板里固定输出格式、文件路径、依赖库版本。6.3 批量任务的重试与日志批量调用容易出现网络超时、接口限流、生成内容格式错误等问题。稳妥的做法是加日志和重试import time def generate_with_retry(prompt, max_retries3): for attempt in range(max_retries): try: return generate_code(prompt) except Exception as e: print(f第 {attempt 1} 次尝试失败: {e}) time.sleep(2 ** attempt) raise RuntimeError(f生成失败: {prompt[:50]}...)生产环境建议把每个 prompt、返回结果、错误信息都写入日志文件方便失败后重新跑。批量任务不要盲目并行先小批量测试确认接口稳定后再加大并发。7. 资源占用与性能观察vibe coding 的资源占用情况取决于你用的是云端模型还是本地模型。7.1 云端模型使用 Claude Code、Codex、GitHub Copilot 这类云端服务时本地几乎不需要 GPU主要消耗的是网络请求时间和少量内存。你的电脑只需要能运行 IDE 和代码即可。性能瓶颈通常在大文件上下文贴入过长代码会让响应变慢。多次请求频繁对话会产生等待时间。接口限流免费额度或并发限制会影响批量任务速度。观察方式很简单打开任务管理器程序运行时 CPU 和内存通常不会有明显突增。如果代码执行阶段出现高占用那是运行 AI 生成的程序导致的不是 vibe coding 工具本身的问题。7.2 本地模型如果你使用本地部署的大模型做自动补全或代码生成资源占用就完全取决于模型尺寸和推理框架。不同模型参数量、量化方式和上下文长度差异很大显存占用需要以本机实际测试为准。更稳妥的判断方法是先下载小尺寸模型验证流程确认能用后再尝试更大模型。推理时可以用nvidia-smi观察显存占用nvidia-smi如果显存不足优先考虑降低上下文长度、使用量化版本、缩短单次输入内容或者直接切换到云端服务。7.3 如何控制资源成本无论云端还是本地控制成本的关键是减少无关上下文精简 prompt。每次请求只贴必要代码片段不要整个项目全部喂给模型。批量任务要设计好重试次数和并发上限避免因接口超时造成重复扣费。8. 常见问题与排查方法下面是一份 vibe coding 实践中的高频问题清单。问题现象可能原因排查方式解决方案AI 生成的代码运行报错依赖未安装、路径错误、版本不兼容查看报错堆栈把错误信息贴回 AI让 AI 根据报错信息修改代码启动后服务无法访问端口被占用或服务未启动检查日志和端口监听状态更换端口或重启服务模型没有正确读取文件相对路径与工作目录不一致打印当前工作目录和文件是否存在改用绝对路径或调整目录结构生成的代码不符合预期需求描述太模糊把需求拆成更细的步骤重新问增加输入输出示例和边界条件密钥泄露风险密钥写入了被提交的代码检查 Git 历史和远端仓库立即撤销密钥并在本地清除记录批量任务中途卡住接口限流、超时、日志缺失查看日志定位断点增加重试机制和断点续跑逻辑本地模型显存不足模型过大或并发请求过多观察显存占用使用更小模型或减少并发生成代码有安全漏洞模型不了解项目上下文人工 review 或让 AI 做安全自查增加安全提示词并做代码审查遇到问题后的第一反应不是重新生成而是把报错信息原样贴给 AI。大多数情况下AI 能通过错误堆栈定位到问题并直接修复这是 vibe coding 效率最高的一环。9. 最佳实践与使用建议9.1 第一次先小参数测试无论生成脚本还是搭建项目先让 AI 生成一个最小可用版本跑通后再逐步加功能。一上来就让 AI 写一个完整商城系统大概率会得到一堆无法直接运行的碎片代码。9.2 保留一套最小可运行配置把 Python 依赖、Node 包、环境变量写进文件中用虚拟环境隔离。这样即使项目被 AI 改乱了也能快速回滚到可运行状态。9.3 模型文件、输入素材、输出结果分目录管理实际项目建议使用清晰目录结构project/ ├── input/ # 原始素材 ├── output/ # 生成结果 ├── scripts/ # 代码脚本 ├── logs/ # 运行日志 └── requirements.txt这样 AI 生成脚本时可以用相对路径批量任务也更方便扫描和清理。9.4 批量任务一定要加日志和失败重试批量生成脚本时把每个 prompt 和结果记录到日志中。出现失败时不要整个流程重新跑而是从日志里找到失败项单独重试。9.5 接口服务要限制访问范围如果你把 AI 生成的代码部署成 Web 服务一定不要监听所有网卡。启动服务时绑定地址只允许本机或可信网段访问# 示例只允许本机访问实际端口和命令以项目文档为准 python app.py --host 127.0.0.1 --port 80009.6 涉及人脸、声音、版权素材时必须确认授权vibe coding 可以快速生成视频处理、声音克隆、图像识别相关脚本但这类项目涉及肖像权、声音权和版权问题。使用任何他人素材前必须获得授权商用前必须复核合规性。9.7 发布或商用前要做效果复核AI 生成的界面、文案、算法逻辑需要有人做最终的“人工验收”。你可以让 AI 帮自己生成测试用例但最终要不要上线决定权必须掌握在项目负责人手里。10. 总结与下一步vibe coding 最值得尝试的点是把“写代码”的门槛从“会语法”降到了“会描述”。这一期最建议先验证的是用自然语言让 AI 生成一个本地脚本并成功运行。只要这一条链路打通后面无论是做前端页面、数据处理还是调用各种 API都能复用同一套流程。最容易踩的坑有三个一是只让 AI 生成代码却不运行导致错误越攒越多二是把敏感代码直接发给外部服务三是一上来就让 AI 写大项目然后无从下手。这三个坑都可以用“小步迭代、频繁验证、及时 review”来规避。后续可以继续扩展的方向包括把多步需求写进自定义指令文件让 AI 形成固定风格把生成代码接入 Git 工作流让每次修改都有记录把批量生成任务做成定时任务自动化处理重复开发工作。无论从哪个方向往下走核心原则都不变AI 负责效率你负责方向。先把一个小项目完整跑通再逐步扩大使用范围这是对小白最友好的路线。