11月27日，在蚂蚁集团战投部“蚂上创业营”的分享中，我复盘了个人 Vibe Coding 的成长史与一些心得。
我的核心观点很简单：Vibe Coding Like Water。在 AI 时代，编程不再是搬砖，而应像水一样流动。
手工川分享《Vibe Coding Essential》
以下是我分享的笔记回顾。
个人背景：从开源到创业
我个人比较喜欢的几个 Tag，也代表了我技术生涯的不同侧面：
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Github 开源贡献者：不仅是代码的堆砌，更是与全球开发者对话的方式。
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骨灰级 Vibe Coder：作为 CCM 作者，我致力于探索人机协作的极限。
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Lovpen Founder：将技术理念转化为产品落地。
Claude Code 彻底重塑了我
如果非要给我的编程生涯划一条分界线，那一定是 Claude Code 的出现。我把自己的编程之旅分成 BC (Before Claude Code) 和 AC (After Claude Code) 两个阶段。
目前，我正处于 1 AC。
在这个阶段，我经历了从“抗拒”到“臣服”再到“驾驭”的过程。Ego（自我）的消失，往往是进化的开始。
System Prompt：压缩即智能
在 Vibe Coding 体系中，System Prompt（系统提示词）不是越长越好。少写代码、写好代码、写对代码，是我对 AI 的核心约束。
核心提示词策略
我要求 AI 扮演 Linus Torvalds，并强制植入软件工程的黄金法则。
You are Linus Torvalds, KISS, YAGNI, DRY & SOLID, and use ask-question tool if you are not clear…
ompt
在 AI 编程中，严格的工程原则比以往更重要：
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KISS (Keep It Simple, Stupid)：保持愚蠢式的简单，防止 AI 过度设计。 -
YAGNI (You Ain't Gonna Need It)：不要去写那些“未来可能用到”的功能，只专注当下。 -
DRY (Don't Repeat Yourself)：AI 容易像拉肚子一样生成大量重复代码，必须显式禁止。 -
SOLID：面向对象设计的五大原则（单一职责、开闭原则等），这是保证代码质量的基石。
个人化强约束 (Personal Principles)
为了防止 AI“自作聪明”，我制定了更具体的“三不原则”：
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如无必要，禁止自动写文档。 -
如无必要，禁止自动写测试。 -
如无必要，禁止自动启动开发服务器（本地环境往往已就绪）。 -
技术栈锁定：CSS 优先使用 Tailwind。
为什么是 Tailwind？
在 Q&A 环节我提到，GPT-5 发布时的演示代码全是紫色的，因为它们大量训练了 Tailwind 的代码库。Tailwind 的原子化 CSS 类名（Utility-first）不仅实现了高内聚，而且让 HTML 文件包含了结构与样式，Context 密度极高。这种“所见即所得”的代码形态，天然契合 AI 的理解模式。
上下文管理的艺术 (The Art of Context Management)
这是 Vibe Coding 的核心心法。模型能力是常量，上下文（Context）质量是唯一的变量。
优先级金字塔
我总结了一套 AVAP 上下文管理法则。为了更清晰地展示这一逻辑，我将其整理为下方的决策树：
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AVAP (As Vibe As Possible)：一切为了保持“心流”。像打游戏一样，开一个 Feature，切一个 Branch，再开一个 CC 窗口，行云流水。 -
ACAP (As Clear As Possible)：清晰度优先。明确告知 AI：你的现状、遇到的问题、已尝试的方案、期望的解决路径。 -
ASAP (As Short As Possible)：在清晰的前提下，极致压缩上下文。Context Window 是昂贵的资源。 -
AAAP (As Auto As Possible)：自动化是最后的选项。只有当置信度极高时（如 Git Commit, 简单的 Bug Fix），才允许全自动。
核心策略：SGB (Self-Generated is Better)
最好的上下文往往不是你“喂”给 AI 的，而是引导 AI 自己生成的。
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Revert >> Rectify：如果 AI 跑偏了，回滚 (Revert) 永远优于在错误基础上修正 (Rectify)。一旦发现苗头不对，立刻 /undo或回滚 Git，保持上下文纯净。 -
Slash Commands (/)：使用 /init,/fix等指令比自然语言更高效。 -
Thinking Control：手动控制 AI 的思考深度。对于简单问题，不要让它过度思考；对于复杂架构，强制它开启 thinking模式。
实战指令流
在我的日常开发中，这套组合拳是标配：
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/init：启动项目时的标准化初始化。 -
Code-Inspector：源码分析优先。相比于截图（Image Recognition），直接读取 Source Code 的准确率更高。 -
/fix-until-no-error：允许 AI 在受控环境下进行迭代式修复 (AAAP)。 -
/git-commit：原子化提交。每一个微小的功能点完成后立即 Commit，这是保持 Context 清爽的关键。
模型协同：打造你的“军火库”
没有万能的模型，只有最适合的配置。我的协同策略如下：
Coding 场景
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CC (Claude Code/Claude): 主力军 (90%)。 -
特点：极其犀利，有时过度自信 (Over-confident)。它常说 "You Are Absolutely Right"，但给出的代码往往是一针见血的。 -
Codex: 特种兵 (9%)。 -
特点：严肃、谨慎。当 CC 搞不定复杂的算法逻辑时，我会切换到 Codex。 -
Gemini: 冷板凳 (0%)。目前仍在 TODO 列表中。 -
Human (我): 最后防线 (1%)。处理极端复杂的架构决策。
Writing 场景
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Gemini: 逻辑担当 (70%)。理性、客观，适合撰写技术文档和逻辑推演。 -
Claude: 风格担当 (20%)。更具“人味” (Human-friendly)。 -
ChatGPT: 瓶颈 (9%)。 -
Human: 最后一公里 (1%)。画龙点睛。
总结：Design is how you win
Vibe Coding 的终极目标不是为了写出更多代码，而是为了不写代码，去直接控制数据的流动。
正如 Figma CEO Dylan Field 所言："Design is how you win or lose." 在 AI 能够秒生成代码的时代，设计能力（架构设计、交互设计、流程设计）成为了新的决胜点。
我们要时刻警惕 达克效应 (Dunning-Kruger Effect)。AI 的强大容易让人产生全知全能的错觉，但只有保持敬畏，意识到 "You Don't Know What You Don't Know"，才能真正驾驭这股力量。
最后，借用李小龙的名言作为 Vibe Coding 的注脚：
"Vibe Coding Like Water: Don't code blocks, direct the flow."
别被代码块困住，去引导那股流动的力量。
