诸位有没有好的 vibe coding 最佳实践方式

58 天前
 xujia1998

主波最近才开始用 cursor 的 Agent 模式,发现现在的 ai 编程已经和以前的 chatGPT 时代完全不一样了. 代码百分之 80 都可以给 agent 管理了.但是主波涉猎的还是不广,现在都是在记事本编辑一段 Prompt. 感觉这种方式很 low,效率也不是很高.特别不优雅 听说有的直接可以让 ai 自己工作半个小时,请问这样是怎么做到的.?

v 站大佬多,特意来请教

主波现在都是这样写一段提示然后再给 cursor 帮主波实现.

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所在节点    程序员
14 条回复
binggg
58 天前
最近刚好在实践这块

推荐你 采用 Spec 驱动的研发方式,可以提升 vibe coding 的质量和效率

我写了一篇文章可以看看
一文复刻 Kiro Spec 工作流到 Cursor/ClaudeCode 等各种 AI IDE
https://mp.weixin.qq.com/s/3j6lG50isbuSH4p64TsNag

今天看到一本十几年前的书,刚好解释了我们 AI 编程领域里为啥类似 Kiro 的 Spec 模式也是有效的 💯

📚 书名叫做 Specification by Example, SBE

我来简单总结下,后面打算写一个长文来输出下

Specification by Example, SBE 是一种软件开发方法,旨在通过具体的实例来澄清、验证和沟通需求

❓ 为啥在 AI 编程里也有效呢?

1️⃣ 需求得到澄清,并且可执行和可验证
2️⃣ 短迭代,持续反馈: 每次聚焦一小块
3️⃣ 共享上下文:需求设计、技术方案设计、测试验收,不同工种相互校验,避免出现偏差
4️⃣ 本质上也是一种测试驱动开发

总结下来就是通过这样一套流程来规范了需求信息,划定了需求的明确范围,减少了偏差,同时可测试验证,加上持续迭代和共享上下文,最终需求的交付质量得到了提升,减少了返工😄
sk217
58 天前
没有,transformer 说到底还是概率模型,概率模型最大的问题就是容易出错,很多人说 AI 幻觉,懂的人都懂,这讲到底就是概率模型,上下文一多,出问题的概率就大,你没法保证你的上下文全部是干净明确的,搞不好 AI 就从哪里读了一堆模糊的上下文过去,而且生成式 AI 的目标是生成,它并不会思考背后是否合理,推理模型也是看着样子在推理罢了,实际上根本没有思考,很多时候也是胡说八道,这个 apple 的工程师已经调研过,有相关论文可以了解一下

其实我觉得现阶段更好的办法是 让前后端代码都在文件夹里面,代码的组织方式要更加配合 AI 的上下文,让整个模块的前后端代码都组织在一起,模块越小越好,代码风格明确,需求越明确,代码生成越是可控,不会出现 AI 给你改了一大堆代码,然后你在那里给它擦屁股的情况,而且小规模上下文,生成的代码接受比例更高
sk217
58 天前
总结一句话,AI 适合小步快跑,适合小模块作战,不适合大规模上下文
webcape233
58 天前
感觉最近 vibe 反而上班更累了
xujia1998
58 天前
@logic2 确实是这样
xujia1998
58 天前
@webcape233 还是比手写轻松不少的,完全解放了,只需要 review
terryso
57 天前
可以试试 BMAD-METHOD: https://www.v2ex.com/t/1145165#reply8
huifer
57 天前
我用 vibe code 处理了整个 IOS APP 和 官网 https://wellally.novareviewhub.com/

我不知这个操作链路是否合适。 合适的话 后续我做 安卓的时候写写文章
songunity
57 天前
@binggg 有考虑把这个和 claude code 的 sub agent 结合吗
lgb1
57 天前
@huifer 等发
binggg
57 天前
@songunity 有想过,但我对 subagent 的上下文比较担心,实际上有丢失很多上下文内容
jaxchan
56 天前
@binggg 学习使用!谢谢分享
binggg
56 天前
@jaxchan 我测试下来,似乎 GPT 的指令遵循更好,我使用 Cursor 的 Auto 配合这个用起来还不错
iaiuse
53 天前
“氛围编程”的本质,就是以 AI 的速度疯狂堆积技术债。
AI 编程是把双刃剑:做原型是神器,但用于长期维护的核心项目,就是灾难的开始。
让不懂技术的人用 AI 开发核心产品,就像给孩子一张无限额度的信用卡—— 一时的风光,换来的是日后无尽的债务。
驾驭 AI 的关键,不是放弃思考,而是提升“理论构建”能力。人必须是缰绳的掌控者,而不是被 AI 牵着鼻子走。


作者: Richardson
链接: https://www.iaiuse.com/posts/5fca1c2e
来源: AIMeticulously
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