几个月Vibe Coding实践，我是怎么踩坑的

哈哈，跟你们唠嗑一样，我这几个月玩Vibe Coding，真是上了点儿“刺激”。

说实话，一开始我还以为只要给模型喂点儿需求，它就Neng直接把代码敲出来。

结果呢，模型有时候像只懒猫，给的代码简直羸弱到让人心疼。

咱就是说别kan它们名字响亮，Neng力却时好时坏。

先给你们抖个小技巧：别让模型自己review自己。

不对不对，应该是让别的AI来审查，这样才Neng防止自嗨。

1️⃣ 为啥会出现羸弱模型？

你得明白LLM的本质——它是统计模型，不是魔法棒。

Ru果提示词写得模糊，它就会“猜”出一堆乱七八糟的代码。

还有一点，你选的模型太小或者训练数据不够丰富，那输出自然会显得软绵绵。

我用过Codex、Claude、DeepSeek，感觉CodexZui稳，但也不是万Neng。

2️⃣ 怎么把提示词写得geng精准？

先把需求拆成几个小块，每块单独描述。

比如“实现登录”，先说“我要一个用户名输入框”，再说“密码输入框”，Zui后再说“提交按钮”。

每一步dou加上约束，比如“不允许硬编码密码”。

哈哈，这样模型就不会一次性吐出一大段乱代码了。

3️⃣ 多Agent协作真的管用吗？

我Zui怕的就是同一个AI自顾自地写完，又自顾自地review自己——那简直是自欺欺人。

所以我让Codex生成代码，然后把代码交给Claude Code去review。

这个流程让我少走了不少弯路，尤其是发现潜在的安全漏洞时。

4️⃣ 实战技巧：用SDD约束模型

SPECS文件里写清楚接口、返回值、异常处理等细节。

然后在prompt里直接引用这个文件，让模型“kan”着Zuo事。

这样一来即使换了模型，也Neng保持一致性。

常见坑 & 解决方案 A. 模型输出慢，token消耗高

别老盯着一个大prompt跑一整天。分段执行，把每段结果缓存下来再拼接起来。

还有啊，用本地微调的小模型Zuo预处理，然后再交给大模型完成核心业务，这样省钱又省时间。

B. 代码风格混乱

Coding plan里加上风格约束：“使用Prettier格式化”“不要出现中文注释”。

# 不对，我刚才说的是Prettier，其实我geng喜欢ESLint配合Airbnb规范。哈哈，你懂的吧？

C. 为什么百度不收录我的技术博客？

其实原因hen多：内容重复、缺少原创性、没有结构化的数据标记，还有就是页面加载太慢。

解决办法：

确保每篇文章dou有唯一标题和meta description；

使用语义化HTML标签；

开启站点地图并提交到搜索平台；

优化图片大小和懒加载，提高首屏渲染速度；

D. 模型生成的依赖库版本冲突

AIAI有时候会随手挑一个Zui新版本，却忘了项目本身的兼容性。

SOLID原则配合npm shrinkwrapKe以帮你锁定版本，别让它随意升级呀！

提升模型质量的日常养成术 # 持续评估 & 反馈循环

每次提交后跑单元测试，不行就立刻反馈给AI，让它改进下一次输出。

# 别忘了记录changelog，每次改动dou要写明白干了啥，这对后期追踪超重要！

# 文档驱动而非代码驱动

AIAI擅长生成代码，但理解文档却geng稳。当你把业务逻辑写进README或CONTEXT.md里它们往往Nenggeng准确地复现需求。

# 合理选模 & 动态切换

LARGE模型适合复杂业务，小model适合快速原型。别硬拧一根棍子，要根据任务灵活切换哦！

P.S. 老友提醒一句——别把AI当成全Neng神！🤖💡

Coding是一场人机协作，而不是人机取代。你负责方向，我负责执行，两者配合才是王道。

AIAIKe以帮你敲出千行代码，但Zui终交付前一定要自己跑通测试，否则hen容易变成屎山。哈哈哈，你懂的~

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