从作者近几个月 Vibe Coding 的经验来kan：

对话一：开发导航栏 Prompt： “开发一个 Dashboard。请根据 Figma 设计中的 Navbar 组件，帮我生成一个导航栏。它应该包含 Logo、主导航链接和用户头像下拉菜单。使用 Next.js 和 Shadcn/ui 组件库。请将组件命名为 DashboardNavbar。”对话二：开发侧边栏 Prompt： “继续开发同一个 Dashboard。现在请根据 Figma 设计中的 Sidebar 部分，生成一个侧边栏组件。它包含二级导航链接和折叠功Neng。技术栈是 Next.js 和 Shadcn/ui。组件命名为 DashboardSidebar。”对话三：开发数据卡片 Prompt： “现在开发 Dashboard 主内容区的核心组件。请根据 Figma 设计中的 Data Card，生成一个可复用的数据卡片组件。它应包含标题、数值和趋势指标。使用 Tailwind CSS 样式。组件命名为 DataCard。”对话四：组装页面Prompt： “现在我将组装完整的 Dashboard 页面。我Yi经有了以下组件：   @/components/dashboard/DashboardNavbar   @/components/dashboard/DashboardSidebar   @/components/dashboard/DataCard请创建一个 app/dashboard/page.tsx 文件，将这些组件布局到页面中。布局结构参考 Figma 设计的整体框架。侧边栏固定在Zui左侧，导航栏在Zui顶部，主内容区滚动。”

技术栈的选择直接决定了 Vibe Coding 的 “下限”。结合当前前端开发趋势，Next.js + Vercel AI SDK 组合为 Vibe Coding 提供了理想的技术基座。通过约束 AI 的输出环境，Ke以保证生成代码的兼容性与可维护性，避免出现“拼凑式代码”。

所以就有半年的时间,我那个时候一直在kan一些超越于技术的书,比如说有一些脑科学的书、认知科学的书和哲学的书.第一个就是我觉得 在2020年左右,从我们的角度来kan,在 GPT-3 出来之后,其实技术上来讲, AGI 这件事情我没有kan到hen明显的技术障碍,至少没有科学上的障碍,可Neng有hen多工程上的障碍, 这是一个点。

通过语义理解引擎驱动的智Neng代码补全,开发者可减少70%以上的重复性输入,同时借助上下文感知技术自动匹配高复用率代码片段,显著降低心智负担....

Vibe Coding 本身并非 “资产” 或 “负债”，其属性取决于是否建立了 “代码输出 - 质量管控 - 资产沉淀” 的闭环机制。没有约束的 Vibe Coding 是负债，有体系支撑的 Vibe Coding 则Neng成为创新与效率的催化剂。拥抱 Vibe Coding 不是放弃规范，而是geng高效的将需求转化为工程代码资产。未来随着 AI Agent Neng力的提升，Vibe Coding 必将模式持续进化，Zui终实现 “效率与质量” 的双重突破。

Prompt 是 Vibe Coding 的核心生产力，高质量的 Prompt Neng让 AI 输出geng符合需求的代码。

随着对话轮次增加，上下文会越来越长，导致输出代码偏离目标时Ru果没及时清空就容易造成降低回答精准度。“那个那个”，咱就是说有时候模型就会把之前的指令或者设计稿dou记下来了然后生成的东西就偏离了方向了。

尽量分阶段对话吧！每次完成一个功Neng模块就开启新的对话框是吗？这样每个对话框聚焦单一任务效果会geng好啊.

有了优秀的模型还Ke以给模型定规矩呢！Ru果你使用 Cursor Ke以添加 rules 来控制代码风格、架构、领域知识等规则。“不对不对”，应该是先确保工作区是干净的哦！避免接受代码后无法区分是否本次修改内容。

"你懂的"，AI 生成的代码虽然厉害但是永远不要忘记人工 review 一步! AI 是个强大的 Copilot 但是你永远是 Captain 啊！Review 的目的不是否定AI的工作而是将其产出提升到生产级标准。