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胖虎 AI2026-05-27
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6.1m

工作流 ​

Vibe Coding 的关键，不是让 AI 一次性生成完整项目，而是建立一套稳定、可控、可回滚的开发流程。

很多新手使用 AI 编程工具时，最容易犯的错误是：

我有一个想法
→ 直接让 AI 写完整项目
→ 项目能跑一点
→ 继续让 AI 加功能
→ 代码越来越乱
→ 出错后让 AI 继续修
→ 越修越乱

更可靠的方式是：

先澄清需求
→ 再制定计划
→ 拆成小任务
→ 一次只做一步
→ 每步检查 diff
→ 每步运行验证
→ 重要改动人工确认

这就是 Vibe Coding 工作流。

一句话理解 ​

Vibe Coding 工作流，就是让 AI 按清楚步骤参与开发，而不是让 AI 随机生成代码。

好的工作流可以帮助你：

  • 减少 AI 乱改代码；
  • 避免一次生成过多不可控代码；
  • 降低调试难度；
  • 保持项目结构清晰；
  • 方便回滚错误修改；
  • 提高代码质量；
  • 更安全地部署上线。

本模块你会学到什么？ ​

完成本模块后，你应该能够：

  • 理解 Vibe Coding 的标准流程；
  • 在写代码前让 AI 先制定计划；
  • 把大任务拆成小任务；
  • 使用 Git 管理 AI 生成代码；
  • 检查 AI 修改了哪些文件；
  • 让 AI 进行代码审查；
  • 在关键节点进行人工确认；
  • 避免 AI 修 Bug 越修越乱；
  • 建立适合自己的 AI 辅助开发流程。

推荐学习顺序 ​

顺序文章你会学到什么
1Vibe Coding 标准工作流从想法到上线的完整流程
2先计划再写代码如何让 AI 先分析和制定方案
3小步开发如何拆小任务、降低失控风险
4Git 工作流如何用 Git 管理 AI 修改
5AI 代码审查流程如何让 AI 和人一起检查代码
6Human-in-the-loop 人工确认哪些环节必须由人最终判断

为什么工作流比工具更重要？ ​

很多人学习 Vibe Coding 时，会优先关注工具：

用 Cursor 还是 Windsurf？
用 Claude Code 还是 Codex？
用 Lovable 还是 Bolt？

工具当然重要，但真正决定结果质量的是工作流。

同一个工具，不同使用方式，结果可能完全不同。

不好的用法：

直接帮我做完整项目。

好的用法：

请先根据我的想法生成 SPEC.md。
然后拆成 TASKS.md。
接下来每次只执行一个任务。
每次修改前先说明计划。
每次修改后总结 diff。

工具只是执行者，工作流才是控制系统。

Vibe Coding 标准流程总览 ​

推荐流程如下：

1. 描述想法
2. 让 AI 反问需求
3. 生成 SPEC.md
4. 生成 TASKS.md
5. 先计划再写代码
6. 小步开发
7. 每步运行检查
8. 查看 Git diff
9. AI 代码审查
10. 人工确认
11. 部署上线
12. 持续维护

这套流程适合大多数 AI 辅助开发项目。

如果只是改一句文案，可以简化。
如果是复杂项目，就应该严格执行。

工作流的核心原则 ​

1. 先需求，后代码 ​

不要一上来写代码。

先明确：

  • 用户是谁；
  • 解决什么问题；
  • 第一版做什么；
  • 第一版不做什么；
  • 用什么技术栈；
  • 什么结果算完成。

2. 先计划，后执行 ​

复杂任务必须先让 AI 给计划。

请先说明你准备修改哪些文件、为什么修改、风险是什么。
不要直接写代码。

3. 一次只做一个小任务 ​

不要让 AI 一次完成所有功能。

推荐：

请只实现搜索功能，不要修改收藏、筛选和样式。

4. 每次都看 diff ​

AI 修改代码后，必须查看变更。

bash
git diff

或者让 AI 总结：

请逐文件说明你刚才修改了什么。

5. 重要节点人工确认 ​

AI 可以建议，但不能替你负责。

必须人工确认：

  • 需求范围；
  • 技术方案；
  • 大范围修改；
  • 数据库操作；
  • 权限相关代码；
  • 支付相关代码；
  • 部署上线；
  • 删除和覆盖操作。

不推荐的工作流 ​

一句话生成完整项目
→ 不看代码
→ 不看 diff
→ 不测试
→ 不检查安全
→ 直接部署

这种方式非常危险。

它可能导致：

  • 项目结构混乱；
  • 代码不可维护；
  • API Key 泄露；
  • 数据库操作不安全；
  • 登录权限错误；
  • 页面只是表面能用；
  • 后续无法继续迭代。

推荐的工作流 ​

想法
→ 需求澄清
→ SPEC.md
→ TASKS.md
→ 单任务执行
→ Git diff
→ 测试
→ 代码审查
→ 人工确认
→ 提交

这套流程看起来更慢，但长期更快。

因为它减少了返工、误改和安全风险。

适合不同人群的工作流 ​

零基础用户 ​

推荐简化版：

1. 描述想法
2. 让 AI 提问
3. 生成页面
4. 本地运行
5. 小步修改
6. 检查页面
7. 部署静态页面

重点：

  • 不做复杂后端；
  • 不接生产数据；
  • 不处理支付和登录；
  • 先做可演示原型。

产品经理 ​

推荐原型版：

1. 描述产品想法
2. 生成 SPEC.md
3. 生成 UI Prompt
4. 生成页面原型
5. 迭代交互
6. 整理用户反馈
7. 交给开发者评估

重点：

  • 控制 MVP 范围；
  • 不把原型当生产代码；
  • 重点验证用户价值。

开发者 ​

推荐工程版：

1. 阅读 issue 或需求
2. 让 AI 分析相关文件
3. 生成修改计划
4. 小步执行
5. 运行测试
6. 查看 diff
7. AI 审查
8. 人工审查
9. 提交 PR

重点：

  • 保护主分支；
  • 保持测试；
  • 避免无关重构；
  • 审查安全风险。

本模块的最终目标 ​

学完本模块后，你应该形成一种习惯：

不让 AI 随便改项目，而是让 AI 按流程协作。

真正可靠的 Vibe Coding，不是“感觉来了就让 AI 写”，而是：

清楚需求
明确计划
小步执行
持续验证
人工确认

小结 ​

Vibe Coding 工作流是 AI 辅助开发的安全边界。

你可以把它理解成：

让 AI 高效工作，同时防止 AI 失控。

最核心的 6 条原则：

  1. 先需求，后代码
  2. 先计划，后执行
  3. 一次只做一个小任务
  4. 每次都看 Git diff
  5. 重要改动必须测试
  6. 关键节点必须人工确认

掌握这些流程后，你才能把 Vibe Coding 从“随机生成代码”升级为“可靠的软件开发方法”。

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