Vibecoding · 导论
Vibecoding 不是一句话生成代码
自然语言降低了写代码的门槛，但可用软件仍需要明确需求、理解现状、验证改动并为结果负责。
本页目录
学完这一篇，你应该能够
- 理解自然语言开发的能力与边界
- 区分演示效果和可交付软件
- 建立最小开发闭环
感觉可以启动，证据才能完成
你可以用自然语言描述想法，让 AI 写界面、脚本和测试。但“页面出现了”只能证明某个演示能运行，不能证明数据安全、边界正确、手机可用或下次还能启动。
最小闭环有七步
一个可控流程通常包括需求澄清、规格与验收、理解现有项目、实现、代码审查、功能与端到端验证、人工验收与交接。小项目可以压缩文档，不能省掉责任。
- 先写要解决的问题
- 明确哪些行为不应发生
- 让改动保持在约定范围
- 用测试和实际页面验证
- 保存版本与下一步
AI 写得快，人要更会定义完成
代码生成速度提高后，瓶颈会转向需求、接口、测试数据、权限和验收。人的核心工作是提供清楚边界，识别风险，并拒绝把未验证的输出当成完成。
动手练习
写下一个你想做的小工具，用五句话说明用户、问题、输入、输出和成功标准；再补两条绝不能发生的行为。
完成标准
- 需求不再只是一句功能愿望
- 知道演示通过与正式交付的差别
- 项目有可执行的最小闭环
资料说明
根据 PandaUp 资料中的开放式开发流程、课件生成脚本与脱敏 Agent 工程案例重新编写。本文讲解可迁移的方法，不公开内部数据、个人记忆、真实票据或第三方受限内容。