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vibe coding的好姿势与坏姿势

内容摘要

讨论 vibe coding 的最佳实践、潜在风险及不同开发者的观点。

1. 关键信息

  • #1 提出建立 vibe coding 最佳实践与安全规范,涵盖 git 策略、架构理解、保存交换协议、agent 守则、QA 与测试 (#1)。
  • #7 强调明确自身目标与 AI 行为边界 (#7)。
  • #13 指出 0 to 1 与维护场景所需姿势不同 (#13)。
  • #16 延伸讨论复杂 harness 能否推动 LLM 能力边界 (#16)。

2. 羊毛/优惠信息

3. 最新动态

4. 争议或不同意见

  • #5 认为坏姿势(让模型 rough repo)更高效 (#5)。
  • #11 与 #16 认为过度流程在模型迭代后变得多余 (#11, #16)。
  • #14 认为规划速度赶不上模型迭代,harness 无用 (#14)。
  • #13 与 #14 对 vibe coding 必要性存在分歧 (#13, #14)。

5. 行动建议

  • 制定团队级 vibe coding 规范与安全基线。
  • 区分项目类型(探索式 vs 维护)采用不同策略。
  • 定期评估流程成本与模型能力迭代的平衡。
原始内容
--- 第 1 楼来自 Rosmontis 的回复 (2026-03-25 10:09:27 PDT) ---

众所周知,强大的CC,codex和opencode已经几乎无所不能,但再无所不能的系统也有弱点,从人类方的词不达意到agent方面的误解,过度执行,context爆炸到权限管理问题和安全问题。因此我们需要像fluent python和effective C++那样写一套vibe coding的最佳实践指南和规范,比如我现在能想到的:

第 0 步:做好安全底座

git 策略
branch 规则
本地备份 / 快照
回滚流程

第 1 步:理解架构,自己写架构而不要交给机器

读系统
画模块边界
写出为什么这么设计
明确稳定接口和替换点

第 2 步:提前写好保存和交换协议,记忆的skill

写好PROGRESS.md的skill
记录.ai/facts* .ai/decisions* .ai/issues的skill
针对agent的文本交换协议

第 3 步:使用agent的守则

永远先 plan
plan 必须写目标/假设/不改动范围/验证
执行前人工过边界
大改动必须拆小步

第 4 步:QA 层

连接fuzzing MCP
project-specific QA skill
regression test 模板
测试命令与 artifact 规范

有些本身就是SDE/SRE/sys design的基础规则,有些是vibe coding的特有规则。归根结底,vibe coding的核心是怎么与超出我们理解的复杂系统打交道,就像我之前在网上看到一个比喻,vibe coding好似指导和使唤一个能力超强的外星人工作,但你一个不注意它随时就会把事情搞砸。

坛里SDE大佬众多,斗胆抛砖引玉一下,欢迎大家分享平常vibe coding的姿势和实践。

--- 第 2 楼来自 258 的回复 (2026-03-25 10:14:24 PDT) ---

谢谢分享 你头像怎么没了?

--- 第 3 楼来自 Aspartame 的回复 (2026-03-25 10:14:36 PDT) ---

摇滚如何入门

踹门进去就行了

--- 第 4 楼来自 Rosmontis 的回复 (2026-03-25 10:15:07 PDT) ---

努力学习,不刷论坛,降低存在感(

--- 第 5 楼来自 Hunterlord 的回复 (2026-03-25 10:16:08 PDT) ---

好姿势是传教士面对面得到谆谆教诲,坏姿势是让CC rough后入我的repo,我更喜欢坏姿势

--- 第 6 楼来自 uplus5f7b 的回复 (2026-03-25 10:28:26 PDT) ---

我之前问过claude这个问题 它给我的答案和你说的差不多

--- 第 7 楼来自 郁小南 的回复 (2026-03-25 10:45:52 PDT) ---

两点 1. 你要知道自己在干嘛 2. 你要知道AI在干嘛

--- 第 8 楼来自 Eternal 的回复 (2026-03-25 13:32:46 PDT) ---

太麻烦了,有时候还是自己写更快一点

--- 第 9 楼来自 masue 的回复 (2026-03-25 13:59:53 PDT) ---

朋友

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但是我是写库的

--- 第 10 楼来自 flywire 的回复 (2026-03-25 14:43:08 PDT) ---

一个纺织工人

操心那么多干什么?

--- 第 11 楼来自 非交换几何 的回复 (2026-03-25 15:12:02 PDT) ---

感觉无所谓,模型迭代之后肯定不需要那么麻烦了。

这就相当于纺织机刚出现的时候教人们怎么垫脚垫让震动小点(随口胡说的例子),长远来看都是无所谓的东西

--- 第 12 楼来自 gin_m 的回复 (2026-03-25 15:23:55 PDT) ---

vibe 时候 屁股翘起来 成功率会提高

source: trust me bro.

--- 第 13 楼来自 icework 的回复 (2026-03-25 15:25:54 PDT) ---

看你 vibe coding 什么。做 0 to 1 的产品 和大型项目 maintainence 所需要的姿势显然是完全不一样的

--- 第 14 楼来自 黑卡会员 的回复 (2026-03-25 18:38:26 PDT) ---

没必要,想这么多有的没的本质上还是在古法写code,plan的速度比不上模型迭代的速度

--- 第 15 楼来自 Chickenrice 的回复 (2026-03-25 20:22:01 PDT) ---

真的 每天 都tm是新tool 新concept。

头都学秃了,天天想着best practise,还没想好,新的又来了

--- 第 16 楼来自 收束观测者 的回复 (2026-03-29 18:53:19 PDT) ---

【引用自 非交换几何】:
模型迭代之后肯定不需要那么麻烦了
今天看书再次看到一个观点
【引用自 未知】:
现代人还在用狩猎采集者的大脑,狩猎采集者的道德观
150个人就是我们的大脑可以处理的社交关系上限
我们的大脑对视野范围内的事情抱有不成比例的道德感和同情心
但是实际上民主政体下个人需要面对的是几亿人的国家政治,更全球性危机比如气候和核战争需要全球协作来应对,现代的全球经济协作更是几十亿人的共同市场
人类发明出来的各种虚构概念,从宗教到国家到公司到法律都是为了让功能有限的远古狩猎采集者大脑可以实现几十亿人的共同社群协作而创造的
那么以此类推

是不是各种复杂的harness也能把LLM给推得非常非常远

--- 第 17 楼来自 258 的回复 (2026-03-29 19:01:12 PDT) ---

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请选择你的英雄

--- 第 18 楼来自 uplus5f7b 的回复 (2026-03-30 11:03:24 PDT) ---

而我看到这段话第一反应是

哪怕人类发明出各种虚构概念让几十亿人共同协作 站在金字塔顶端掌握AI电闸的那帮人还是用着狩猎采集者的大脑 所以150个人就是他们能处理的社交关系上限

而这种社交上限导致了他们本能地会把千里之外的剩下几十亿人不当人看 不会产生成比例的道德感和同情心

--- 第 19 楼来自 争取多活两年 的回复 (2026-04-09 20:01:18 PDT) ---

harness就是营销名词。除了AI剩下的都叫harness,以后地球也就是个AI的大号harness,如果不是宇宙的话。

--- 第 20 楼来自 Ss004 的回复 (2026-04-10 18:49:14 PDT) ---

每天八小时,如果每个小时除了午饭一小时都能有个10分钟(7个)meaningful conversation 就很了不起了,了解150人知道他想干什么,什么他干不了这得日积累月;换AI 简直分分钟了解这250人都关心什么。