VibeCoding实践：如何把AI工具放进真实开发流程

借助 AI 做应用时，我会先把想解决的问题写清楚，再逐步完成原型、实现与验证。这篇记录讨论的是如何把 AI 放进一套可以检查结果的开发流程。

什么是VibeCoding？

这里分享的是借助自然语言与 AI 协作做应用的实践：描述需求、生成实现、试用反馈，再继续修改。涉及真实用户和数据时，仍需要理解关键代码，并验证权限、输入和失败情况。

按任务选择工具

• Cursor — 用于 AI 辅助编码、项目理解和多文件修改
• Claude — 用于复杂逻辑设计和架构讨论
• GitHub Copilot — 辅助代码补全与编码
• Vercel v0 — UI原型快速生成

效率提升的关键

把 AI 工具纳入开发流程，需要同时做好问题拆解、实现、代码审查与验证。生成代码之后，仍要检查实际行为，并为发布和回滚做好准备。

如果你也想尝试VibeCoding，我的建议是：先从一个 side project 开始，不要一上来就在生产环境使用。选一个自己会真正使用的小工具，逐步补齐错误处理与维护记录。