2026年必學：Vibe Coding幾個實用技巧，老手都在偷偷用！

大家好呀，我是飛魚

現在隨著 AI 的快速發展，越來越多的同學已經開始使用 AI 來輔助學習和工作了。

我的話也算是一個 AI 工具的重度使用者了，從非常早期就開始使用各種 AI 工具。

這三年，我一路看著 AI 起飛，變得越來越強。

這篇文章主要講講如何正確使用 AI，具體而言就是如何有效地進行 Vibe Coding。

首先有一個重要的前提：

❝
那就是我們可以不了解具體的技術細節，但一定要對任務有清晰的理解，有能力去判斷結果到底對不對。
當你對這個領域有一個基本的理解，甚至已經是這個領域的專家之後，那剩下的就是掌握一些技巧了。
❞

下面這些技巧可以很有效地提升#Vibe #Coding的成功率。

第一個技巧就是捨得花錢（哈哈）：

❝
儘量用能力最強的模型。
很多人會覺得免費的模型也挺好的。
但假設一個問題需要 100 分的能力才能解決，這並不意味著 80 分的模型就能解決問題的 80%。
因為對於一個問題最終只有兩個狀態，解決或者未解決，搞不定就是搞不定，模型能力不夠就是不行。
❞

第二個技巧是用例子寫提示詞：

❝
寫 Prompt 其實是一個非常難的事情，它對抽象能力、總結能力要求都非常高。
一方面面對一個並不太熟悉的領域，我們自身本來就很難寫出優秀的提示詞。
另一方面，對於大部分問題，我們可能只需要臨時處理一兩次，完全沒有必要去花精力思考如何寫出一個完美的提示詞。
所以，可以直接給 AI 一個示例，讓它照著模仿即可。
寫程式碼也是一個道理，大部分時候 AI 輸出的程式碼會過於複雜，包括冗餘的安全檢查或是不必要的功能回退。
這時候比起寫提示詞，直接給 AI 一個以前寫過的程式碼作為示例就要方便得多，輸出的質量也基本可以滿足需求。
❞

第三個技巧則是程式碼備份：

❝
很多時候，我們一個指令下去，往往有幾百行的程式碼被改動，涉及十幾個相關檔案，你幾乎沒有辦法手動撤回。
儘管你可以讓 AI 去做撤回，但根據我的經驗，極大的概率會越改越亂，越改越錯。
這時候一個歷史備份就可以避免我們另起爐灶，把做過的事又重新做一遍了。
不僅如此，良好的版本管理有助於我們後續人工排查進一步優化程式碼。
現在很多 #Vibe #Coding 工具都整合了 Git。
❞

第四個技巧就是寫文檔：

❝
有了 AI 之後，基本上我們大概率不會去仔細檢查程式碼細節了。
但這時候一方面我們又想要保證程式碼結構的清晰以及可維護性。
另一方面我們又想盡可能宏觀地把控設計思路。
那麼這時我們就可以讓 AI 在編寫程式碼的同時生成對應的文檔，讓它去解釋模組設計，寫介面說明輸出架構圖或者給出設計思路。
這樣我們就可以通過文檔來把控整個設計思路，避免 Vibe Coding 出的程式碼徹底成為一個黑盒。
❞

最後一個技巧也是最重要的技巧：

❝
我們其實不能指望 AI 一次就能寫出完美的程式碼。
我們需要給它反饋，告訴它哪裡不對，哪裡需要改進。
更重要的是我們要讓這個反饋過程自動化，形成一個閉環，讓 AI 能夠不斷地修正自己的錯誤，逐步提升程式碼的質量。
❞

❝
最後想看技術文章的，可以去我的個人網站：hardyfish.top/
❞

原文出處：https://juejin.cn/post/7609504603010662415