Vibe Coding 工作流心得：與 AI 高效協作的實踐

來源: @hunterweb303

日期: Sun Dec 14 07:10:00 +0000 2025

標籤: AI 開發 工作流程 提示工程

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來源: @hunterweb303 (0x 哆啦A梦)日期: 2025-02-13 標籤: AI 協作 Vibe Coding 開發流程 文檔管理

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核心問題

在與 AI 協作編程時，常見的焦慮場景：

• AI 頻繁犯錯，特別是對接 API 時
• AI 會「幻想」不存在的端點或參數結構
• 已完成的功能被 AI 重新改動或改壞
• 小修改導致整個專案崩潰

三大核心原則

原則	說明	作用
建立事實錨點	提供明確的開發文檔和 API 文檔	避免 AI 幻想，確保實現基於真實規格
狀態鎖定	維護工作流文檔，記錄已實現的架構	防止 AI 重複工作或破壞已完成功能
模組化設計	將專案拆分成獨立模組	降低單點修改的影響範圍

實踐方法

1. 開發前準備：建立事實錨點

準備文檔

• 撰寫開發文檔，明確需求和架構
• 下載相關 API 文檔（前後端對接）
• 下載合約源碼（dApp 開發）

讓 AI 通讀並規劃

• 要求 AI 先通讀所有文檔
• 讓 AI 總結自己的開發計劃
• 確認 AI 理解正確的端點和參數結構

避免的問題

• ❌ 使用錯誤的 API 端點
• ❌ 幻想不存在的參數結構
• ❌ 前後端對接時的格式錯誤

2. 開發過程：工作流文檔管理

建立單一事實來源

• 建立工作流文檔，記錄：
  • 已實現的架構
  • 已完成的功能實現方式
  • 待完成的 TODO 清單

持續更新

• 每完成一個 TODO 就更新一次文檔
• 記錄關鍵決策和實現細節
• 標記已驗證的功能點

效果

• ✅ 避免 AI 重複實現已完成功能
• ✅ 防止 AI 改壞已驗證的實現
• ✅ 保持專案狀態的一致性

3. 架構設計：模組化維護

模組化原則

• 將功能拆分成獨立模組
• 明確模組間的介面和依賴
• 每個模組有清晰的職責範圍

優勢

• 方便後續維護和優化
• 降低改動的影響範圍
• 減少 AI 因小修改導致專案崩潰的風險

實踐總結

這套工作流的本質是透過文檔建立「單一事實來源」，讓 AI 的工作有明確的參考依據，而非依賴模型本身可能過時或不準確的知識。

適用場景

• API 對接（前後端、第三方服務）
• dApp 開發（智能合約整合）
• 複雜業務邏輯實現
• 需要多次迭代的專案

核心思維

• 不是盯著 AI 幹活，而是給 AI 正確的「工作指南」
• 用文檔鎖定狀態，而非依賴 AI 記憶
• 模組化降低風險，而非事後補救