Vibe Coding 实战指南：Y Combinator 的最佳实践

摘要

本文是 YC 合伙人 Tom 关于 Vibe Coding（利用 AI 辅助编程）的实战指南。文章强调将 AI 视为一种新的编程语言和范式，核心在于遵循专业软件工程的最佳实践。内容包括：与 LLM 合作制定项目计划、虔诚使用 Git 版本控制、编写高层级测试、利用 AI 处理 DevOps 和设计等非编码任务、高效的调试策略、提供明确的指令文档、选择成熟技术栈（如 Ruby on Rails）以获得更好的 AI 表现，以及通过语音和截图等创新交互方式提升效率。

内容框架与概述

文章开篇介绍了 Vibe Coding 的核心理念，将其比作几年前的提示工程，强调最佳实践正在快速演进。Tom 分享了 YC X25 批次六位创始人的实用技巧，包括在调试卡壳时切换到 LLM 原生界面、同时使用多个 AI 编码工具发挥各自优势、将自然语言视为新的编程语言、采用测试驱动开发以及先在纯 LLM 环境中规划架构等经验。

主体部分详细阐述了十二个实践框架。首先从工具选择入手，建议零基础用户使用 Replit 或 Lovable 等可视化工具，有经验开发者可直接使用 Cursor、Windsurf 或 Claude Code。Tom 强调在与 LLM 合作制定全面项目计划后再分步实施，每个部分完成后都进行测试和 Git 提交。他特别重视版本控制，建议频繁提交并在 AI 生成代码不理想时果断回滚，避免累积劣质代码。

在测试方面，Tom 推崇编写模拟用户操作的端到端集成测试，以捕捉 LLM 意外修改不相关代码导致的回归问题。他还拓展了 LLM 的应用场景，让 AI 完成 DNS 配置、托管设置、图标生成等 DevOps 和设计工作。调试时，他建议直接将完整错误信息粘贴给 LLM，复杂问题可让 AI 先分析几种可能原因，每次失败后回滚重试，必要时切换模型。

文章进一步探讨了提供明确指令、将外部文档本地化、为复杂功能先构建独立参考实现、保持代码小文件和模块化架构等进阶技巧。Tom 指出成熟框架如 Ruby on Rails 因训练数据丰富、约定明确而让 AI 表现更好。最后，他介绍了截图和语音输入等创新交互方式，并强调频繁重构和持续实验的重要性，因为不同模型在不同场景下各有优势。

核心概念及解读

Vibe Coding：一种利用 AI（特别是大语言模型）辅助甚至主导软件开发的新范式，将自然语言视为编程语言，需要提供详尽上下文并遵循专业软件工程最佳实践。

测试驱动开发（TDD）：先手动编写高质量测试用例作为约束规则，再让 LLM 生成能通过测试的代码，最后仅需概览代码模块化程度，避免微观管理代码库。

模块化架构：保持小文件和清晰的 API 边界，使 LLM 在不破坏外部接口的情况下可以自由修改内部实现，这种架构对人类和 AI 都更易于理解和维护。

Git 虔诚使用：频繁提交版本作为可靠的回滚点，遇到 AI 生成不理想代码时果断使用 git reset --hard HEAD 回滚到干净状态重试，避免累积层层叠叠的劣质代码。

参考实现：对于复杂功能，先在独立代码库中构建最小可行版本，或下载 GitHub 上的现有实现，然后让 LLM 参考这个清晰的示例在主项目中重新实现。

原文信息

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