烧了2000美金后，我发现Vibe Coding“已死”！

摘要

本文作者在大量使用Claude Code进行AI编程实践后，提出从"Vibe Coding"向"Spec Coding"转型的方法论。核心观点是：随意对话式的Vibe Coding虽然上手快，但后期迭代会越改越乱；而通过结构化的Spec文档（PRD）来约束AI生成代码，可以大幅提高开发成功率和可维护性。文章分享了产品从0到1和迭代阶段的两套Prompt模板。

内容框架与概述

文章开篇引用OpenAI Sean Grove的观点"Everything is A Spec"，指出Vibe Coding存在两个核心问题：一是对话过程中的Prompt没有被保留，二是后期迭代时经常出现"改A却影响BC"的连锁反应，导致开发者疲于"救火"。

作者随后给出了解决方案——Spec Coding工作流。第一阶段是产品0到1，通过详细的System Prompt让AI扮演首席产品设计师，主动提问并输出包含用户画像、MVP功能列表、技术架构的PRD文档。第二阶段是产品迭代，先用Plan Mode与Opus模型对齐方案，确认无误后再切换到执行模式让Sonnet完成开发。

文章最后总结了Spec Coding的核心价值：PRD文档可持续更新、Spec具有"Write Once, Run Everywhere"的跨模型复用性，并指出随着LLM能力提升，Spec的价值会越来越大。

核心概念及解读

Vibe Coding：指与AI随意对话、即兴生成代码的编程方式。优点是上手快，缺点是Prompt不留存、后期迭代混乱，容易陷入"打地鼠"式的bug修复循环。

Spec Coding：通过结构化的规格文档（Spec）来约束AI代码生成的方法。核心理念是"Spec = New Code"，即详尽的规格说明本身就等同于代码的蓝图。

Plan Mode：Claude Code的规划模式，用于调用强模型（如Opus）深度理解需求并制定开发计划，在方案对齐后再切换到执行模式，模拟传统开发中的"需求评审会"流程。

PRD.md：产品需求文档的Markdown版本，包含核心目标、用户画像、MVP功能列表、版本规划、技术架构等，作为AI开发的"施工图"持续更新维护。

Write Once, Run Everywhere：Spec的跨平台特性，一份详尽的规格说明可以在不同AI工具、不同模型版本中复用，只要模型能力足够就能还原预期效果。

原文信息

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