Vibe Coding 指南（YC）

摘要

YC 采访多位使用 AI 编码的创始人后，总结出一套 AI 协作编程实践指南。文章将 AI 比作才华横溢但偶尔走神的实习生，强调需要通过周详规划、严格的版本控制、完善的测试体系来约束 AI 的"自由发挥"。核心理念是：小步快跑、频繁提交、失败即重置，并善用成熟框架和模块化架构来提升 AI 的表现。

内容框架与概述

文章从规划流程入手，建议与 AI 共同制定 Markdown 实施计划，采用增量开发方式，控制项目范围并追踪进度。随后强调版本控制的重要性——Git 是对抗 AI"天马行空"的后悔药，遇到问题应果断重置而非在错误上堆积更多错误。

在质量保障层面，文章主张优先编写端到端测试而非单元测试，用测试作为 AI 工作的护栏，防止 LLM 在修改代码时破坏不相关功能。调试时应善用错误信息、先分析后动手，必要时切换不同 AI 模型。

技术选型部分指出，成熟框架（如 Rails）因训练数据丰富而表现更佳，模块化架构比单体仓库更适合 AI 协作。文章还提到 AI 在 DevOps、设计、文档等编码之外的应用价值，最后强调持续改进、紧跟新模型发展的重要性。

核心概念及解读

Vibe Coding（氛围编程）：一种与 AI 协作的编程方式，但文章警告不能仅凭感觉，需要系统化的流程和规范来约束。

Git Reset 策略：当 AI 生成的代码偏离预期时，应立即重置到干净状态重新开始，避免在错误基础上修补，这是与 AI 协作的核心纪律。

测试即护栏：测试不仅保证质量，更是限制 AI 行为边界的工具。先写测试再让 AI 实现，能提供清晰的目标和约束。

模块化架构：边界清晰的服务化架构比庞大单体更适合 AI 理解和处理，单文件不应超过数千行。

训练数据决定表现：AI 对成熟语言框架的理解更深，新兴语言因公开代码较少而表现稍逊，技术选型直接影响 AI 协作效果。

原文信息

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