来源：https://github.com/datawhalechina/vibe-vibe

核心特征

Vibe Coding = 通过对话迭代，将模糊需求逐步变成实际产品。

关键不是提示词长短，而是需求的明确程度。Vibe Coding 适合需求模糊、需要探索的项目。

交互式开发过程

Vibe Coding 不是一次性给出完整需求，而是通过多轮对话逐步完善：

graph LR
    A[模糊想法] --> B[初步实现]
    B --> C[测试反馈]
    C --> D[调整需求]
    D --> E[迭代改进]
    E --> F[需求清晰]

真实对话案例

第1轮 - 初始需求

你：我想做个记录喝水的小工具
AI：我帮你做一个简单的喝水打卡网页...

第2轮 - 基于初版反馈

你：不错，但我想加入提醒功能，每天下午3点提醒
AI：好的，添加定时提醒功能...

第3轮 - 细节完善

你：提醒要能自定义时间，还要显示本周进度
AI：增加时间设置和进度统计...

第4轮 - 功能扩展

你：再做个周报，统计每天喝水量趋势
AI：添加数据可视化和周报生成...

第5轮 - 最终调整

你：界面简化一下，只保留核心功能
AI：优化界面布局，突出核心功能...

四个核心要素

1. 需求探索

当想法还不清晰时，Vibe Coding 帮你快速试错。花几分钟做出基础版本，然后根据实际体验调整方向。

2. 对话累积

每次对话都建立在前面的基础上，AI 会记住之前的实现细节。对话记录本身就是项目文档。

3. 迭代优化

看到实际效果后，才能明确真正的需求。Vibe Coding 支持快速的"生成-反馈-调整"循环。

4. Context 管理

随着对话深入，AI 会累积项目的上下文信息。关键决策和重要需求会在对话中自然沉淀。

与 Spec Coding 的区别

关键差异：需求的确定性，而非表达长度。

• Vibe Coding：需求模糊，通过对话澄清
• Spec Coding：需求明确，按规范执行

实际上，Vibe Coding 的对话可能比 Spec 文档更长，但重点是动态澄清而非静态描述。

适用场景

• 产品想法验证：快速做出原型测试用户反应
• 个人工具开发：满足自己特定需求的小工具
• 学习实验：通过实际项目学习编程概念
• 创意项目：需求不明确、需要探索创新

使用技巧

开始对话

• 描述核心功能，不要纠结细节
• 接受第一个版本的不完美
• 重点关注核心逻辑是否正确

迭代过程

• 每次只调整1-2个功能点
• 用具体的例子说明问题
• 保留重要的决策记录

Context 维护

• 定期总结已完成的功能
• 明确当前调整的重点
• 必要时重新开始对话避免混淆

Vibe Coding 的核心价值在于将思考过程外化，通过与 AI 的对话逐步理清需求，最终得到真正想要的产品。

下一节我们了解 Spec Coding，看看需求明确时的开发方式。