Vibe Coding 实战：当代码不再需要手写

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基于 Vibe Coding Skeleton 的工程实践 对齐说明：涉及到具体落地细节时，以本仓库 CLAUDE.md / .pre-commit-config.yaml / ast-grep/ / sgconfig.yml / justfile 为准。

TL;DR：不是“让 AI 写代码”，而是“用工程化让 AI 写对代码”。

一、一个事实

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1.1 数据冲击

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某个真实项目（已脱敏），持续迭代约 8 个月，累计 1k+ 次提交。

除了需求拆解、业务梳理、架构调整与最终验收—— 绝大多数代码由 AI 生成，人负责决策与验收。

今天不聊 AI 能不能写代码。 聊的是：怎么让 AI 写对代码。

项目概况：

提交类型分布：

开发阶段演进（抽象）：

1.2 角色转变

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传统认知 vs 实际情况：

新的分工模式：

flowchart TB
    subgraph 人的工作
        A[需求拆解] --> B[业务梳理]
        B --> C[架构决策]
        C --> D[上下文准备]
        D --> E[验证审查]
    end

    subgraph AI的工作
        F[Controller]
        G[Service]
        H[Schema]
        I[Test]
        J[Migration]
        K[Config]
        L[Commit Message]
    end

    D --> F & G & H & I & J & K & L
    F & G & H & I & J & K & L --> E

角色定义：

二、为什么能做到

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2.1 上下文为王

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核心公式：

AI 写代码的水平 = 你提供上下文的水平

更完整的版本：

AI 交付质量 = 上下文质量 × 验证自动化 × 任务适配度

没有验证，输出只能算草稿；任务不适配，验证成本会爆炸。

上下文三层模型：

graph TB
    subgraph 上下文金字塔
        P["Project Context
技术栈 / 目录结构 / 命名规范 / 禁令
CLAUDE.md"]
        T["Task Context
需求 / 边界 / 验收标准 / 领域术语
Prompt"]
        S["Session Context
对话历史 / 中间结果
自动累积"]
    end

    P --> T --> S

    style P fill:#4ecdc4,stroke:#333,stroke-width:2px
    style T fill:#f38181
    style S fill:#fce38a

各层级详解：

投资回报：

投入产出比：Project >> Task >> Session

Project：8h 投入 → 所有任务受益（复利）
Task：5-10min → 当次任务
Session：0 → 当次对话

结论：Project Context 是"一次投入，持续受益"，复利最高。把精力花在写好 CLAUDE.md 上，是 ROI 最高的投资。

2.2 瓶颈转移

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开发流程对比：

graph TB
    subgraph 传统开发
        A1[需求] --> A2[设计] --> A3[编码] --> A4[测试] --> A5[部署]
    end
    subgraph AI辅助开发
        B1[需求] --> B2[设计] --> B3[AI生成] --> B4[验证] --> B5[部署]
    end

    style A3 fill:#ff6b6b,stroke:#333,stroke-width:3px
    style B4 fill:#ff6b6b,stroke:#333,stroke-width:3px

我的时间分配：

pie title 时间分配（经验值）
    "需求理解/架构设计" : 20
    "准备上下文" : 15
    "AI 生成(等待)" : 5
    "验证 + 修复" : 40
    "技术债偿还" : 20

关键洞察：

• 40% 时间在「验」，不是「写」
• 验证/修复相关的投入往往不低于“写新功能”
• 这印证了瓶颈从「写」转到「验」

三、怎么做到的

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3.1 项目级上下文：CLAUDE.md

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本项目用一个约 300 行的 CLAUDE.md 作为「AI 入职手册」。

注：不同 AI 工具对“上下文文件”的文件名有偏好（例如 CLAUDE.md、.cursorrules、AGENTS.md）。本质都是同一件事：把项目规则写成机器可读的入职手册。

核心结构：

# CLAUDE.md

## Project Overview        # 项目是干什么的
## Technology Stack        # 技术栈：Litestar + PostgreSQL + Redis + OpenDAL + Celery
## Basic Rules             # 基本规则：先激活 venv，用 uv 管理依赖
## Development Commands    # 常用命令：just lint, just test
## Architecture Overview   # 架构：DDD 分层，src/domain/ 下按业务组织
## Coding Style            # 风格：ruff 格式化，150 字符行宽
## Testing Guidelines      # 测试：pytest（fail-fast，warnings-as-errors）
## CLI Commands            # CLI：litestar database upgrade, litestar run

为什么有效：AI 不用猜，直接按规范来。

案例：ast-grep 如何拦截 AI 的坏习惯

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需求：写一个处理 PDF 临时文件的函数

AI 输出（常见模式）：

import tempfile
from pathlib import Path

def process_pdf(content: bytes) -> str:
    # 使用 delete=False 以便后续处理
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".pdf", delete=False) as tmp:
        tmp_path = Path(tmp.name)
        tmp.write(content)

    try:
        result = parse_pdf(tmp_path)
        return result
    finally:
        tmp_path.unlink(missing_ok=True)  # 手动清理

问题：

• delete=False 强迫引入手动清理逻辑，代码更长、维护成本更高
• 这类清理逻辑一旦遗漏/写错（例如忘记 try/finally），就会引入临时文件泄漏
• 同类代码越多，review 与一致性成本越高

ast-grep 拦截：

$ git commit -m "feat: add pdf processor"
error[no-tempfile-delete-false]: NamedTemporaryFile with delete=False is forbidden
  --> src/utils/pdf.py:6:10
   |
 6 |     with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".pdf", delete=False) as tmp:
   |          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^

修复后：

def process_pdf(content: bytes) -> str:
    with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".pdf") as tmp:  # 默认 delete=True
        tmp_path = Path(tmp.name)
        tmp.write(content)
        tmp.flush()  # 确保写入磁盘

        result = parse_pdf(tmp_path)
        return result
    # 退出 with 块时自动清理，无泄漏风险

关键点：不是靠 AI “自觉遵守” CLAUDE.md，而是靠 ast-grep 强制拦截。AI 可能还是会犯错，但错误代码无法通过 pre-commit 进入代码库。

3.2 自动化验证体系

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AI 生成的代码必须过质检流水线：门禁不过，就不应该进入主分支（至少先别推送/合入）。

本仓库示例把门禁分布在 pre-commit / commit-msg / pre-push 三个阶段。

验证流水线：

flowchart LR
    A[代码修改] --> B[pre-commit: ruff format]
    B --> C[pre-commit: ruff check]
    C --> D[pre-commit: ast-grep scan]
    D --> E[git commit]
    E --> F[commit-msg: Conventional Commits]
    F --> G[git push]
    G --> H[pre-push: pytest]

    style D fill:#ff6b6b,stroke:#333,stroke-width:2px
    style H fill:#4ecdc4,stroke:#333,stroke-width:2px

pre-commit 核心配置：

ast-grep：项目特定的 AI 防护栏

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AI 不知道项目的特殊约束，但 ast-grep 会自动拦截。

本仓库示例规则（节选）：

规则定义在 ast-grep/rules/，由 sgconfig.yml 加载，并通过 .pre-commit-config.yaml 在提交前自动执行。

踩坑实录

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案例：match/case 事件

# AI 生成了 Python 3.10 的 match/case
match value:
    case 1:
        return "one"
    case _:
        return "other"

• Cython 编译失败
• 人工 review 没发现
• 教训：写了 ast-grep 规则永久拦截

实际效果：AI 生成了 match/case？提交时直接报错，不用等人工 review。

ROI

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核心观点：自动化验证是信任 AI 的前提。

3.3 标准化设计

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标准化 = AI 友好。模式越固定，AI 越准确。

DDD 分层

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graph TB
    subgraph "src/"
        subgraph "domain/ 业务领域"
            US[users]
            FI[files]
        end

        subgraph "每个领域（固定四件套）"
            C[controller.py
HTTP 端点]
            S[service.py
业务逻辑]
            SC[schema.py
请求/响应 Schema]
            R[repository.py
数据访问]
        end

        DB[db/
models + session]
        UT[utils/
工具函数]
    end

    US --> C & S & SC & R
    FI --> C & S & SC & R
    C --> S --> R --> DB

命名规范

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目录约定（与本仓库一致）

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src/domain/
  users/
    controller.py
    service.py
    repository.py
    schema.py
  files/
    controller.py
    service.py
    repository.py
    schema.py

3.4 提示词工程

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分步确认模式

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我需要开发 [功能]。请按以下步骤：
1. 先读相关代码了解架构
2. 制定实现计划
3. 实现核心功能
4. 写测试
每完成一步暂停等我确认。

为什么有效：复杂任务拆成小步，每步可回退，减少返工。

常用技巧

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注：/clear / /compact 这类命令属于“工具能力”，不同客户端可能不同；核心目的是降噪、聚焦、降低返工。

核心原则

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flowchart LR
    A[明确具体] --> B[设边界]
    B --> C[分步骤]
    C --> D[验证确认]

    A1["不说「优化一下」
说「这里有 N+1 问题」"] -.-> A
    B1["明确什么要做
什么不要做"] -.-> B
    C1["复杂任务拆开
每步确认"] -.-> C
    D1["重要步骤
要求确认再继续"] -.-> D

四、边界与止损

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4.1 甜点区 vs 泥潭

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核心认知：不是「AI 能不能写」—— AI 都能写。是「验证成本高不高」。

flowchart TB
    subgraph 验证成本高
        subgraph Q1["❌ 泥潭区"]
            Q1A["复杂业务"]
            Q1B["性能优化"]
            Q1C["算法设计"]
        end
    end
    subgraph 验证成本低
        subgraph Q3["✅ 甜点区"]
            Q3A["CRUD接口"]
            Q3B["单元测试"]
            Q3C["配置文件"]
            Q3D["数据库迁移"]
        end
    end

    style Q3 fill:#4ecdc4,stroke:#333
    style Q1 fill:#ff6b6b,stroke:#333

判断标准：

案例：性能优化的正确姿势（脱敏）

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案例：N+1 查询优化

问题：测试环境某列表接口响应从百毫秒级飙到秒级。

错误做法 — 让 AI 在缺少数据的情况下“猜”：

我：这个接口太慢了，帮我优化
AI：加预加载 / 加缓存 / 加索引...（缺少证据，很可能无效）

正确做法 — 先把“运行时事实”拿出来：

1. 人：在测试环境执行 EXPLAIN (ANALYZE, BUFFERS)，拿到查询计划
2. AI（分析型）：根据计划定位瓶颈（例如某子查询导致重复扫描）
3. 人：确认改写思路 + 需要的索引/迁移策略
4. AI（执行型）：生成代码 + 迁移脚本 + 对应测试
5. 人：跑 `just test` 并做简单压测对比

结果：通常能把“秒级”拉回到“百毫秒级”（具体数字因业务而异）。

关键洞察：

教训：不是“AI 不会优化”，而是“AI 不能替你拿到运行时数据”。

4.2 放弃阈值

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核心：设止损线，别在泥潭里死磕。

4.3 AI 常见错误（真实案例）

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1. 过度简化 — 破坏隐含逻辑

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# AI "简化"前（正确）
if server_session_id != request.session["id"].encode():

# AI "简化"后（错误）
if server_session_id != request.session["id"]:
# bytes vs str 比较，永远不相等，所有用户被踢出登录

后果：用户认证失败，需回滚

2. 遗漏关键调用 — 上下文不足

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# AI 生成的代码
async def update_user_email_task(session, repo, user_id: int, email: str):
    await repo.update_email(user_id, email)
    # 忘记 await session.commit() ← 更新不会落库
    return {"status": "success"}

后果：数据库状态未持久化，任务状态丢失

3. 忽略项目约定 — 不知道特殊规则

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# AI 在 CLI 文件里写了全局导入
from src.domain.users.service import UserService  # ❌ 违反规则

# 应该用局部导入
def create_user():
    from src.domain.users.service import UserService  # ✅

后果：CLI 启动慢，循环依赖风险

应对策略：

原则：能自动拦截的，不靠人工 review。

五、行动清单

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立即可做（1天内）

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• 创建 CLAUDE.md，写清技术栈、架构、规范
• 固化最小验证闭环（例如 just lint / just test），让“跑一遍验证”成本接近 0
• 配置 pre-commit hooks（ruff + ast-grep + Conventional Commits 校验 + pre-push pytest）
• 识别项目中的甜点区任务（CRUD / 测试 / 迁移 / 配置）

中期投入（1周内）

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• 写 1-3 条最痛的 ast-grep 规则，拦截项目特定错误（零容忍）
• 建立提示词模板库
• 完善测试覆盖率

长期建设

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• 持续更新 CLAUDE.md
• 积累甜点区和泥潭案例
• 团队分享最佳实践

六、房间里的大象

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如果你只关心“怎么落地”，建议先看「五、行动清单」和「附录 A：本仓库可复用资产」。

我知道有人听完会想：

“如果代码都 AI 写了，我算什么？”

这个问题值得正面回答。

6.1 你的担忧是合理的

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6.2 几点澄清

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坏了，我成替身了

换个视角：你不是 AI 的秘书，AI 是你的实习生。

• 实习生能干活，但你得告诉他干什么
• 实习生会犯错，你得 Review
• 实习生干得好，功劳算你的

区别是：这个实习生不睡觉、不抱怨、不要工资，而且你可以同时带 10 个。

门槛降低了吗？

没有。门槛转移了——从"会写代码"转移到"理解系统 + 会验证"。

讽刺的是：AI 时代对工程师的要求更高了，不是更低了。

6.3 最诚实的回答

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“如果我还没成为架构师，是不是就直接被淘汰了？”

诚实的回答：可能是。

但这不是 AI 带来的新问题——这是软件行业一直存在的问题：

• 35 岁危机
• “写 CRUD 能写一辈子吗”
• “不往上走就等着被优化”

AI 只是把这个问题加速暴露了。

6.4 如果你感到焦虑

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1. 承认焦虑是合理的
2. 但焦虑不解决问题
3. 要么卷（学 Prompt、学架构、往上走）
4. 要么换赛道（AI 不擅长的领域）
5. 要么接受（成为"AI 协作者"，放下对"手写代码"的执念）

今天的分享不是要告诉你"你必须这样做"，而是分享一种可能性。

工具在变，但我们解决问题的核心价值没变。希望大家都能成为那个驾驭 AI 的人，而不是被 AI 驾驭的人。

6.5 认知带宽：那个没人说的瓶颈

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前面说"40% 时间在验"，但没说清楚：为什么验这么累？

答案是：算力可扩展，认知带宽不可扩展。

后果：

• AI 一秒吐出 3000 行代码，你要用 7 个单位的缓存去审
• 每次被打断（模型报错/追问/工具弹窗），你的"架构思路 KV Cache"就被清空
• 一天下来，没写几行代码，却比写 1000 行还累——这叫 Decision Fatigue

应对策略：

一句话：效率提升有天花板，天花板就是你的生物学极限。

硅基把 CPU 烧红了，换个散热器就行。 碳基把精神力烧干了，那叫 Burnout，重启都难。

附录 A：本仓库可复用资产（落地对照）

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这套方法论最怕“听懂了，但落不了地”。本仓库把关键资产都固化成了文件与命令：

• CLAUDE.md：项目级上下文（技术栈、目录结构、零容忍规则、常用命令）
• .pre-commit-config.yaml：提交前质量门禁（ruff/ast-grep/commit-msg 校验等）
• sgconfig.yml + ast-grep/rules/：项目特定规则（把“隐含约定”变成“可执行约束”）
• justfile：把常用验证命令固化成 just lint / just test
• docs/ai-collaboration.md：提示词模板与任务分区（甜点区/谨慎区/止损线）

一个最小闭环（示例）：

source .venv/bin/activate
uv sync --group=dev
just lint
just test

注：如果测试依赖数据库/缓存等外部服务，请按 README.md / CLAUDE.md 完成环境配置后再运行。

附录 B：多模型协作（抽象版）

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graph TD
    Human((人
Architect + Reviewer))

    subgraph 输入层
        Notes[语音/笔记/需求文档] --> Human
    end

    subgraph 决策层
        Human -->|方案评审/拆解| Planner[LLM
Architecture Review]
    end

    subgraph 执行层
        Planner -->|实现方案| Coder[LLM
Coding + Tests]
        Human -->|Context/CLAUDE.md| Coder
    end

    subgraph 验证层
        Coder --> Gate[ruff + ast-grep + pytest]
        Gate --> Human
    end

核心原则：人是决策节点，AI 是执行层；验证体系是信任的前提。

附录 C：关于本文档（一种自举）

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本文档由 AI 生成 —— 这本身就验证了文档的核心论点：

代码不用写了，但需求、架构、验证——一个都不能少。

分工：

用 AI 写「如何用 AI」，是最好的证明。

NOTE: I am not responsible for any expired content.
Created at: 2025-12-31T21:46:31+08:00
Updated at: 2026-01-03T03:58:25+08:00
Origin issue: https://github.com/ferstar/blog/issues/94