企业官网建设流程全解析

Vibe Coding是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化为核心，避免让 AI 失控导致项目混乱。

核心理念:规划就是一切。谨慎让 AI 自主规划，否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。

注意：以下经验分享并非普遍适用，请在具体实践中结合场景，辩证采纳。

🔑 元方法论 (Meta-Methodology)

该思想的核心是构建一个能够自我优化的 AI 系统。其递归本质可分解为以下步骤：

延伸阅读：A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems

1. 定义核心角色：

• α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。
• Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。

2. 描述递归的生命周期：

1. 创生 (Bootstrap):

   • 使用 AI 生成α-提示词和Ω-提示词的初始版本 (v1)。

2. 自省与进化 (Self-Correction & Evolution):

   • 使用Ω-提示词 (v1)优化α-提示词 (v1)，从而得到一个更强大的α-提示词 (v2)。

3. 创造 (Generation):

   • 使用进化后的α-提示词 (v2)生成所有需要的目标提示词和技能。

4. 循环与飞跃 (Recursive Loop):

   • 将新生成的、更强大的产物（甚至包括新版本的Ω-提示词）反馈给系统，再次用于优化α-提示词，从而启动持续进化。

3. 终极目标：

通过此持续的递归优化循环，系统在每次迭代中实现自我超越，无限逼近预设的预期状态。

🧭 道

• 凡是 ai 能做的，就不要人工做
• 一切问题问 ai
• 目的主导：开发过程中的一切动作围绕"目的"展开
• 上下文是 vibe coding 的第一性要素，垃圾进，垃圾出
• 系统性思考，实体，链接，功能/目的，三个维度
• 数据与函数即是编程的一切
• 输入，处理，输出刻画整个过程
• 多问 ai 是什么？，为什么？，怎么做？
• 先结构，后代码，一定要规划好框架，不然后面技术债还不完
• 奥卡姆剃刀定理，如无必要，勿增代码
• 帕累托法则，关注重要的那20%
• 逆向思考，先明确你的需求，从需求逆向构建代码
• 重复，多试几次，实在不行重新开个窗口，
• 专注，极致的专注可以击穿代码，一次只做一件事（神人除外）

🧩 法

• 一句话目标 + 非目标
• 正交性，功能不要太重复了，（这个分场景）
• 能抄不写，不重复造轮子，先问 ai 有没有合适的仓库，下载下来改
• 一定要看官方文档，先把官方文档爬下来喂给 ai
• 按职责拆模块
• 接口先行，实现后补
• 一次只改一个模块
• 文档即上下文，不是事后补

🛠️ 术

• 明确写清：能改什么，不能改什么
• Debug 只给：预期 vs 实际 + 最小复现
• 测试可交给 AI，断言人审
• 代码一多就切会话

📋 器

集成开发环境 (IDE) & 终端

• Visual Studio Code: 一款功能强大的集成开发环境，适合代码阅读与手动修改。其Local History插件对项目版本管理尤为便捷。
• 虚拟环境 (.venv): 强烈推荐使用，可实现项目环境的一键配置与隔离，特别适用于 Python 开发。
• Cursor: 已经占领用户心智高地，人尽皆知。
• Warp: 集成 AI 功能的现代化终端，能有效提升命令行操作和错误排查的效率。
• Neovim (nvim): 一款高性能的现代化 Vim 编辑器，拥有丰富的插件生态，是键盘流开发者的首选。
• LazyVim: 基于 Neovim 的配置框架，预置了 LSP、代码补全、调试等全套功能，实现了开箱即用与深度定制的平衡。

AI 模型 & 服务

• Claude Opus 4.5: 性能强大的 AI 模型，通过 Claude Code 等平台提供服务，并支持 CLI 和 IDE 插件。
• gpt-5.1-codex.1-codex (xhigh): 适用于处理大型项目和复杂逻辑的 AI 模型，可通过 Codex CLI 等平台使用。
• Droid: 提供对 Claude Opus 4.5 等多种模型的 CLI 访问。
• Kiro: 目前提供免费的 Claude Opus 4.5 模型访问，并提供客户端及 CLI 工具。
• Gemini CLI: 提供对 Gemini 模型的免费访问，适合执行脚本、整理文档和探索思路。
• antigravity: 目前由 Google 提供的免费 AI 服务，支持使用 Claude Opus 4.5 和 Gemini 3.0 Pro。
• AI Studio: Google 提供的免费服务，支持使用 Gemini 3.0 Pro 和 Nano Banana。
• Gemini Enterprise: 面向企业用户的 Google AI 服务，目前可以免费使用。
• GitHub Copilot: 由 GitHub 和 OpenAI 联合开发的 AI 代码补全工具。
• Kimi K2: 一款国产 AI 模型，适用于多种常规任务。
• GLM: 由智谱 AI 开发的国产大语言模型。
• Qwen: 由阿里巴巴开发的 AI 模型，其 CLI 工具提供免费使用额度。

开发与辅助工具

• Augment: 提供强大的上下文引擎和提示词优化功能。
• Windsurf: 为新用户提供免费额度的 AI 开发工具。
• Ollama: 本地大模型管理工具，可通过命令行方便地拉取和运行开源模型。
• Mermaid Chart: 用于将文本描述转换为架构图、序列图等可视化图表。
• NotebookLM: 一款用于 AI 解读资料、音频和生成思维导图的工具。
• Zread: AI 驱动的 GitHub 仓库阅读工具，有助于快速理解项目代码。
• tmux: 强大的终端复用工具，支持会话保持、分屏和后台任务，是服务器与多项目开发的理想选择。
• DBeaver: 一款通用数据库管理客户端，支持多种数据库，功能全面。

资源与模板

• 提示词库 (在线表格): 一个包含大量可直接复制使用的各类提示词的在线表格。
• 第三方系统提示词学习库: 用于学习和参考其他 AI 工具的系统提示词。
• Skills 制作器: 可根据需求生成定制化 Skills 的工具。
• 元提示词: 用于生成提示词的高级提示词。
• 通用项目架构模板: 可用于快速搭建标准化的项目目录结构。
• 元技能：Skills 的 Skills: 用于生成 Skills 的元技能。
• tmux快捷键大全: tmux 的快捷键参考文档。
• LazyVim快捷键大全: LazyVim 的快捷键参考文档。
• 二哥的Java进阶之路: 包含多种开发工具的详细配置教程。
• 虚拟卡: 可用于注册云服务等需要国际支付的场景。

编码模型性能分级参考

建议只选择第一梯队模型处理复杂任务，以确保最佳效果与效率。

• 第一梯队:codex-5.1-max-xhigh,claude-opus-4.5-xhigh,gpt-5.2-xhigh
• 第二梯队:claude-sonnet-4.5,kimi-k2-thinking,minimax-m2,glm-4.6,gemini-3.0-pro,gemini-2.5-pro
• 第三梯队:qwen3,SWE,grok4

📚 相关文档与资源

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  • 编程书籍推荐
• 核心资源:
  • 元提示词库: 用于生成提示词的高级提示词集合。
  • 元技能 (Meta-Skill): 用于生成 Skills 的 Skill。
  • 技能库 (Skills): 可直接集成的模块化技能仓库。
  • 技能生成器: 将任何资料转化为 Agent 可用技能的工具。
  • 在线提示词数据库: 包含数百个适用于各场景的用户及系统提示词的在线表格。
  • 第三方系统提示词仓库: 汇集了多种 AI 工具的系统提示词。
• 项目内部文档:
  • prompts-library 工具说明: 该工具支持在 Excel 和 Markdown 格式之间转换提示词，并包含数百个精选提示词。
  • coding_prompts 集合: 适用于 Vibe Coding 流程的专用提示词。
  • 系统提示词构建原则: 关于如何构建高效、可靠的 AI 系统提示词的综合指南。
  • 开发经验总结: 包含变量命名、文件结构、编码规范、架构原则等实践经验。
  • 通用项目架构模板: 提供多种项目类型的标准目录结构与最佳实践。
  • Augment MCP 配置文档: Augment 上下文引擎的详细配置说明。
  • system_prompts 集合: 用于指导 AI 开发的系统提示词，包含多个版本的开发规范与思维框架。

项目目录结构概览

本项目vibe-coding-cn的核心结构主要围绕知识管理、AI 提示词的组织与自动化展开。以下是经过整理和简化的目录树及各部分说明：

🖼️ 概览与演示

一句话：Vibe Coding =规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行，让「从想法到可维护代码」变成一条可审计的流水线，而不是一团无法迭代的巨石文件。

你能得到

• 成体系的提示词工具链：i18n/zh/prompts/system_prompts/约束 AI 行为边界，i18n/zh/prompts/coding_prompts/提供需求澄清、计划、执行的全链路脚本。
• 闭环交付路径：需求 → 上下文文档 → 实施计划 → 分步实现 → 自测 → 进度记录，全程可复盘、可移交。

📈 性能基准 (可选)

本仓库定位为「流程与提示词」而非性能型代码库，建议跟踪下列可观测指标（当前主要依赖人工记录，可在progress.md中打分/留痕）：

🚀 入门指南（这里是原作者的，不是我写的，我更新了一下我认为最好的模型）

要开始 Vibe Coding，你只需要以下两种工具之一：

• Claude Opus 5.0，在 Claude Code 中使用
• gpt-5.6-sol，在 Codex 中使用

本指南同时适用于 CLI 终端版本和 VSCode 扩展版本（Codex 和 Claude Code 都有扩展，且界面更新）。

(注：本指南早期版本使用的是Grok 3，后来切换到Gemini 2.5 Pro，现在我们使用的是Claude 4.5（或gpt-5.1-codex.1-codex (xhigh)）)

(注2：如果你想使用 Cursor，请查看本指南的 1.1 版本，但我们认为它目前不如 Codex CLI 或 Claude Code 强大)

⚙️ 完整设置流程1. 游戏设计文档（Game Design Document）

• 把你的游戏创意交给gpt-5.1-codex或Claude Opus 4.5，让它生成一份简洁的游戏设计文档，格式为 Markdown，文件名为game-design-document.md。
• 自己审阅并完善，确保与你的愿景一致。初期可以很简陋，目标是给 AI 提供游戏结构和意图的上下文。不要过度设计，后续会迭代。

2. 技术栈与CLAUDE.md/Agents.md

• 让gpt-5.1-codex或Claude Opus 4.5为你的游戏推荐最合适的技术栈（例如：多人3D游戏用 ThreeJS + WebSocket），保存为tech-stack.md。
  • 要求它提出最简单但最健壮的技术栈。
• 在终端中打开Claude Code或Codex CLI，使用/init命令，它会读取你已创建的两个 .md 文件，生成一套规则来正确引导大模型。
• 关键：一定要审查生成的规则。确保规则强调模块化（多文件）和禁止单体巨文件（monolith）。可能需要手动修改或补充规则。
  • 极其重要：某些规则必须设为"Always"（始终应用），确保 AI 在生成任何代码前都强制阅读。例如添加以下规则并标记为 "Always"：

    # 重要提示： # 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@architecture.md（包含完整数据库结构） # 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@game-design-document.md # 每完成一个重大功能或里程碑后，必须更新 memory-bank/@architecture.md

  • 其他（非 Always）规则要引导 AI 遵循你技术栈的最佳实践（如网络、状态管理等）。
  • 如果想要代码最干净、项目最优化，这一整套规则设置是强制性的。

3. 实施计划（Implementation Plan）

• 将以下内容提供给gpt-5.6-sol或Claude Opus 5.0：
  • 游戏设计文档（game-design-document.md）
  • 技术栈推荐（tech-stack.md）
• 让它生成一份详细的实施计划（Markdown 格式），包含一系列给 AI 开发者的分步指令。
  • 每一步要小而具体。
  • 每一步都必须包含验证正确性的测试。
  • 严禁包含代码——只写清晰、具体的指令。
  • 先聚焦于基础游戏，完整功能后面再加。

4. 记忆库（Memory Bank）

• 新建项目文件夹，并在 VSCode 中打开。
• 在项目根目录下创建子文件夹memory-bank。
• 将以下文件放入memory-bank：
  • game-design-document.md
  • tech-stack.md
  • implementation-plan.md
  • progress.md（新建一个空文件，用于记录已完成步骤）
  • architecture.md（新建一个空文件，用于记录每个文件的作用）

🎮 Vibe Coding 开发基础游戏

现在进入最爽的阶段！

确保一切清晰

• 在 VSCode 扩展中打开Codex或Claude Code，或者在项目终端启动 Claude Code / Codex CLI。
• 提示词：阅读/memory-bank里所有文档，implementation-plan.md是否完全清晰？你有哪些问题需要我澄清，让它对你来说 100% 明确？
• 它通常会问 9-10 个问题。全部回答完后，让它根据你的回答修改implementation-plan.md，让计划更完善。

你的第一个实施提示词

• 打开Codex或Claude Code（扩展或终端）。
• 提示词：阅读/memory-bank所有文档，然后执行实施计划的第 1 步。我会负责跑测试。在我验证测试通过前，不要开始第 2 步。验证通过后，打开progress.md记录你做了什么供后续开发者参考，再把新的架构洞察添加到architecture.md中解释每个文件的作用。
• 永远先用 "Ask" 模式或 "Plan Mode"（Claude Code 中按shift+tab），确认满意后再让 AI 执行该步骤。
• 极致 Vibe：安装 Superwhisper，用语音随便跟 Claude 或 gpt-5.6-sol 聊天，不用打字。

工作流

• 完成第 1 步后：
  • 把改动提交到 Git（不会用就问 AI）。
  • 新建聊天（/new或/clear）。
  • 提示词：阅读 memory-bank 所有文件，阅读 progress.md 了解之前的工作进度，然后继续实施计划第 2 步。在我验证测试前不要开始第 3 步。
• 重复此流程，直到整个implementation-plan.md全部完成。

✨ 添加细节功能

恭喜！你已经做出了基础游戏！可能还很粗糙、缺少功能，但现在可以尽情实验和打磨了。

• 想要雾效、后期处理、特效、音效？更好的飞机/汽车/城堡？绝美天空？
• 每增加一个主要功能，就新建一个feature-implementation.md，写短步骤+测试。
• 继续增量式实现和测试。

🐞 修复 Bug 与卡壳情况常规修复

• 如果某个提示词失败或搞崩了项目：
  • Claude Code 用/rewind回退；用 gpt-5.6-sol的话多提交 git，需要时 reset。
• 报错处理：
  • JavaScript 错误：打开浏览器控制台（F12），复制错误，贴给 AI；视觉问题截图发给它。
  • 懒人方案：安装 BrowserTools，自动复制错误和截图。

疑难杂症

• 实在卡住：
  • 回退到上一个 git commit（git reset），换新提示词重试。
• 极度卡壳：
  • 用 RepoPrompt 或 uithub 把整个代码库合成一个文件，然后丢给gpt-5.1-codex 或 Claude求救。

💡 技巧与窍门Claude Code & Codex 使用技巧

• 终端版 Claude Code / Codex CLI：在 VSCode 终端里运行，能直接看 diff、喂上下文，不用离开工作区。
• Claude Code 的/rewind：迭代跑偏时一键回滚到之前状态。
• 自定义命令：创建像/explain $参数这样的快捷命令，触发提示词：“深入分析代码，彻底理解 $参数 是怎么工作的。理解完告诉我，我再给你任务。” 让模型先拉满上下文再改代码。
• 清理上下文：经常用/clear或/compact（保留历史对话）。
• 省时大法（风险自负）：用claude --dangerously-skip-permissions或codex --yolo，彻底关闭确认弹窗。

其他实用技巧

• 小修改：用 gpt-5.6-sol
• 写顶级营销文案：用 Opus 5.0
• 生成优秀 2D 精灵图：用 ChatGPT + Nano Banana
• 生成音乐：用 Suno
• 生成音效：用 ElevenLabs
• 生成视频：用 Sora 2
• 提升提示词效果：
  • 加一句：“慢慢想，不着急，重要的是严格按我说的做，执行完美。如果我表达不够精确请提问。”
  • 在 Claude Code 中触发深度思考的关键词强度：think<think hard<think harder<ultrathink。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

• Q: 我在做应用不是游戏，这个流程一样吗？

  • A:基本完全一样！把 GDD 换成 PRD（产品需求文档）即可。你也可以先用 v0、Lovable、Bolt.new 快速原型，再把代码搬到 GitHub，然后克隆到本地用本指南继续开发。

• Q: 你那个空战游戏的飞机模型太牛了，但我一个提示词做不出来！

  • A:那不是一个提示词，是 ~30 个提示词 + 专门的plane-implementation.md文件引导的。用精准指令如“在机翼上为副翼切出空间”，而不是“做一个飞机”这种模糊指令。

• Q: 为什么现在 Claude Code 或 Codex CLI 比 Cursor 更强？

  • A:完全看个人喜好。我们强调的是：Claude Code 能更好发挥 Claude Opus 4.5 的实力，Codex CLI 能更好发挥 gpt-5.1-codex 的实力，而 Cursor 对这两者的利用都不如原生终端版。终端版还能在任意 IDE、使用 SSH 远程服务器等场景工作，自定义命令、子代理、钩子等功能也能长期大幅提升开发质量和速度。最后，即使你只是低配 Claude 或 ChatGPT 订阅，也完全够用。

• Q: 我不会搭建多人游戏的服务器怎么办？

  • A:问你的 AI。