来自YC内部的Vibe Coding经验，真的有被启发到

66 0 0

文章摘要

在过去一年中，Vibe Coding 逐渐成为硅谷和 Y Combinator（YC）创业者圈子中的热门技能。这种新型开发方式并非传统意义上的编程，也不是单纯依赖 AI 生成代码，而是结合了直觉、规划和迭代的灵活方法。Vibe Coding 的核心在于“顺着感觉、快速试错、不断调整方向”，同时将想法迅速转化为现实。许多 YC 创始人和独立开发者已经在日常工作中实践了这一方法，并总结出一套高效的方法论。无论是从 0 到 1 验证新想法，还是快速构建内部工具，Vibe Coding 都能显著提升开发速度和质量。

Y Combinator 合伙人 Tom Blomfield 在过去一个月中，使用 Claude Code、Windsurf 和 Aqua 等工具开发了一系列副项目，深入体验了 Vibe Coding。他录制了一段视频，详细讲解了如何高效利用这一方法。Vibe Coding 不仅本身表现优异，而且是一项可以持续提升的技能。通过不断尝试和总结经验，开发者可以不断提高效率。

对于没有编程经验的人，可以从 Replit 或 Lovable 等可视化工具入手。这些工具界面直观，适合产品经理和设计师快速验证创意。然而，这些工具在精细调整后端逻辑时灵活性较差，容易出现错误。对于有一定编程基础的人，Windsurf、Cursor 或 Claude Code 等工具可能更适合，因为它们能更好地结合 AI 的能力和开发者的经验，提供更灵活的控制。

在实际开发过程中，制定详细的开发计划是第一步。建议与 AI 一起制定计划，并将其整理成 Markdown 文件，放在项目文件夹中。计划应尽量细致，包括每个功能点、实现顺序和预期效果。遇到暂时不做的功能，可以直接标注“暂不实现”，并添加“待办事项”部分，记录未来可能需要补充的内容。计划的每一步都可以随时查阅和调整。

开发过程中，建议分步骤推进，每次只实现一小块功能，完成后立即测试和检查。如果发现计划不合理，应及时调整或删除。不要试图一次性完成所有功能，这样容易出错。每完成一个模块，就在计划中标记“已完成”，以便追踪进度。遇到问题时，优先回到计划，重新审视整体思路。这种做法不仅有助于对项目全局的清晰把控，还能让 AI 更好地理解需求。

版本控制是开发中的关键环节。建议全程使用 Git，确保代码库的整洁。每次新功能开发前，确保代码库处于干净状态。如果 AI 改错了代码，直接回退到上一个稳定版本，避免在错误的基础上反复修补。这种做法可以避免坏代码层层堆积，保持代码整洁。

测试同样至关重要。建议让 AI 编写高层次的集成测试，模拟用户操作，确保功能端到端可用。不要只关注底层的单元测试，更要关注整个流程是否顺畅。这样可以及时发现回归和不必要的修改，保证每次调整不会影响其他功能。每完成一个功能后，立即编写测试用例，并让 AI 解释每个测试覆盖的场景，这不仅能提升代码质量，还能帮助开发者更好地理解业务逻辑。

AI 不仅是写代码的工具，还能帮助处理许多繁琐任务。例如，配置 DNS 服务、生成网站图标、批量处理图片格式等任务，AI 可以快速完成，大大提升效率。在某些情况下，AI 甚至可以充当设计师或运维助手，让开发者专注于核心业务开发。

当遇到 Bug 时，直接将错误信息复制给 AI，通常能快速定位和修复问题。对于复杂的 Bug，可以让 AI 先分析三四个可能原因。每次修复失败后，重置代码并再次尝试，避免反复叠加错误。主流的编码工具基本都支持直接粘贴错误日志，有的甚至会自动注入日志信息。未来，AI 识别和修复 Bug 的能力只会越来越强。

给 AI 写清晰、具体的指令非常重要。不同工具有不同的指令格式，如 Cursor 规则、Windsurf 规则或 Claude 的 Markdown 文件。可以参考网上的建议，也可以自己总结经验。许多 YC 创始人为他们的 AI 编写了数百行指令，极大提升了效率。建议先用简单的指令测试效果，再逐步完善和细化，找到最适合自己的风格。

建议将相关文档下载到本地，放在项目文件夹的子目录中，让 AI 可以直接读取。指令中可以写明：“实现功能前，先阅读这些文档。”这种做法比在线检索更稳定、准确。有些人会使用 MCP 服务器管理文档，但本地管理在文档量不大时更为简单高效。

将 AI 当作老师，让它逐步解释代码实现，是学习新技术的好方法。可以让 AI 逐行解释代码，帮助理解每一个细节。这种做法比查阅 Stack Overflow 更高效，尤其是在遇到陌生的框架或工具时，让 AI 讲解底层逻辑可以大大缩短学习曲线。

遇到复杂功能时，建议单独开一个新项目，先做一个小型参考实现，不考虑主项目的复杂性。或者下载 GitHub 上的参考实现，让 AI 按照这个标准集成到主项目中。这种方式可以降低集成难度，提升成功率。模块化结构无论是人工开发还是 AI 辅助开发，都能让代码更易于理解和维护。

保持代码模块化、文件小巧，便于维护，也方便 AI 理解。采用模块化架构，保持清晰的外部接口，内部逻辑可以随时调整，只要接口和测试通过即可。未来，模块化服务架构会越来越普及，无论是开发者还是 AI，都能在清晰的边界下高效协作。

选择技术栈时，建议使用社区成熟、资料丰富的框架，如 Ruby on Rails。AI 在这些框架上的表现通常更好，因为训练数据多、约定一致。新兴语言如 Rust 或 Elixir，AI 的表现可能没那么稳定，但未来也有可能会变好。越是成熟的技术栈，AI 的表现就越稳定，越能帮助开发者快速落地想法。

截图可以帮助 AI 理解 UI 问题或获取设计灵感。语音输入也是高效的交互方式，尤其在长时间工作时能提升效率。AI 对语法和标点的容忍度很高，语音转录的小错误不会影响结果。现在有些工具已经能将语音内容直接转成指令，大大提高了输入效率。

确保代码正常工作、测试通过后再进行重构。可以让 AI 识别重复代码或重构候选部分，保持文件简洁，便于维护。在每个阶段结束后，让 AI 检查代码结构，看看哪些地方可以优化，哪些模块可以拆分，这样既能保证代码质量，也方便后续扩展。

AI 领域发展极快，几乎每周都有新模型和工具出现。建议多尝试不同模型，看看哪些更适合自己的需求。有的模型适合全局规划，有的适合具体实现，有的在调试或重构上表现更好。例如，Gemini 在代码索引和规划方面表现突出，Claude 3.7 Sonnet 在代码实现上更强，GPT-4.1 虽然强大，但在实际开发中也会有不足。多尝试、多对比，找到最适合自己的组合。