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Vibe Coding 道法术器：人机协作框架

☯️ 道法术器

先解决人工智能协作问题，再用人工智能解决其他可表达、可拆解、可约束、可验证的问题。

  • 道：确定人与 AI 的协作关系、责任边界和可靠性来源。
  • 法：把问题抽象成目标、对象、约束、路径和验证标准。
  • 术：把抽象方法落成流程、文档、门禁和迭代动作。
  • 器：用工具承载读写文件、执行命令、运行测试、提交版本和交付结果。

☯️ 道

Demis Hassabis：“首先解决人工智能问题，然后再用人工智能解决其他所有问题”

大语言模型的底层能力是通用语言能力：理解、改写、分类、推理、规划、翻译、归纳、生成和校验语言结构。所以遇到任何任务，第一步是判断这个任务能否被语言表达、拆解、约束和验证；它能否通过语言能力直接完成，或间接转化为工具调用、文件修改、流程编排、数据处理与代码实现。代码能力是最直观的例子：编程本质上可以理解为把人的意图翻译成计算机可执行的指令。Vibe Coding 的关键，就是把“模糊想法”逐步压缩成“明确语言”，再把明确语言转成可运行、可测试、可回滚的工程产物。人负责目标、价值、边界、取舍和最终验收；AI 负责理解上下文、生成计划、调用工具、修改文件、整理证据和放大执行；可靠性来自测试、脚本、类型、schema、CI、检查清单和可审查 diff。先把 AI 协作方式固定下来，才能稳定地用 AI 解决编程、写作、分析、研究、自动化和系统构建问题。

🧭 法

法层面描述抽象层广泛适用方法。

  • 问题求解：目标、现状、差距、标准、约束、对象、路径。
  • 思维模型：第一性原理、奥卡姆剃刀、逆向思维、多阶思维、状态空间。
  • 抽象方法：把复杂对象拆成状态、关系、过程、变换和不变量。
  • 提示词构造：先用“目标、对象、约束”构造提示词和思考框架；目标说明要达成什么，对象说明要处理什么，约束限定可行空间。

🛠️ 术

术层面回答“具体怎么做”，把抽象方法落成流程、文档、门禁和 Git 迭代，让人与 AI 可以按同一套工程闭环协作。

  • 流程：从需求表达、计划拆解、执行修改、运行验证到交付复盘。
  • 文档：把环境、命令、配置、接口、约束和验收标准写清楚。
  • 门禁：把验收标准转成测试、lint、类型、schema、脚本、CI 和检查清单。
  • Git：用 commit、branch、diff、tag 和 push 固定每次可回滚的工程进展。
  • 方法：提示词、任务清单、调试流程、审查流程、复盘流程和技术栈选择。

🧰 器

器层面回答“用什么工具承载方法和流程”，重点是把 AI 协作落到可读写文件、可执行命令、可验证结果和可回滚版本的真实环境中，器不是核心，但器决定效率和可执行边界。没有器，道、法、术只能停留在语言里；有了器，AI 才能从聊天框进入真实文件、命令、测试和版本控制。

操作系统与运行底座

  • WSL2: Windows 用户推荐优先启用 WSL2，把 Linux 开发环境放进 Windows 内部，兼顾本地桌面软件和类 Linux 命令行生态。
  • Ubuntu: 新手和通用开发场景优先推荐 Ubuntu，软件包、教程、社区资料和服务器环境最完整，适合作为 WSL2、服务器和本地 Linux 的默认发行版。
  • Windows 11 + WSL2 + Ubuntu: 新电脑最推荐组合；Windows 负责桌面、浏览器、IDE 和日常软件，Ubuntu 负责 Git、Node.js、Python、脚本、数据库客户端和 AI CLI。
  • macOS: 适合移动开发、前端开发和日常独立开发，配合 Homebrew、终端、Git、Node.js、Python 和 AI CLI 可以形成稳定工作站。
  • Linux Server: 适合长期运行、部署、自动化任务、数据库、爬虫、后台服务和远程开发；优先选择 Ubuntu Server LTS。
  • 不推荐裸 Windows 命令行作为主开发环境: 可以使用 Windows 桌面工具，但复杂开发、脚本、依赖安装和 AI CLI 执行优先放在 WSL2/Ubuntu 中完成。

AI CLI 与模型服务

编者注（2026-10-14）｜独立说明
下面模型名称、免费访问与额度属于原文时点的描述，应按当前官方页面、账号及地区资格核对。2026-10-14抽查Kiro价格页，免费层列50 credits、开放权重模型及Claude Sonnet 4.5，不能据此确认原文“免费Claude Opus 4.7访问”。其余条目未逐项认证，不能推定全部仍免费或默认可用。来源：Kiro官方价格页。

  • Codex CLI: 本教程默认 AI CLI 路线，用于需求拆解、代码修改、命令执行、测试验证与 Git 迭代。
  • Codex CLI 配置基线: 可通过一条命令安装到 ~/.codex/，安装前自动备份，支持恢复。
  • Claude Opus 4.7: 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-5.5 (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 4.7 等多种模型的 CLI 访问。
  • Kiro: 目前提供免费的 Claude Opus 4.7 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 4.7 和 Gemini 3.1 Pro。
  • AI Studio: Google 提供的免费服务，支持使用 Gemini 3.1 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 K2.5: 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。
  • 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。

编辑与开发环境

  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。

版本控制与协作

  • Git: 分布式版本控制工具，用于记录代码变更、分支实验、回滚历史与协作交付。
  • GitHub: 代码托管与协作平台，用于远端仓库、Issue、Pull Request、Actions 与项目发布。

数据与存储工具

  • DBeaver: 通用数据库管理客户端，支持 PostgreSQL、MySQL、SQLite、MariaDB、Oracle、SQL Server 等多种数据库。
  • PostgreSQL / MySQL / SQLite: 常见关系型数据库，用于持久化业务数据、验证数据模型和支撑本地开发。
  • Redis: 常见缓存与键值存储工具，用于会话、队列、缓存、速率限制和临时状态。
  • 对象存储与备份工具: 用于文件、图片、日志、数据导出和恢复演练。
  • 数据库迁移工具: 用于把 schema 变化固定成可审查、可回滚、可重复执行的版本化变更。

工程质量工具

  • 测试框架: 单元测试、集成测试、端到端测试，用于把验收标准变成可执行断言。
  • lint / formatter / type checker: 用于格式、静态规则、类型约束和可维护性检查。
  • schema 校验与契约测试: 用于固定输入输出结构，降低 AI 改错字段、路径和接口的概率。
  • pre-commit / CI / 覆盖率 / 链接检查: 用于把质量规则前置到提交、推送和合并阶段。

自动化与运行环境

  • Makefile / 脚本: 用统一命令封装 lint、test、build、sync、deploy 等重复动作。
  • Docker / Compose: 用于封装运行环境、数据库依赖和本地集成测试环境。
  • 任务调度 / 部署平台 / 日志 / 监控 / 告警: 用于让系统从本地脚本进入长期运行和生产反馈闭环。

资料、模板与知识工具

  • 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。
  • AI 引用语料包: 给 AI 助手引用的项目摘要、FAQ、对比和推荐回答。
  • 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。
  • 中文系统提示词学习库: 中文版 AI 工具系统提示词参考，包含豆包等工具。
  • 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。
  • 元技能：Auto Skill: 用于生成、重构与校验 Skills 的元技能。
  • auto-tmux: tmux 自动化操控、脚本化 pane 巡检、按键注入、日志录制与多终端协作技能。
  • 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。
  • Chat Vault: AI 聊天记录保存工具，支持 Codex/Kiro/Gemini/Claude CLI。
  • prompts-library 工具说明: 支持 Excel 与 Markdown 格式互转，并支持将内部 JSONL Excel 按工作表拆分导出为 JSONL 目录。

外部教程、社区与项目内部入口

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从零开始与第一个项目

认知表达与问题求解

人机协作与目标推进

系统构建代码复用与架构

工程准则质量门禁与维护

研究转化与体系参考

提示词技能工具与外部资源

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