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15 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

提示类型	主要目的与功能	特点与作用
System Prompt	定义模型的基本能力、边界和总体目标	设定模型的“底层行为”和大局观，例如语言、风格、价值取向，通常在整个会话中保持稳定
Contextual Prompt	提供当前任务或对话所需的具体背景信息	强调“当前情境”，高度动态，帮助模型理解细节、约束条件和业务上下文
Role Prompt	为模型指定明确的角色或身份	影响输出的语气、视角和决策方式，使回答更符合特定角色的知识结构和行为模式

这个在 25 年年初的谷歌提示词书里面有写希望对你有作用

16 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

可以尝试放权给 ai 去做部分核心业务

16 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

了解过但是和最后一点还是有点区别的

16 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

这种方法也是我经常在用的很有用

16 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

以上经验来部分来自于 Google「提示词工程」白皮书阅读和网上达人分享 ------ AI 整理后

16 天前评论帖子『收集』收集一些 vibe codeing 的使用技巧和经验

Vibe Coding 实战要点（精简概要）

1. 示例优先，而不是抽象描述

核心原则：示例 > 描述
与其告诉 AI「我要什么」，不如直接给一个你认可的代码样子。

不给示例：
- 风格不一致
- 业务边界模糊
- 需要大量纠偏对话
给最小示例：
- AI 会主动对齐你的结构、命名、职责划分
- 输出更像你项目里“原生存在”的代码

👉 结论：最小可对齐示例，是 Vibe Coding 的放大器。

2. 控制输出长度 = 控制思考质量

通过 max tokens 或明确提示结构来约束输出。

推荐做法

明确 token 上限
指定输出顺序（思路 → 核心代码）
明确“不需要解释基础概念”

收益

强制模型取舍
减少废话
输出更偏「工程师对工程师」

3. Claude Code / laper.ai 的核心方法论（高度浓缩）

3.1 文档是系统的一部分

根目录主文档：
任何功能 / 架构 / 写法更新，必须同步更新子文档

3.2 每个文件夹都有极简说明

3 行以内说明目录职责
列出每个文件的：名字 / 地位 / 功能
明确声明：目录变化必须更新此文档

3.3 每个文件都有三行元注释

文件开头固定三点：

input：依赖什么
output：提供什么
pos：在系统中的位置

并声明：
文件更新 ⇒ 同步更新文件注释 + 目录文档

4. 本质：分形结构（Fractal Structure）

局部映射整体
整体约束局部
文档、代码、认知彼此自指

这让 Vibe Coding 从：

「AI 帮我写代码」

进化为：

「AI 在理解系统结构后与我协作」

局部影响整体，整体塑造局部。

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2 个月前评论帖子各位朋友们跨年什么安排？

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平安夜里平平安安‚圣诞节里快快乐乐。

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为什么贴不了图片了我记得之前是可以的难道又得和 v 站一样先挂图床然后贴链接

2 个月前评论帖子ChatGPT 的年度报告出来了

file:///home/edy/%E6%A1%8C%E9%9D%A2/Snipaste_2025-12-25_14-00-30.png

2 个月前评论帖子大家用的什么AI IDE

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复制

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