Hi，诸位伙伴，本篇文章纯手工完成，无任何AI参与，旨在以一位非开发专业将自身踩过的深坑和在网上求知将近10年的全部经验分享给各位，我可能不会涉及高深的专业名词、知识等内容，并且本篇文章也不会进行长篇大论的堆文字，都会以我自身经验浓缩再浓缩毫无保留的分享给大家！也许本篇文章最啰嗦的就是这段话了~
另外还需要提醒一下，文中的小白视角是指非开发经验、非计算机专业入门伙伴，不包含不懂计算机操作的伙伴(非贬义，但vibe coding需要基础的计算机操作能力和问题检索能力)。
无论你想要借助AI开发什么东西，其遵守的规范流程基本一致，都需要注意以下各点，才能让你的AI开发流程不跑偏，最终输出结果符合预期！
规划阶段
在开发之前要先问清楚自己要的产物是什么？是web网站？还是PC端软件？亦或者全平台的软件等等，只有明确产物还能确定框架！否则在后面进行调整时将会出现种种困难。
明确产物需求后，可以去问你常使用的AI助手，要做到了解你这个需求的基础框架有什么？例如我要开发一个安卓APP软件但是又希望以后能够同步到IOS端，那么我的模拟对话如下：
提前明确技术框架是为了减少AI开发过程中的多次修改，甚至开发失败的可能性，虽然目前的AI都具备自然语言开发的能力，但更规范的提示词能够让你的AI开发更加高效与准确。
生成阶段
明确核心框架之后，尽量做好提示词工程，基本框架为：技术框架+核心功能+最终形态！
依旧以我上述的模拟为例，开发一款移动端的番茄时钟，我在AI IDE中提示词可以写成以下基本形态！
同时善用优化提示词功能，将自己的自然语言转化为AI更加熟悉的开发语言！
AI优化后的提示词一定要进行人工审查，不要无脑喂给AI，否则将会出现偏离预期的情况！
验证阶段
做好多次测试和修复的心理预期，不要无脑相信大模型的能力，即便是国际顶尖模型，模型能力仅影响犯错概率，不代表越高级的模型就会出现一成型的可能！
另外要铭记功能实现＞UI界面！！！优先修复功能方面，确保符合预期后在进行UI修改与设计！！！
还有一项更重要的点，每个大模型的侧重方向不同，所以在同一项目中并非一个模型贯穿全流程是最优选择，一般可以非为几个模块，例如：主力开发，UI设计，bug修复，性能测试等等，具体选择模型需要自己体验和社区的大众口碑，这是一个不断打磨和积攒经验的过程。
优化阶段
根据基础成型的项目，做好奠基工作，例如提升部分模块性能，添加完善的注释，做好文档的维护，为后续二次开发迭代做好准备。
善用AI IDE的集成功能，例如TRAE的智能体审查(需要git基础)，重构洞察等功能。
其他分享
- 做好多次开发的心理预期，即便目前AI大模型强度很高，但是不代表所有项目都是一句话就可以完成的，同时做好项目开发的时间预期，不同复杂程度的项目+不同强度的大模型的整体vibe coding周期是完全不同的。
- 不断提升自己的问题检索能力和学习能力，在AI时代，很多人放弃了学习，丧失了问题检索能力，认为有了AI助手，什么都问它不就行了，渐渐地变成一个“废人”，恰是因为AI的强大，我们才更要加强自身的知识水平和能力，这样才能和高强度的大模型更好的配合！(谁再说这个时代学习无用，所有人都能通过AI完成开发了之类的话，我顺着网线邦邦给他两拳，另外说这话的人证明已经被这个时代淘汰了)
- 良好的提示词会大幅度降低多次开发的概率，很多人喜欢把大模型当做一个下属，利用很口语化的提示词去引导AI开发，这样做的结果就是改来改去越来越差，最后把所有的锅扔给AI!这种现象我只想说他也被这个时代淘汰了。
- 最后的最后也是我作为一名TRAE友想说的话，AI发展确实让很多普通人拥有了自己独立开发的工具，但是如果你想更深度的扎根这个领域，未来需要你学习的东西比你想象的多很多，很多人一听到陌生的名词之后就犯怵害怕自己学不会，我只想说这个时代获取知识的渠道真的和天堂一样，我回想起我的以前，各大平台去问去学习，不懂的内容只能去网上搜索，甚至买过很多的书籍，而现在有AI助手，有视频平台，有社区渠道，如果这样还学不懂只有两种可能，其一是自己根本不想学，其二是自身水平真的有限，可能这段话不那么好听，却也是我真心想分享给各位的经验与良言，当然如果你本身不想深入这个领域，只想做个小东西玩一玩那么确实无需上面的话。
至是工程已闭言尽于此。
