注：本文有效期至2026年8月31日，2026年9月后可能会有新的更好用的AI工具出现，但本文的核心思想可以尝试（不能确保完全有效）

第一章 导论

1.1 什么是vibe coding？

2025年初，随着DeepSeek的出现，中国的AI能力得到井喷式提升，同时，AI的编程（coding）能力越来越强。于是，2025年第二季度，vibe coding（即AI辅助编程）开始得到实际应用。

1.2 主流vibe coding工具

目前主流的vibe coding工具有Microsoft Visual Studio Code中的Copilot插件、OpenCode、Claude Code、Trae、Cursor等，本文以OpenCode为例进行演示，其他AI工具逻辑大多相似。

1.3 下载链接

OpenCode Download

第二章 环境配置

2.1 模型选择

在模型选择上，我一般用的是默认的模型，毕竟对于一般人来说，使用瓶颈不在于模型，而在于人……我个人认为，可以适当选择一些支持多模态的大模型（支持图片生成），但没必要。

2.2 新建项目文件夹

在左栏的+处新建一个文件夹

注意：这里的文件夹路径最好为纯英文

第三章 正式开始

3.1 需求设计

这里的需求设计是指你想做一个什么功能的项目，包括实现什么功能、以什么界面显示（纯文字或添加艺术元素），定好之后给传统AI Chatbot（即网页端AI，如DeepSeek、豆包、ChatGPT、Gemini、Claude等）描述好需求，让AI生成一份README.md文档，并且复制到项目文件夹的根目录中。

3.2 正式开发

进入OpenCode界面，输入这样一段提示词：“根据README.md文档，开发出完整项目”，然后等待数分钟即可。

3.3 开发后测试

由于目前AI对于长上下文的理解仍存在幻觉，因此几乎不可能一次性生成一份完整的项目（除非项目本身很简单），所以我们要在开发后进行测试，对AI生成的代码进行检测，以确保得到的是自己想要的。

3.4 多轮开发

通过至少三轮的修正，基本可以确定开发的内容是自己想要的。当然，我们仍然无法确保现阶段的AI对于一个中型项目（代码总量约2000-3000行）能够完整输出，这时我们要进行分而治之（即先开发出部分功能，再由AI进行整合）