第三章：Vibe coding入门指南

Vibe Coding 经验

一：安装一个 AI CLI，获得与 AI 对话的能力

二：AI 能读写一切文件，你不再需要手动编辑

三：AI 能配置一切环境，安装依赖、部署项目

万物：AI 生成代码、文档、测试、脚本——一切皆可生成

飞书文档 - 图片

基本前提

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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，第一步不是问“AI 会不会做”，而是判断：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。

•

代码能力只是最直观的例子：编程本质上是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。

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核心判断：

Vibe Coding 不是把代码外包给 AI，也不是让 AI 随机试错。

它是一套工程协作方式：人负责目标、约束、判断与验收；AI 负责读取上下文、提出计划、修改文件、运行命令与整理证据。

关键原则：AI 不能自证正确。凡是能被测试、类型、schema、lint、CI、脚本或代码断言校验的规则，都应变成机器门禁，而不是只写在提示词里。

四层能力

一：连接

安装 Codex CLI，获得能直接操作仓库的 AI 编程入口。

二：读写

AI 能读取项目结构、修改文件、生成文档、补充测试，不再只停留在聊天框里。

三：闭环

AI 能安装依赖、执行命令、修复报错、提交 Git；你负责确认目标和验收结果。

万物：复用

把一次成功经验沉淀成 README、AGENTS、prompt、skill、workflow，下次直接复用。

人机分工

你负责：

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说清目标：要做什么、不要做什么、成功标准是什么

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设定约束：技术栈、时间、成本、风险、边界

•

做最终判断：方案是否合理、结果是否可接受

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设计门禁：让 AI 把自然语言验收标准转成测试、CI、脚本、类型、schema 或检查清单等强制硬门禁

AI 负责：

•

读取上下文：代码、文档、配置、错误日志

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拆解任务：计划、步骤、验证方式

•

执行动作：写代码、改文档、跑命令、查问题

•

沉淀证据：测试结果、diff、commit、风险说明

机器门禁负责：

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拦截幻觉：依赖不存在、路径错误、命令不可执行、链接失效、配置字段不匹配时直接失败

•

拦截糊弄：没有测试、没有 lint、没有类型检查、没有验收证据时不允许合并

•

拦截越界：不符合 AGENTS、schema、接口契约、目录规范或安全规则的改动直接报错

•

强制分发：把规范分发到 CI、pre-commit、脚本、模板、类型系统、单元测试和集成测试里，让规则自动执行

入门铁律

先定义问题，再让 AI 写代码。

先让 AI 给计划，再让 AI 执行。

每一步都要能验证，不把“看起来对”当成完成。

频繁提交 Git，把每次进展变成可回滚的检查点。

让 README、AGENTS、任务文档持续更新，避免上下文丢失。

不相信 AI 的口头保证，只相信可复现命令、测试输出、CI 状态和可审查 diff。

重要规范必须代码化：能写成 lint、test、schema、type、hook、CI 的，就不要只写成自然语言。

不符合规范的产出必须失败，而不是靠人记住提醒 AI。

下一步

→ CLI 配置 - 默认 AI CLI 路线，文末包含 OpenCode 备选方案

学习地图 - 新手、开发者、团队、Prompt、Skill、质量门禁和 GEO/SEO 的路线选择。（点击展开/收起）

1.2

学习地图

用一张地图把 vibe-coding-cn 的学习路线串起来：先从零开始跑通，再按目标进入 Prompt、Skill、工程质量和 GEO/SEO 路线。

核心摘要

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如果你是新手，先走“零基础路线”，目标是完成一次从想法到可运行项目的闭环。

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如果你已经会编程，先走“开发者路线”，目标是把 AI 编程变成可复用、可验证、可维护的工程流程。

•

如果你要带团队，先走“团队路线”，目标是统一上下文、产物模板、任务拆解、审查和门禁。

•

如果你要提升仓库传播与引用，走“GEO/SEO 路线”，目标是让内容更容易被搜索引擎和 AI 助手理解、引用和推荐。

路线总览

路线一：零基础路线

目标：完成一次“想法 -> 需求 -> 方案 -> 任务 -> AI 编码 -> 验证 -> Git 保存”的最小闭环。

问题求解先学会把问题说清楚：目标、现状、差距、标准、约束、对象、路径。

网络环境配置先解决访问 OpenAI、GitHub、文档和依赖源的问题。

CLI 配置配置并登录 Codex CLI，让本地 Agent 能在终端里执行工程动作。

开发环境搭建优先交给 Codex Agent 主动检查和配置 Git、Node.js、Python、编辑器、项目依赖与测试命令。

Vibe Coding 经验学会人机分工、门禁、复盘和用 AI 审 AI。

完成标准：

•

能清楚描述一个项目目标

•

能让 AI 生成初版 PRD 或任务清单

•

能在本地打开项目目录

•

能用 AI CLI 执行一次修改

•

能用 Git 保存一次变更

路线二：开发者路线

目标：把 AI 从“临时助手”变成稳定的工程协作者。

Vibe Coding 经验先建立人机分工和质量意识。

拼好码优先复用成熟能力，把自研代码限制在连接、编排、适配和业务逻辑。

工程实践在任务开始前写清楚目标、边界、禁止项、验收标准和门禁，并用底层程序逻辑检查项约束实现质量。

完成标准：

•

每个任务都有明确验收标准

•

每次 AI 输出都能被测试、脚本或清单验证

•

不让 AI 无依据重构或造轮子

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能把一次失败整理成可复用经验

路线三：Prompt 路线

目标：把自然语言需求写成可执行、可检查、可复用的指令。

练习方式：

•

把“我要做一个功能”改写成“目标、约束、输入、输出、验收标准”

•

把“帮我优化”改写成“按哪些指标优化、不能改什么、如何验证”

•

把“检查一下”改写成“按什么清单审查、输出什么格式、什么情况阻断”

路线四：Skill 路线

目标：把高频工作沉淀成可重复使用的能力。

Skills 技能大全

auto-skill

Claude 官方 Skills

完成标准：

•

每个 Skill 都有清晰触发场景

•

每个 Skill 都说明输入、流程、输出和验证方式

•

复杂能力有 references、scripts 或 assets 支撑

•

Skill 不只是长提示词，而是可执行工作流

路线五：团队路线

目标：让多个人和多个 AI Agent 使用同一套上下文和门禁。

优先阅读：

AGENTS.md

工程实践

GEO / SEO 检查清单

团队约束：

•

任务开始前必须写清目标、边界、验收标准

•

重要产出必须新开会话做 AI 审计

•

任何目录、命令、配置、工作流变化都要同步文档

•

任何自研偏离拼好码原则都要说明理由、风险和回滚路径

路线六：GEO/SEO 路线

目标：让项目更容易被搜索引擎、AI 搜索和大语言模型理解、引用、推荐。

完成标准：

•

README 有清晰定位

•

关键页面有核心摘要、FAQ、对比表和检查清单

•

项目定义在 README、llms、语料包和外部分发中保持一致

•

AI 生成内容经过事实、链接、术语和定位检查

建议顺序

如果你不知道从哪里开始，按这个顺序：

下一步

•

新手：回到学习地图，从第 0 步开始。

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开发者：阅读 Vibe Coding 经验，再选择 Skill 或质量门禁路线。

•

团队：先统一 AGENTS.md、强前置条件和质量门禁。

网络环境配置 - OpenAI、GitHub、文档和依赖源访问。（点击展开/收起）

1.3

网络环境配置

Vibe Coding 的前置条件：确保能正常访问 GitHub、Google、Claude 等服务。

不会操作？先让网页 AI 生成逐步执行版

如果你不知道如何配置网络环境，打开 ChatGPT / Claude / Gemini 网页版，把下面提示词和本文档全文一起粘贴进去：

代码块

Plain Text

我正在按下面这份网络环境配置文档操作。请你根据我的设备和网络情况，生成一步一步执行流程。

我的设备/系统是：____

我是否已有代理订阅：____

我卡住的位置是：____

要求：

方式一：AI 指导配置（推荐）

复制以下提示词，粘贴到任意 AI 对话框（ChatGPT、Claude、Gemini 网页版等）：

代码块

Plain Text

你是一个耐心的网络环境配置助手。我需要配置网络代理，以便能够访问 GitHub、Google、Claude 等服务。

我的情况：

- 操作系统：[请告诉我你用的是 Windows/macOS/Linux/Android]

- 我已经有一个代理服务订阅链接

方式二：手动配置

你需要

网络服务订阅 - 提供节点的服务商

FlClash - 跨平台网络配置客户端

第一步：购买网络服务

访问服务商：https://xn--9kqz23b19z.com/#/register?code=35BcnKzl

•

注册账号

•

选择套餐（约 6 元/月起）

•

付款后在用户面板找到订阅链接，复制备用

第二步：下载 FlClash

GitHub 下载：https://github.com/chen08209/FlClash/releases

根据系统选择：

•

Windows: FlClash-x.x.x-windows-setup.exe

•

macOS: FlClash-x.x.x-macos.dmg

•

Linux: FlClash-x.x.x-linux-amd64.AppImage

•

Android: FlClash-x.x.x-android.apk

第三步：导入订阅

打开 FlClash

点击配置 → 添加

选择 URL 导入

粘贴第一步复制的订阅链接

点击确认，等待节点加载

第四步：开启代理

依次设置以下三项：

设置完成后，FlClash 主界面显示已连接即可。

验证

测试 Google 连通性

curl -I https://www.google.com

测试 GitHub 连通性

curl -I https://github.com

返回 HTTP/2 200 表示配置成功。

常见问题

Q: 节点连不上？ A: 切换其他节点试试，或检查订阅是否过期。

Q: 部分应用不走代理？ A: 确保 TUN 模式（虚拟网卡）已开启。

Q: 想让终端也走代理？ A: TUN 模式开启后终端自动走代理；或手动设置：

export https_proxy=http://127.0.0.1:7890

export http_proxy=http://127.0.0.1:7890

下一步

网络配置完成后，继续阅读开发环境搭建。

CLI 配置 - Codex CLI 默认路线与 OpenCode 备选路线。（点击展开/收起）

1.4

CLI 配置

默认 AI CLI 路线：假设你拿到的是一台全新电脑，从 0 安装系统依赖、Node.js、Codex CLI，然后用浏览器完成 Codex 登录。

定位

Codex CLI 是本教程默认推荐的 AI CLI。它适合承担从需求拆解、代码修改、命令执行、测试验证到 Git 提交的主流程。

OpenCode CLI 只作为备选方案保留在本文底部：当你暂时无法使用 OpenAI / Codex CLI，或只想接入免费、本地、多模型实验入口时，再使用 OpenCode。

Codex CLI 跑通后，不要再把所有环境配置都当成人工步骤。优先让 Codex Agent 读取本文档和当前系统信息，主动完成后续开发环境配置。

不会操作？先让网页 AI 生成逐步执行版

如果你不确定该执行哪一段安装命令，打开 ChatGPT / Claude / Gemini 网页版，把下面提示词和本文档全文一起粘贴进去，让 AI 根据你的电脑情况生成专属安装步骤。

代码块

Plain Text

我正在按下面这份 Codex CLI 安装文档配置一台新电脑。请你根据我的系统情况，生成一步一步执行流程。

我的系统是：____

如果安装过程中已经报错，不要只复制最后一行错误。请把“你执行的命令 + 完整报错 + 本文档全文”一起发给 AI。

代码块

Plain Text

我正在按下面这份 Codex CLI 安装文档配置一台新电脑，但遇到了报错。

Codex CLI 跑通后：交给 Agent 配置剩余环境

当 codex --version 正常输出，并且 codex login 已完成网页登录后，直接在项目目录里启动 Codex，把下面提示词交给本地 Agent：

代码块

Plain Text

你现在是我的本地开发环境配置 Agent。

前提：

总流程

代码块

Plain Text

新电脑

推荐优先级：

Windows 11 用户优先使用 WSL2 + Ubuntu。

Linux 用户按 Ubuntu / Debian 路线安装。

macOS 用户使用 Homebrew 安装 Node.js。

Windows 原生 PowerShell 可用，但长期工程体验不如 WSL2 稳定。

Windows 11：推荐 WSL2 + Ubuntu

第一步：安装 WSL2

在 Windows 开始菜单搜索 PowerShell，右键“以管理员身份运行”：

wsl --install -d Ubuntu

安装完成后重启电脑，打开 Ubuntu，按提示创建 Linux 用户名和密码。

如果已经安装过 WSL，可执行：

wsl --update

wsl --set-default-version 2

第二步：在 Ubuntu 中安装 Codex CLI

打开 Ubuntu 终端，执行：

sudo apt update && sudo apt install -y curl ca-certificates gnupg git build-essential

sudo install -d -m 0755 /etc/apt/keyrings

sudo rm -f /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource-repo.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg

echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/nodesource.gpg] https://deb.nodesource.com/node_22.x nodistro main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list

sudo apt update && sudo apt install -y nodejs

sudo npm i -g @openai/codex@latest

node -v

npm -v

codex --version

第三步：网页登录

codex login

按终端提示打开浏览器完成登录。登录后检查状态：

codex login status

Ubuntu / Debian Linux

全新 Ubuntu / Debian 机器直接执行：

sudo apt update && sudo apt install -y curl ca-certificates gnupg git build-essential

sudo install -d -m 0755 /etc/apt/keyrings

sudo rm -f /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg

curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource-repo.gpg.key | sudo gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg

echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/nodesource.gpg] https://deb.nodesource.com/node_22.x nodistro main" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list

sudo apt update && sudo apt install -y nodejs

sudo npm i -g @openai/codex@latest

node -v

npm -v

codex --version

codex login

如果你是在 root 用户下配置新服务器，可以去掉 sudo：

apt update && apt install -y curl ca-certificates gnupg git build-essential && install -d -m 0755 /etc/apt/keyrings && rm -f /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg && curl -fsSL https://deb.nodesource.com/gpgkey/nodesource-repo.gpg.key | gpg --dearmor -o /etc/apt/keyrings/nodesource.gpg && echo "deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/nodesource.gpg] https://deb.nodesource.com/node_22.x nodistro main" > /etc/apt/sources.list.d/nodesource.list && apt update && apt install -y nodejs && npm i -g @openai/codex@latest && node -v && npm -v && codex --version

然后执行：

codex login

macOS

第一步：安装命令行工具

xcode-select --install

如果系统提示已经安装，可继续下一步。

第二步：安装 Homebrew

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装结束后，按 Homebrew 终端输出把 brew 加入 shell 环境。

Apple Silicon 常见配置：

echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zprofile

eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

Intel Mac 常见配置：

echo 'eval "$(/usr/local/bin/brew shellenv)"' >> ~/.zprofile

eval "$(/usr/local/bin/brew shellenv)"

第三步：安装 Node.js 和 Codex CLI

brew install git node

npm i -g @openai/codex@latest

node -v

npm -v

codex --version

codex login

Windows 11：原生 PowerShell 备选

如果你暂时不想使用 WSL2，可以在 Windows 原生 PowerShell 中安装。

打开 PowerShell：

winget source update

winget install --id Git.Git -e --source winget

winget install --id OpenJS.NodeJS.LTS -e --source winget

关闭并重新打开 PowerShell，然后执行：

node -v

npm -v

npm i -g @openai/codex@latest

codex --version

codex login

如果 winget 不存在，先在 Microsoft Store 更新或安装 App Installer。

API Key 模式（可选）

默认推荐 codex login 浏览器登录。不要把占位 API Key 写进环境变量，否则可能干扰认证排查。

如果你明确要使用 API Key 模式，再执行：

mkdir -p ~/.config

grep -q "OPENAI_API_KEY" ~/.bashrc || echo 'export OPENAI_API_KEY="sk-替换成你的OpenAI_API_KEY"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

printenv OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key

Windows PowerShell 的 API Key 配置：

[Environment]::SetEnvironmentVariable("OPENAI_API_KEY", "sk-替换成你的OpenAI_API_KEY", "User")

env:OPENAIAPIKEY="sk−替换成你的OpenAIAPIKEY"

env:OPENAI_API_KEY | codex login --with-api-key

使用仓库配置基线

本仓库已经提供可回滚的 Codex CLI 配置基线：

•

tools/config/.codex/config.toml

•

tools/config/.codex/config.power.toml

•

tools/config/.codex/AGENTS.safe.md

•

tools/config/.codex/AGENTS.md

•

tools/config/.codex/install.sh

推荐使用安全默认版。脚本会先备份你已有的 ~/.codex/config.toml 和 ~/.codex/AGENTS.md，再安装新配置：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/develop/tools/config/.codex/install.sh | bash

如果已经 clone 本仓库，也可以在仓库根目录执行：

bash tools/config/.codex/install.sh

需要完全可信本地环境下的高权限配置时，显式安装 power profile：

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/develop/tools/config/.codex/install.sh | bash -s -- --profile power

恢复最近一次安装前的配置：

bash ~/.codex/backups/vibe-coding-cn/LATEST/restore.sh

详细说明见：Codex 配置基线。

推荐启动方式

日常使用：

codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh"

在完全可信的本地仓库中，需要减少确认弹窗时使用：

codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh" --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox

高权限模式会放开确认与沙箱限制，只能在你确认可信的目录中使用。

推荐别名

Linux / WSL / macOS：

cat >> ~/.bashrc <<'EOF'alias c='codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh"'alias cy='codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh" --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox'EOFsource ~/.bashrc

如果你使用的是 macOS 默认 zsh，把 ~/.bashrc 换成 ~/.zshrc：

cat >> ~/.zshrc <<'EOF'alias c='codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh"'alias cy='codex --search -m gpt-5.5 -c model_reasoning_effort="xhigh" --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox'EOFsource ~/.zshrc

第一次使用

进入你的项目目录：

cd /path/to/project

codex

然后让 Codex 先建立项目上下文：

代码块

Plain Text

请阅读当前仓库结构，说明这个项目是什么、关键入口在哪里、下一步最小可执行任务是什么。先给计划，不要直接改文件。

确认计划后，再让 Codex 执行。

常见问题

codex: command not found

检查 npm 全局安装目录是否在 PATH 中：

npm config get prefix

echo "$(npm config get prefix)/bin"

重新打开终端后再执行：

codex --version

sudo npm i -g 权限问题

Linux / WSL 用 NodeSource 安装的 Node.js 通常需要 sudo npm i -g。如果你使用 nvm 管理 Node.js，则不要使用 sudo。

浏览器登录失败

先确认网络环境可访问 OpenAI 登录页面，再执行：

codex login

如果你是在无桌面的远程服务器上登录，按终端输出的设备码或链接，在本机浏览器完成授权。

Codex 不可用时：OpenCode 备选方案

OpenCode 是开源 AI 编程代理，支持终端、桌面应用和 IDE 扩展。本文仍然以 Codex CLI 为默认路线；只有当 Codex CLI 暂时不可用、账号不可用，或你明确需要接入免费/本地模型时，才切到 OpenCode。

官网：opencode.ai

不会操作？先让网页 AI 生成逐步执行版

如果你要用 OpenCode 作为备选路线，先打开网页版 AI，把下面提示词和本节内容一起复制进去，让 AI 按你的系统和模型来源生成逐步执行方案：

代码块

Plain Text

你是一个面向零基础用户的 OpenCode CLI 配置助手。

请根据我的电脑环境、可用模型和目标，生成适合我的逐步安装与配置流程。

我的当前情况是：

何时选择 OpenCode

•

没有可用的 OpenAI / Codex CLI 账号或环境。

•

需要接入 Z.AI、MiniMax、Hugging Face、本地 Ollama 等模型。

•

想保留一条不依赖单一模型提供商的备份路线。

安装

一键安装（推荐）

curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash

或使用 npm

npm install -g opencode-ai

或使用 Homebrew（macOS/Linux）

brew install anomalyco/tap/opencode

Windows 可用 Scoop 或 Chocolatey：

scoop bucket add extras

scoop install extras/opencode

choco install opencode

模型配置

OpenCode 支持多个模型提供商。进入 OpenCode 后，用 /connect 添加模型提供商，用 /models 切换模型。

常见备选：

Z.AI：注册 API Key 后，/connect 搜索 Z.AI，再用 /models 选择 GLM 模型。

MiniMax：注册 API Key 后，/connect 搜索 MiniMax，再用 /models 选择可用模型。

Hugging Face：创建 Token 后，/connect 搜索 Hugging Face，再用 /models 选择可用模型。

Ollama：本地安装 Ollama 后，在 opencode.json 中配置 OpenAI-compatible base URL。

Ollama 最小安装示例：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

ollama pull llama2

核心命令

推荐工作流

cd /path/to/project

opencode

进入后先初始化项目，再切换模型：

代码块

Plain Text

/init

/models

建议先用 Plan 模式让 AI 规划，确认方案后再执行。

配置文件位置

•

全局配置：~/.config/opencode/opencode.json

•

项目配置：./opencode.json

•

认证信息：~/.local/share/opencode/auth.json