Vibe Coding 提示词优化的四个实战策略

大家好我是小码哥，前鹅厂下岗赛道不出名研发工程师。

前些天有粉丝和我讨论说 GLM 4.7 不行，现在都是用Cluade Code Opus 4.5。当然行业龙头，工程化和代码质量、效率都是风向标一样的存在。大家当然喜欢。在AI大模型爆发的今天，cluade 不是唯一选项，GPT-5.2、Gemini-3-Pro、Kimi-K2、GLm 4.7、Qwen3 Coder、甚至 DeepSeek-3.2 都是不错的模型。除了模型知否支持多模态处理这个鸿沟，在编码上我理解正常的需求开发模型之间差别没有想象的那么大。我现在还没有遇到一个需求要写几个小时的情况，也没有遇到那么强的场景需要从plan -> deploy 整个完整流程的诉求。大部分时候自己作为一个PM来规划、设计整个研发过程。

下面来给大家分享一些，我的一些理解技巧。所谓的 Vibe Coding（氛围编码），本质上是开发者将精力从“如何写代码”转向“想要什么结果”的思维跃迁。在这种模式下，提示词（Prompt）不再是简单的指令，而是一份产品需求文档 + 架构设计书。以下是一份精心编写的 Vibe Coding 提示词实战的攻略，如果有不对的地方欢迎大家一起来交流。

一、 Vibe Prompt 的大体结构（万能模版）

一份高质量的 Vibe 提示词应遵循 “R-G-C-S” 结构，确保 AI 既懂你的意图，又懂技术边界。

一段话提示词

【背景】当前项目页面新开发一个功能函数。【上下文】在`Video\index.tsx` 中，新增一个函数，函数在第277行执行调用。【约束过程】如果 dataObj.data 下面的 videoStatus、headStatus、videoFrontStatus 、videoBackStatus、concatStatus 属性如果任意一个等于 3 ，则停止轮询，执行 tryonService.initTryonParams() 否则继续轮询

执行效果：

二、 核心思路：从“过程”转向“结果”

在写提示词时，你需要从 “命令式” 转向 “声明式”：

1. 描述“感觉”而非“步骤”：不要说“创建一个 div 并设置边距”，而要说“创建一个布局，感觉既专业又极简，像 Linear 或 Stripe 的官网”。
2. 提供视觉基准：Vibe Coding 强调审美。在提示词中加入“极简主义”、“赛博朋克”、“Bento Grid 布局”等词汇，能快速拉近 AI 与你脑中画面的距离。
3. 模块化思维：即使是 Vibe Coding，也不建议一次性写 5000 行代码。将大需求拆分成“核心交互”、“数据逻辑”、“视觉打磨”三个阶段编写提示词。

三、 提示词的优化技巧

当 AI 生成的结果“差点意思”时，尝试以下优化手段：

• 思维链触发 (Chain of Thought)：在提示词末尾加上 “在开始编写代码前，请先简要说明你的实现思路”。这能强制 AI 进行逻辑推演，减少低级错误。
• 示例注入 (Few-Shot)：如果你有心仪的代码片段或样式，直接贴给它：“请参考这个代码的交互风格：[粘贴代码]”。
• 负向约束 (Negative Prompting)：明确告诉它不要做什么。例如：“不要使用类组件”、“不要添加多余的注释”、“不要引入第三方状态管理库”。
• 引入反馈环：告诉 AI：“如果你对需求有任何不确定的地方，请在编写代码前先询问我。”

四、 审查与持续迭代

Vibe Coding 并不是“一锤子买卖”，而是一个不断对话、不断纠偏的过程。

1. 自动化审查

• 运行报错直接回传：遇到报错不要慌，直接把错误日志丢给 AI，问它：“这是目前的报错，请分析根本原因并修复。”
• 代码 Review 提示词：在功能实现后，追加一个提示词：“从性能、可读性和安全性角度检查上述代码，并给出优化方案。”

2. 持续迭代路径

• 第一步：原型 (The Soul) —— 只关注核心功能是否跑通。
• 第二步：修饰 (The Body) —— 调整 UI、动效、适配性。
• 第三步：重构 (The Spirit) —— 让 AI 优化冗余代码，提取公共组件。

如果 AI 陷入了逻辑死循环（反复修不好一个 Bug），最好的办法是开启一个全新的对话窗口，并将当前最新的代码和明确的单一目标重新喂给它。

如果有什么问题可用有什么想法，可用留言讨论。也可以关注公众号 “A小码哥”向我咨询。