Vibe coding 的核心技能是沟通能力，是你能不能把需求描述得足够具体、足够清晰，让 AI 没有猜测的空间。

看这两段提示词的区别:

模糊版:“帮我做个邮件工具”

具体版:“写一个 Python 脚本，读取一个 CSV 文件，检查每一行的邮箱格式是否正确，去掉重复的，输出一个只包含有效邮箱的新 CSV，最后打印处理了多少行、多少无效、多少重复” 第一段提示词，AI 只能猜你想要什么，大概率猜错。第二段提示词，AI 不需要猜你想要什么，清楚的明白你想要什么，能按照你的需求生成代码，甚至还能帮你验证代码是否能满足要求。这不是编程，这是把需求说清楚，

怎么把需求说清楚?

几个实用技巧:

说清楚输入(数据从哪来、什么格式、文件在哪)
说清楚处理逻辑(每一步做什么、先做什么后做什么、有什么特殊规则)
说清楚输出(结果长什么样、存到哪、要不要打印摘要)
说清楚边界情况(遇到空值怎么办、格式不对怎么办)
给个例子(比如输入是 A，输出应该是 B)

你不需要懂技术术语，但你得像写工作交接文档一样，把每个细节想清楚写明白。

小步迭代:软件工程验证过的最佳实践

第一步:“写一个 Python 脚本，连接 Twitter APl，拉取我最近的 100 条书签”。就这么多，不加别的。10 分钟，跑通了。

第二步:“把每条书签的推文内容提取出来”。又 10 分钟，跑通了。

第三步:“按我定义的关键词给它们分类”。跑通了。

第四步:“把结果保存成按分类整理的 JSON 文件”。跑通了。

一小时，她做出了比之前 4 小时失败版本更好的东西。

这是软件工程中被反复验证的最佳实践。

有一张经典的图对比两种开发方式。错误方式:先做轮子，再做车架，再做车身，最后组装成车。中间任何一步，用户拿到的都是一堆零件，什么都干不了正确方式:先做滑板，能滑了;再加个把手变滑板车，能骑了;再升级成自行车，再升级成摩托，最后变成汽车。每一步用户都能得到一个“能用”的东西。

让 AI 主动问你，而不是猜你

不管用什么工具，你都可以在交代任务时主动加一句：

“如果有不清楚的地方，请先跟我确认再动手”
“请提供 2-3 个方案让我选择，说明各自的优缺点”
“在开始写代码之前，先用自然语言描述你的实现思路”

模糊的问题得到模糊的回答，具体的问题一轮就能修好，“我有想法”和“我做出来了”之间的距离，从没有这么近过。

Vibe Coding 方法论最佳实践

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