AI Coding 指南

vibe 项目的提示词散落在代码、后台文本框和文档里，改了就生效、出了问题说不清版本。这篇指南教你把 prompt 当代码管：prompts/ 目录组织、YAML 元数据头、语义化版本、PR 评审、A/B 灰度与一键回滚，再加一套 evals 基线——附真实教训：多加一句话，分类准确率掉了 12 个点。

AI 写代码越快，代码审查越重要。这套实战流程分四层：Diff 看逻辑（边界、错误处理、并发、资源释放，死磕认证/支付/SQL/加密/密钥）、运行看行为（类型检查、lint、安全扫描全绿再看）、AI 做初筛（第二个模型先审，人只看标红）、人做最终裁决（AI 永不点合并）。附小步提交规范、PR 模板、分支保护和回滚预案。

网站上线了，Google 里却搜不到？这一篇是给 vibe coding 独立开发者的 SEO 实战：渲染策略怎么选、技术清单逐项怎么做、内容不做农场、30 天行动表照着执行。先让网站值得被收录，再谈收录。

用户付完钱，你的系统怎么知道？GitHub push 了代码，部署怎么自动触发？答案都是 webhook：反向调用的 API。这篇实战指南拆解 webhook 集成的 5 件套——接收端设计、签名验证、幂等、重试与死信、本地调试，带你走通 Stripe 收款和 GitHub 自动部署两条完整链路，并标出 AI 最爱踩的三个坑。

Agent 在 27 寸显示器上把你的网站做得漂漂亮亮——然后用户用手机打开，按钮点不中、表单缩不回去、横滑把布局撑爆。移动端不是「缩小版桌面」，而是另一套交互语言。本文是 vibe 项目的移动端体验清单：触控目标、视口与缩放、表单键盘、性能预算、PWA 安装，以及让 Agent 按移动优先出活的验收话术。

AI 写代码有个默认偏见：所有逻辑都塞进一次 HTTP 请求里。发邮件、调大模型、批量导入——用户对着转圈等 30 秒，然后超时 500。本文讲 vibe 项目什么时候必须把工作扔进后台、队列怎么选型（Inngest / Trigger.dev / BullMQ / pg-boss）、幂等性与重试怎么做，以及让 Agent 帮你接好队列的任务拆分模板。

AI 生成的代码能跑，但多半慢：bundle 膨胀、N+1 查询、原图直出、零缓存。本文是一份专为 vibe coder 写的性能优化实战手册——从 Web Vitals 基线、图片与 bundle 瘦身，到数据层修法、LLM 流式体感优化，再到可进 CI 的上线验收清单，一步步把你的项目从「能打开」做到「打开就爽」。

MCP server、自写脚本、直接拼 HTTP，三条路线各有各的账单。一套三阶梯决策树：30 秒定方向；五个实战场景告诉你每种情况该用什么、怎么写；再加一份动手前的六项验收清单。默认答案永远是：先写脚本。

凌晨一点，你把同一串报错第六次粘贴给 agent，它每次都说修好了，每次都没修好。这就是 doomcoding：把刷手机停不下来的习惯，搬到了 AI 编程上。这篇指南讲清这个概念、3 个识别信号、四方研究怎么说，以及一套 5 步逃生法——agent 负责打字，你负责阅读，顺序对了才能兼得速度与安全。

localhost 上跑得好好的项目，一放到公网上就全是坑：域名、DNS、HTTPS、环境变量、数据库……这是一份给 vibe coder 的上线清单，照着做就能走完，顺带讲透每个环节为什么存在、哪里最容易翻车。

一句话 prompt 丢给 AI，开工两小时，收获 40 个文件和一个你从没要过的登录页？问题不在 AI，在你没把“做完长什么样”定义死。这篇指南教你 README 驱动开发：开工前先写一份 Agent 友好的 README——一句话定位、5 分钟上手、架构地图、命令与环境变量表、Non-goals 五件套，再让 AI 动手。附四步实战流程、三个反模式和一份开工前检查清单。

同一套多步骤流程用了第三次，就别再复制粘贴提示词了。这篇指南讲 workflow-as-code 的升级信号、四块设计积木（顺序并行/结构化交接/交叉校验/人工检查点），并手把手拆一个“发布检查”工作流——代码管流程、agent 管判断，外加三个反模式。