AI 编程工作流完全指南：从需求到上线的 Vibecoding 高效秘诀

大语言模型最核心的能力依然是编程，其它的表现更像附加天赋。既然我们“聘请”了这位程序员，那就应该让它发挥擅长，而不是浅尝辄止。

曾经有一种论调称，如果没有任何编程基础，就无法有效驱动大模型写代码。但我偏不信这个邪，也坚持认为这项技能不仅自己要学会，更要分享给所有渴望掌握 AI 编程的人。

随着 AI 能力的渗透，软件开发的壁垒正在瓦解，独立搭建应用的门槛将下沉到每一家企业和每一个团队。未来当老板冒出数字化需求时，他会直接让你用 AI 捣鼓出一个工具，而不再是丢给外包。谁先驾轻就熟，谁就能率先在组织里构建起不可替代的竞争力。

AI 编程应该怎么学

其实最难的部分——写代码——大模型已经替你做了。剩下的核心，是建立起对整个软件开发生命周期的认知与掌控。

传统开发通常分成五个阶段：需求梳理、UI 设计、前后端开发、测试、上线。引入 AI 之后，流程可以精简为四步：需求梳理、软件开发、体验测试、部署上线。UI 设计这一步被融入开发过程里，而且每个环节都有 AI 协同，复杂度显著降低。

需求梳理

接到需求后，首先要厘清这个软件要解决什么问题、以什么形态呈现。脑中有了大致轮廓，就可以借助 AI 工具的 Plan 模式，生成一份完整的开发计划。这中间需要不断与模型沟通、迭代，把模糊的想法打磨成可执行的路径。

经验提示 推荐一套配合 Plan 模式使用的 skill 组，它能主动向你提出大量追问，最终自动生成需求调研报告和功能清单，帮助你从各个维度把需求细化到可落地的颗粒度。

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Github：https://github.com/zhengyunhui123-dev/cursor-claude/tree/main/PM-skill

软件开发

接下来，将计划文档、需求调研报告和功能清单一起交给 Codex、Claude Code、Workbuddy 等 AI 编程工具，让它们执行开发。过程中前端开发可以调用 frontend-design 这个 skill，至少能保证产出的界面美观可用。

实践心得

  1. 先构建最小可行产品（MVP），再逐步叠加功能。不要一开始就规划大而全的方案，因为初期对需求的理解往往不够完整，如果让模型一次性生成庞大代码，后续要调整时，连你自己都很难组织语言告诉它改哪里。
  2. 根据软件类型，尽早决定使用本地数据库还是线上数据库。需要本地数据库时要搭配 Docker 辅助开发；线上数据库推荐 Supabase，上手快且生态完整。

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（Docker、Supabase、Github、Vercel 等工具的具体使用教程会在后续分享。）

  1. 不要执着于只用某一个 AI 工具。个人常用的策略是：让 Codex 负责写代码，同时在豆包、元宝等免费产品里为这个项目创建独立的对话。遇到不懂的问题就问它们，需要自己手动操作时，让它们一步步指导。这样既不会污染主工具的上下文，也不会浪费高级模型的宝贵 token，效率很高。

体验测试

在传统流程中，这部分通常是产品经理反复“走流程”来验证开发结果。AI 完成编程后，软件会先在本地运行起来。你要做的就是逐项体验、测试，把不符合需求的地方“圈”出来，再打回给模型修改，直到满意为止。

这一环节往往最耗时间，因为 AI 交付给你的更像一个“简装房”，需要你进行细致的“精修”。

精修管理

“精修”主要包含需求变更和 Bug 修复两类。建议把这两类问题都记录成台账，方便后期追踪。这个项目管理的方法也写进了 AGENTS.md 文件中，里面还融入了社区大牛总结的编程规范以及补充要求。放在项目文件夹里，AI 编程时会自动读取并遵循。

实用技巧

  1. 修复 Bug 时开启 Debug 模式，它会自动记录操作日志，AI 可以据此定位问题。同时也要学会在浏览器 F12 开发者工具中观察接口速度和报错信息，把关键线索复制给模型来辅助修复。
  2. 前端开发阶段就应安装 browser-use 这类工具，让大模型可以直接打开浏览器调试界面，这对验证前端效果至关重要。
  3. 像启动服务这类简单操作最好自己掌握，一来节约 token，二来增加参与感，慢慢你会对技术的细枝末节越来越熟悉。
  4. 若某个问题反复调整都不见效果，不妨替大模型想一个替代思路，因为它有时也会陷入思维定式。必要时果断切换工具或模型。
  5. 如果对 AI 生成的 UI 不够满意，可以把前端截图发给 gpt-image-2 重新设计，再将新的设计稿回传 AI 进行优化。
  6. 最后一定要安排一次代码审查，聚焦安全、负载、验证等维度，根据网站的实际场景让 AI 做好加固，否则上线后很容易成为“肉鸡”。

部署上线

程序在本地调试通过后，最后一步就是发布到正式环境，让它与真实用户见面。

对初学者而言，部署上线往往是最挑战的一环，因为这个过程涉及各类平台登录和服务器操作，AI 能提供的直接帮助有限，它更多是帮你梳理出操作流程，让你按步骤执行。

此前有文章详细介绍了使用 Github + Vercel + Supabase 完成部署的完整流程，适合做小工具或兴趣项目时参考。如果选择自行购买服务器部署，建议在开发阶段就引入 Docker，后续交付时会更顺畅。开发微信小程序则需要先注册账号、备案认证、下载微信开发者工具，再将代码上架等待审核。而开发 APP 则要根据对应平台的开发文档操作（这一块目前经验尚浅，后续有实际需求时再整理教程）。

上线心得

  1. 域名和服务器备案是前置瓶颈，尽早启动这些流程。
  2. 质量过关的软件应及时申请软著，尤其是企业级开发产物。
  3. 对于 ERP、财务管理等 toB 内部工具，最好采用本地化部署，构建内网环境以保障数据安全。

以上就是走到今天沉淀下来的 AI 编程经验，并融入了过往参与项目的现实体感。希望它能为刚踏上这条路的你扫清一些迷雾。

现在回头想，如果 AI 编程能早出现几年，那些客户要求的产品本可以被完成得格外妥帖，也就不必在“实现不了”“做起来困难”的搪塞里被反复耗费，更不会因为交付不力而丢掉客户、让公司难以为继。

编程正变得越来越“黑盒”，但互联网行业却因此越来越“透明”。未来的 AI 编程会在无声中淘洗掉混日子的开发者，以及那些还靠信息差为生的软件公司。经历一番大浪淘沙和秩序重组之后，行业将重新焕发出蓬勃的生命力。

不必迷茫，也无需焦虑，沉下心来，扎实前行。时代从不会辜负持续努力的你。