本文是一位资深开发者的AI辅助编程实战经验分享,深入探讨了vibe coding模式下的最佳实践。作者基于开发十余万行代码的实际经历,提出了在模型选择上不应过度追求性价比而放弃SOTA模型,并分享了如何通过Agent分工优化开发流程的独到见解。文章详细阐述了从需求分析、文档撰写到代码开发、测试部署的全流程AI协作技巧,特别强调了高质量提示词编写和上下文管理的重要性。作者认为,随着AI能力提升,未来将进入’UGS时代’,用户生成软件的门槛将显著降低,为个人开发者带来新机遇。这些经验对想要充分利用AI工具提升开发效率的技术人员极具参考价值。
原文链接:Linux.do






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最新评论
开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。