AI| Vibe Coding

计划先行

Plan 模式

这是最基础的环节，用高级模型的Plan模式先把”要做什么，怎么做，可能遇到的坑”想清楚，生成执行计划。

之后用相对不那么消耗额度的LLM来严格按照计划执行。

计划文档落盘

由于LLM是无状态的，需要考虑高峰期使用下可能会断连的情况，以及某次需求开发功能开发等变更的后期可维护性和可溯源性，强烈推荐将AI的计划文档/PRD文档持久化到磁盘并建议通过git进行版本管理。

这样无论是将这个计划丢给另一个LLM去按照计划进行实现，还是说开发完成后进行下一轮迭代维护时，都能通过持久化的计划文档进行查询到详细的需求变动路径，让AI获得更准确的上下文信息。

结构化提问

对于通用的需求场景，采用结构化的提示词，以便于 AI 更好理解和分析

我常用的一个提示词框架

具体要求如下：
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# 1. 整体需求说明

# 2. 具体功能需求详细说明

# 3. 其他说明

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基于上述的需求描述，深度分析项目现有实现逻辑，设计制定一份详尽的编码改造计划 xxx.md 并保存在项目工作目录。如果有需要进一步信息确认或是不清楚的地方随时向我提问。

Grill Me

神级 Skill，让 AI 在开始动手之前不断和你对齐需求实现过程中可能的分支情况，直到达成共识。

对于可以直接从项目分析得出的不会进行多余的询问。

系统提示词

AGENTS.MD

写一些基础的规范/规则到 AGENTS.md （或者类似的约束文件）里。比如：

• 不清楚需求必须先问，不要自己猜
• 每次只修改相关代码，不要顺手改一大片
• 不要随便引入新依赖
• 复杂逻辑要拆函数、写注释

同时，针对工作项目的模块结构组成，这些固化的不怎么经常改动的架构关系，也可以写入 AGENTS.MD 中，大模型就不需要每次都去分析关联关系