Vibe Coding 指南

一个通过与 AI 结对编程，将想法变为现实的终极工作站

📋 工具与资源 🚀 从零开始 🎯 原仓库翻译 ⚙️ 完整设置流程 📞 联系方式 ✨ 支持项目 🤝 参与贡献

本仓库的 AI 解读链接：zread.ai/tukuaiai/vibe-coding-cn

🎲 前言

这是一个不断生长和自我否定的项目，当下的一切经验和能力都可能因 AI 能力的变化而失去意义，所以请时刻保持以 AI 为主的思维，重视这次宇宙级的变革，所有的经验都可能失效，辩证的看🙏🙏🙏，Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程，旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程，强调以规划驱动和模块化，索引构建为核心（受限于模型上下文窗口而生成的解决策略），避免让 AI 失控导致项目混乱，Vibe Coding（氛围编程）是一种以自然语言驱动、让LLM生成大部分代码的开发方式，主张“先沉浸式做出能跑的东西”，以极低门槛快速产出原型但也伴随可控性与可靠性风险，由计算机科学家 Andrej Karpathy 首次提出。

注意：以下经验分享并非普遍适用，请在具体实践中结合场景，辩证采纳（点击标题可以展开收起内容）

⚡ 1 分钟快速开始

⚡ 1 分钟快速开始

已有网络和开发环境？直接开始 Vibe Coding！

第 1 步：复制下面的提示词，粘贴到 Claude 或 ChatGPT

你是一个专业的 AI 编程助手。我想用 Vibe Coding 的方式开发一个项目。

请先问我：
1. 你想做什么项目？（一句话描述）
2. 你熟悉什么编程语言？（不熟悉也没关系）
3. 你的操作系统是什么？

然后帮我：
1. 推荐最简单的技术栈
2. 生成项目结构
3. 一步步指导我完成开发

要求：每完成一步问我是否成功，再继续下一步。

第 2 步：跟着 AI 的指导，把想法变成现实 🚀

就这么简单！ 更多内容（从零开始）请继续阅读 👇

🚀 从零开始

完全新手？按顺序完成以下步骤：

Vibe Coding 哲学原理 - 理解核心理念
网络环境配置 - 配置网络访问
开发环境搭建 - 复制提示词给 AI，让 AI 指导你搭建环境
IDE配置 - 配置 VS Code 编辑器
OpenCode-CLI配置 - 免费 AI CLI 工具，支持 GLM-4.7/MiniMax M2.1 等模型

🧪 实验性方法

🧪 实验性方法

下面是一些“可能随时推翻重写”的实验性方法与范式：先看一眼，觉得对你有用再深入。

建议阅读顺序（从抽象到落地）

🔑 元方法论：用“生成器/优化器”的递归闭环让系统自我进化
🧬 胶水编程：复用成熟轮子，把注意力放在“连接方式”
🎨 Canvas白板驱动开发：让白板成为单一真相源，降低协作与上下文成本
🐝 AI蜂群协作：让多个 AI 在 tmux 下互相感知、协作、分工
🔮 哲学方法论工具箱：把抽象方法论落到可验证、可迭代的工程动作

🔑 元方法论

一句话：用“生成器/优化器”的递归闭环，构建一个能持续自我优化的 AI 系统。

延伸阅读：A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems

核心角色

α-提示词（生成器）：一个“母体”提示词，其唯一职责是生成其他提示词或技能。
Ω-提示词（优化器）：另一个“母体”提示词，其唯一职责是优化其他提示词或技能。

递归生命周期（最小闭环）

创生（Bootstrap）：使用 AI 生成 α-提示词 与 Ω-提示词 的初始版本（v1）。
自省与进化（Self-Correction & Evolution）：用 Ω-提示词（v1） 优化 α-提示词（v1），得到更强的 α-提示词（v2）。
创造（Generation）：使用进化后的 α-提示词（v2） 生成目标提示词与技能。
循环与飞跃（Recursive Loop）：将新产物（甚至包括新版本的 Ω-提示词）回灌系统，再次用于优化 α-提示词，启动持续进化。

终极目标

通过持续的递归优化循环，让系统在每次迭代中实现自我超越，逼近预设的预期状态。

🧬 胶水编程 (Glue Coding)

一句话：能抄不写，能连不造，能复用不原创。

胶水编程是 Vibe Coding 的终极进化形态，目标是把注意力从“造轮子”迁移到“连接方式”，从而缓解三大致命缺陷：

问题	解法
🎭 AI 幻觉	✅ 只使用已验证的成熟代码，零幻觉
🧩 复杂性爆炸	✅ 每个模块都是久经考验的轮子
🎓 门槛过高	✅ 你只需要描述"连接方式"

👉 深入了解胶水编程

🎨 Canvas白板驱动开发

一句话：让白板成为单一真相源，用“图形”降低协作与上下文成本。

传统开发：代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控

Canvas方式：代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类，白板成为单一真相源

痛点	解法
🤖 AI看不懂项目结构	✅ AI直接读白板JSON，秒懂架构
🧠 人类记不住复杂依赖	✅ 连线清晰，牵一发动全身一目了然
💬 团队协作靠嘴说	✅ 指着白板讲，新人5分钟看懂

核心理念：图形是第一公民，代码是白板的序列化形式。

👉 深入了解Canvas白板驱动开发

🐝 AI蜂群协作

一句话：把多个 AI 变成“可互相感知与协作的集群”，人从瓶颈变为调度者。

传统模式：人 ←→ AI₁, 人 ←→ AI₂, 人 ←→ AI₃ (人是瓶颈)

蜂群模式：人 → AI₁ ←→ AI₂ ←→ AI₃ (AI 自主协作)

能力	实现方式	效果
🔍 感知	`capture-pane`	读取任意终端内容
🎮 控制	`send-keys`	向任意终端发送按键
🤝 协调	共享状态文件	任务同步与分工

核心突破：AI 不再是孤立的，而是可以互相感知、通讯、控制的集群。

👉 深入了解AI蜂群协作

🔮 哲学方法论工具箱

一句话：把抽象方法论落到可验证、可迭代、可收敛的工程产出。

23 种哲学方法论 + Python 工具 + 可复制提示词，覆盖：

方法	用途
现象学还原	需求含糊时，清零脑补，回到可观察事实
正反合	快速可用 → 反例打脸 → 收敛为工程版本
可证伪主义	用测试逼出失败模式
奥卡姆剃刀	删除不必要的复杂度
贝叶斯更新	根据新证据动态调整信念

核心理念：哲学不是空谈，是可落地的工程方法。

👉 深入了解哲学方法论工具箱

🧭 经验

🧭 经验

状态，变换；数据，函数；输入，处理，输出；抽象/收敛，展开；可解释性；层级；过程；全称/特称，肯定/否定
明确任务中的：目的，对象，约束
人下 AI 上
一切问题问 AI
目的主导：开发过程中的一切动作围绕"目的"展开
上下文是 vibe coding 的第一性要素，垃圾进，垃圾出
系统性思考，从实体，链接，功能/目的开始
数据与函数是编程的一切
先结构，后代码
使用帕累托法则，关注重要的那20%
逆向思考，先明确你的需求，从满足需求为起点构建代码
重复，多尝试几次
模仿优先，不重复造轮子，先问 AI 有没有合适的仓库，下载下来改（glue coding 基于 vibe coding全新的方法）
按职责拆模块
接口先行，实现后补
文档即上下文，不是事后补
明确写清：能改什么，不能改什么
Debug 只给：预期 vs 实际 + 最小复现
测试可交给 AI，断言人审
AI 犯的错误使用提示词整理为经验持久化存储，遇到问题始终无法解决，就让AI检索这个收集的问题然后寻找解决方案

📋 工具与资源

📋 工具与资源

集成开发环境 (IDE) & 终端

Visual Studio Code: 一款功能强大的集成开发环境，适合代码阅读与手动修改。其 Local History 插件对项目版本管理尤为便捷。
虚拟环境 (.venv): 强烈推荐使用，可实现项目环境的一键配置与隔离，特别适用于 Python 开发。
Cursor: 已经占领用户心智高地，人尽皆知。
Warp: 集成 AI 功能的现代化终端，能有效提升命令行操作和错误排查的效率。
Neovim (nvim): 一款高性能的现代化 Vim 编辑器，拥有丰富的插件生态，是键盘流开发者的首选。
LazyVim: 基于 Neovim 的配置框架，预置了 LSP、代码补全、调试等全套功能，实现了开箱即用与深度定制的平衡。

AI 模型 & 服务

Claude Opus 4.6: 性能强大的 AI 模型，通过 Claude Code 等平台提供服务，并支持 CLI 和 IDE 插件。
gpt-5.3-codex (xhigh): 适用于处理大型项目和复杂逻辑的 AI 模型，可通过 Codex CLI 等平台使用。
Droid: 提供对 Claude Opus 4.6 等多种模型的 CLI 访问。
Kiro: 目前提供免费的 Claude Opus 4.6 模型访问，并提供客户端及 CLI 工具。
Gemini CLI: 提供对 Gemini 模型的免费访问，适合执行脚本、整理文档和探索思路。
antigravity: 目前由 Google 提供的免费 AI 服务，支持使用 Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.0 Pro。
AI Studio: Google 提供的免费服务，支持使用 Gemini 3.0 Pro 和 Nano Banana。
Gemini Enterprise: 面向企业用户的 Google AI 服务，目前可以免费使用。
GitHub Copilot: 由 GitHub 和 OpenAI 联合开发的 AI 代码补全工具。
Kimi K2.5: 一款国产 AI 模型，适用于多种常规任务。
GLM: 由智谱 AI 开发的国产大语言模型。
Qwen: 由阿里巴巴开发的 AI 模型，其 CLI 工具提供免费使用额度。

开发与辅助工具

Augment: 提供强大的上下文引擎和提示词优化功能。
Windsurf: 为新用户提供免费额度的 AI 开发工具。
Ollama: 本地大模型管理工具，可通过命令行方便地拉取和运行开源模型。
Mermaid Chart: 用于将文本描述转换为架构图、序列图等可视化图表。
NotebookLM: 一款用于 AI 解读资料、音频和生成思维导图的工具。
Zread: AI 驱动的 GitHub 仓库阅读工具，有助于快速理解项目代码。
tmux: 强大的终端复用工具，支持会话保持、分屏和后台任务，是服务器与多项目开发的理想选择。
DBeaver: 一款通用数据库管理客户端，支持多种数据库，功能全面。

资源与模板

提示词库 (在线表格): 一个包含大量可直接复制使用的各类提示词的在线表格。
第三方系统提示词学习库: 用于学习和参考其他 AI 工具的系统提示词。
Skills 制作器: 可根据需求生成定制化 Skills 的工具。
元提示词: 用于生成提示词的高级提示词。
通用项目架构模板: 可用于快速搭建标准化的项目目录结构。
元技能：Skills 的 Skills: 用于生成 Skills 的元技能。
SOP 生成 Skill: 将资料/需求整理为可执行 SOP 的技能。
tmux快捷键大全: tmux 的快捷键参考文档。
LazyVim快捷键大全: LazyVim 的快捷键参考文档。
手机远程 Vibe Coding: 基于 frp 实现手机 SSH 远程控制本地电脑进行 Vibe Coding。

外部教程与资源

二哥的Java进阶之路: 包含多种开发工具的详细配置教程。
虚拟卡: 可用于注册云服务等需要国际支付的场景。

交流社区

Telegram 交流群: Vibe Coding 中文交流群
Telegram 频道: 项目更新与资讯

项目内部文档

胶水编程 (Glue Coding): 软件工程的圣杯与银弹，Vibe Coding 的终极进化形态。
Chat Vault: AI 聊天记录保存工具，支持 Codex/Kiro/Gemini/Claude CLI。
prompts-library 工具说明: 支持 Excel 与 Markdown 格式互转，包含数百个精选提示词。
编程提示词集合: 适用于 Vibe Coding 流程的专用提示词（云端表格）。
系统提示词构建原则: 构建高效 AI 系统提示词的综合指南。
开发经验总结: 变量命名、文件结构、编码规范、架构原则等。
通用项目架构模板: 多种项目类型的标准目录结构。
Augment MCP 配置文档: Augment 上下文引擎配置说明。
系统提示词集合: AI 开发的系统提示词，含多版本开发规范（云端表格）。
TradeCat Sheets API 使用说明: 把公开 Google Sheet 当作 API 注册表与数据面（Data Plane），供 Agent/服务端消费结构化 JSON。
外部资源（在线表格）: 外部资源的唯一真相源（按类型分表），本地 Markdown 保留为历史参考。

🏁 编码模型性能分级参考

🏁 编码模型性能分级参考

建议只选择苹果模型处理复杂任务，以确保最佳效果与效率。

苹果: gpt-5.2-xhigh

🗂️ 项目目录结构概览

🗂️ 项目目录结构概览

本项目 vibe-coding-cn 的核心结构主要围绕知识管理、AI 提示词的组织与自动化展开。以下是经过整理和简化的目录树及各部分说明：

.
├── README.md                    # 项目主文档
├── AGENTS.md                    # AI Agent 行为准则
├── Makefile                     # 自动化脚本
├── LICENSE                      # MIT 许可证
├── CODE_OF_CONDUCT.md           # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md              # 贡献指南
├── .gitignore                   # Git 忽略规则
│
├── assets/                      # 外部资源（指向在线表格）
│   ├── README.md                # 远程表格索引（唯一真相源）
│   ├── AGENTS.md                # assets/ 目录规则
│   ├── config/                  # 工具与开发配置
│   │   └── .codex/              # Codex CLI 配置（项目级）
│   │       ├── config.toml      # Codex CLI 配置文件
│   │       └── AGENTS.md        # Codex/Agent 指南（本目录）
│   ├── documents/               # 文档库
│   │   ├── principles/          # 原则与思想（fundamentals + philosophy）
│   │   │   ├── fundamentals/    # 原 00-基础指南
│   │   │   └── philosophy/      # 原 05-哲学与方法论
│   │   ├── guides/              # 入门与方法（getting-started + playbook）
│   │   │   ├── getting-started/ # 原 01-入门指南
│   │   │   └── playbook/        # 原 02-方法论
│   │   └── case-studies/        # 原 03-实战
│   ├── prompts/                 # 提示词库（指向云端表格）
│   │   ├── README.md            # 在线表格链接
│   │   └── AGENTS.md            # prompts/ 目录规则
│   ├── skills/                  # 技能库（扁平化）
│   │   ├── README.md            # skills 总览与索引
│   │   ├── AGENTS.md            # skills/ 目录规则
│   │   ├── skills-skills/       # 元技能核心
│   │   ├── sop-generator/       # SOP 生成
│   │   ├── canvas-dev/          # Canvas白板驱动开发
│   │   └── ...                  # 更多技能
│   ├── tools/                   # 工具目录（预留）
│   │   └── .gitkeep             # 保持空目录被 Git 追踪
│   ├── workflow/                # 工作流模板
│   │   ├── auto-dev-loop/       # 自动开发循环
│   │   └── canvas-dev/          # Canvas白板驱动开发
│   └── repo/                    # 外部工具与依赖镜像（含 Git submodule）
│       ├── README.md            # 外部工具索引
│       ├── prompts-library/     # Excel ↔ Markdown 互转工具
│       ├── chat-vault/          # AI 聊天记录保存工具
│       ├── Skill_Seekers-development/ # Skills 制作器
│       ├── html-tools-main/     # HTML 工具集
│       ├── my-nvim/             # Neovim 配置
│       ├── MCPlayerTransfer/    # MC 玩家迁移工具
│       ├── XHS-image-to-PDF-conversion/ # 小红书图片转 PDF
│       ├── backups/             # 历史备份脚本快照
│       ├── .tmux/               # oh-my-tmux (submodule)
│       ├── tmux/                # tmux 源码 (submodule)
│       └── claude-official-skills/ # Claude 官方 skills (submodule)
│
├── .github/                     # GitHub 配置
│   ├── workflows/               # CI/CD 工作流
│   │   ├── ci.yml               # Markdown lint + link checker
│   │   ├── labeler.yml          # 自动标签
│   │   └── welcome.yml          # 欢迎新贡献者
│   ├── ISSUE_TEMPLATE/          # Issue 模板
│   ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md # PR 模板
│   ├── SECURITY.md              # 安全政策
│   ├── FUNDING.yml              # 赞助配置
│   └── wiki/                    # GitHub Wiki 内容

📺 演示与产出

📺 演示与产出

一句话：Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行，让「从想法到可维护代码」变成一条可审计的流水线，而不是一团无法迭代的巨石文件。

你能得到

成体系的提示词工具链：云端表格提供系统提示词约束 AI 行为边界，编程提示词提供需求澄清、计划、执行的全链路脚本。
闭环交付路径：需求 → 上下文文档 → 实施计划 → 分步实现 → 自测 → 进度记录，全程可复盘、可移交。

⚙️ 架构与工作流程

⚙️ 架构与工作流程

核心资产映射：

assets/prompts/
  README.md  # 云端表格入口（元/系统/编程/用户提示词）
assets/skills/
  README.md  # skills 总览与索引
assets/documents/
  principles/fundamentals/*, principles/philosophy/*, guides/*, case-studies/* 等知识库
assets/
  README.md  # 外部资源（在线表格）唯一真相源入口
assets/repo/backups/
  一键备份.sh, 快速备份.py  # 本地/远端快照脚本

graph TB
  %% GitHub 兼容简化版（仅使用基础语法）

  subgraph ext_layer[外部系统与数据源层]
    ext_contrib[社区贡献者]
    ext_sheet[Google 表格 / 外部表格]
    ext_md[外部 Markdown 提示词]
    ext_api[预留：其他数据源 / API]
    ext_contrib --> ext_sheet
    ext_contrib --> ext_md
    ext_api --> ext_sheet
  end

  subgraph ingest_layer[数据接入与采集层]
    excel_raw[prompt_excel/*.xlsx]
    md_raw[prompt_docs/外部MD输入]
    excel_to_docs[assets/repo/prompts-library/scripts/excel_to_docs.py]
    docs_to_excel[assets/repo/prompts-library/scripts/docs_to_excel.py]
    ingest_bus[标准化数据帧]
    ext_sheet --> excel_raw
    ext_md --> md_raw
    excel_raw --> excel_to_docs
    md_raw --> docs_to_excel
    excel_to_docs --> ingest_bus
    docs_to_excel --> ingest_bus
  end

  subgraph core_layer[数据处理与智能决策层 / 核心]
    ingest_bus --> validate[字段校验与规范化]
    validate --> transform[格式映射转换]
    transform --> artifacts_md[prompt_docs/规范MD]
    transform --> artifacts_xlsx[prompt_excel/导出XLSX]
    orchestrator[main.py · scripts/start_convert.py] --> validate
    orchestrator --> transform
  end

  subgraph consume_layer[执行与消费层]
    artifacts_md --> catalog_coding[prompts(在线)/编程提示词]
    artifacts_md --> catalog_system[prompts(在线)/系统提示词]
    artifacts_md --> catalog_meta[prompts(在线)/元提示词]
    artifacts_md --> catalog_user[prompts(在线)/用户提示词]
    artifacts_md --> docs_repo[assets/documents/*]
    artifacts_md --> new_consumer[预留：其他下游渠道]
    catalog_coding --> ai_flow[AI 结对编程流程]
    ai_flow --> deliverables[项目上下文 / 计划 / 代码产出]
  end

  subgraph ux_layer[用户交互与接口层]
    cli[CLI: python main.py] --> orchestrator
    makefile[Makefile 任务封装] --> cli
    readme[README.md 使用指南] --> cli
  end

  subgraph infra_layer[基础设施与横切能力层]
    git[Git 版本控制] --> orchestrator
    backups[assets/repo/backups/一键备份.sh · assets/repo/backups/快速备份.py] --> artifacts_md
    deps[requirements.txt · scripts/requirements.txt] --> orchestrator
    config[assets/repo/prompts-library/scripts/config.yaml] --> orchestrator
    monitor[预留：日志与监控] --> orchestrator
  end

📈 性能基准 (可选)

📈 性能基准 (可选)

本仓库定位为「流程与提示词」而非性能型代码库，建议跟踪下列可观测指标（当前主要依赖人工记录，可在 progress.md 中打分/留痕）：

指标	含义	当前状态/建议
提示命中率	一次生成即满足验收的比例	待记录；每个任务完成后在 progress.md 记 0/1
周转时间	需求 → 首个可运行版本所需时间	录屏时标注时间戳，或用 CLI 定时器统计
变更可复盘度	是否同步更新上下文/进度/备份	通过手工更新；可在 backups 脚本中加入 git tag/快照
例程覆盖	是否有最小可运行示例/测试	建议每个示例项目保留 README+测试用例

🗺️ 路线图

gantt
    title 项目发展路线图
    dateFormat YYYY-MM
    section 进行中 (2025 Q4)
    补全演示GIF与示例项目: active, 2025-12, 30d
    外部资源聚合完善: active, 2025-12, 20d
    section 近期 (2026 Q1)
    prompts 索引自动生成脚本: 2026-01, 15d
    一键演示/验证 CLI 工作流: 2026-01, 15d
    备份脚本增加快照与校验: 2026-02, 10d
    section 中期 (2026 Q2)
    模板化示例项目集: 2026-03, 30d
    多模型对比与评估基线: 2026-04, 30d

🎯 原仓库翻译

🎯 原仓库翻译

以下内容翻译自原仓库 EnzeD/vibe-coding

要开始 Vibe Coding，你只需要以下两种工具之一：

Claude Opus 4.6，在 Claude Code 中使用
gpt-5.3-codex (xhigh)，在 Codex CLI 中使用

本指南同时适用于 CLI 终端版本和 VSCode 扩展版本（Codex 和 Claude Code 都有扩展，且界面更新）。

(注：本指南早期版本使用的是 Grok 3，后来切换到 Gemini 3.1 Pro，现在我们使用的是 Claude 4.6（或 gpt-5.3-codex (xhigh)）)

(注2：如果你想使用 Cursor，请查看本指南的 1.1 版本，但我们认为它目前不如 Codex CLI 或 Claude Code 强大)

⚙️ 完整设置流程

1. 游戏设计文档（Game Design Document）

把你的游戏创意交给 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6，让它生成一份简洁的 游戏设计文档，格式为 Markdown，文件名为 game-design-document.md。
自己审阅并完善，确保与你的愿景一致。初期可以很简陋，目标是给 AI 提供游戏结构和意图的上下文。不要过度设计，后续会迭代。

2. 技术栈与 Agent 规则（AGENTS.md / 自定义 rules）

让 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6 为你的游戏推荐最合适的技术栈（例如：多人3D游戏用 ThreeJS + WebSocket），保存为 tech-stack.md。
- 要求它提出 最简单但最健壮 的技术栈。
在终端中打开 Claude Code 或 Codex CLI，使用 /init 命令，它会读取你已创建的两个 .md 文件，生成一套规则来正确引导大模型。
关键：一定要审查生成的规则。 确保规则强调 模块化（多文件）和禁止 单体巨文件（monolith）。可能需要手动修改或补充规则。
- 极其重要： 某些规则必须设为 "Always"（始终应用），确保 AI 在生成任何代码前都强制阅读。例如添加以下规则并标记为 "Always"：
```
# 重要提示：
# 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@architecture.md（包含完整数据库结构）
# 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@game-design-document.md
# 每完成一个重大功能或里程碑后，必须更新 memory-bank/@architecture.md
```
- 其他（非 Always）规则要引导 AI 遵循你技术栈的最佳实践（如网络、状态管理等）。
- 如果想要代码最干净、项目最优化，这一整套规则设置是强制性的。

3. 实施计划（Implementation Plan）

将以下内容提供给 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6：
- 游戏设计文档（game-design-document.md）
- 技术栈推荐（tech-stack.md）
让它生成一份详细的 实施计划（Markdown 格式），包含一系列给 AI 开发者的分步指令。
- 每一步要小而具体。
- 每一步都必须包含验证正确性的测试。
- 严禁包含代码——只写清晰、具体的指令。
- 先聚焦于 基础游戏，完整功能后面再加。

4. 记忆库（Memory Bank）

新建项目文件夹，并在 VSCode 中打开。
在项目根目录下创建子文件夹 memory-bank。
将以下文件放入 memory-bank：
- game-design-document.md
- tech-stack.md
- implementation-plan.md
- progress.md（新建一个空文件，用于记录已完成步骤）
- architecture.md（新建一个空文件，用于记录每个文件的作用）

🎮 Vibe Coding 开发基础游戏

现在进入最爽的阶段！

确保一切清晰

在 VSCode 扩展中打开 Codex 或 Claude Code，或者在项目终端启动 Claude Code / Codex CLI。
提示词：阅读 /memory-bank 里所有文档，implementation-plan.md 是否完全清晰？你有哪些问题需要我澄清，让它对你来说 100% 明确？
它通常会问 9-10 个问题。全部回答完后，让它根据你的回答修改 implementation-plan.md，让计划更完善。

你的第一个实施提示词

打开 Codex 或 Claude Code（扩展或终端）。
提示词：阅读 /memory-bank 所有文档，然后执行实施计划的第 1 步。我会负责跑测试。在我验证测试通过前，不要开始第 2 步。验证通过后，打开 progress.md 记录你做了什么供后续开发者参考，再把新的架构洞察添加到 architecture.md 中解释每个文件的作用。
永远先用 "Ask" 模式或 "Plan Mode"（Claude Code 中按 shift+tab），确认满意后再让 AI 执行该步骤。
极致 Vibe： 安装 Superwhisper，用语音随便跟 Claude 或 gpt-5.3-codex 聊天，不用打字。

工作流

完成第 1 步后：
- 把改动提交到 Git（不会用就问 AI）。
- 新建聊天（/new 或 /clear）。
- 提示词：阅读 memory-bank 所有文件，阅读 progress.md 了解之前的工作进度，然后继续实施计划第 2 步。在我验证测试前不要开始第 3 步。
重复此流程，直到整个 implementation-plan.md 全部完成。

✨ 添加细节功能

恭喜！你已经做出了基础游戏！可能还很粗糙、缺少功能，但现在可以尽情实验和打磨了。

想要雾效、后期处理、特效、音效？更好的飞机/汽车/城堡？绝美天空？
每增加一个主要功能，就新建一个 feature-implementation.md，写短步骤+测试。
继续增量式实现和测试。

🐞 修复 Bug 与卡壳情况

常规修复

如果某个提示词失败或搞崩了项目：
- Claude Code 用 /rewind 回退；用 gpt-5.3-codex 的话多提交 git，需要时 reset。
报错处理：
- JavaScript 错误： 打开浏览器控制台（F12），复制错误，贴给 AI；视觉问题截图发给它。
- 懒人方案： 安装 BrowserTools，自动复制错误和截图。

疑难杂症

实在卡住：
- 回退到上一个 git commit（git reset），换新提示词重试。
极度卡壳：
- 用 RepoPrompt 或 uithub 把整个代码库合成一个文件，然后丢给 gpt-5.3-codex 或 Claude 求救。

💡 技巧与窍门

Claude Code & Codex 使用技巧

终端版 Claude Code / Codex CLI： 在 VSCode 终端里运行，能直接看 diff、喂上下文，不用离开工作区。
Claude Code 的 /rewind： 迭代跑偏时一键回滚到之前状态。
自定义命令： 创建像 /explain $参数 这样的快捷命令，触发提示词：“深入分析代码，彻底理解 $参数是怎么工作的。理解完告诉我，我再给你任务。” 让模型先拉满上下文再改代码。
清理上下文： 经常用 /clear 或 /compact（保留历史对话）。
省时大法（风险自负）： 用 claude --dangerously-skip-permissions 或 codex --yolo，彻底关闭确认弹窗。

其他实用技巧

小修改： 用 gpt-5.3-codex (medium)
写顶级营销文案： 用 Opus 4.1
生成优秀 2D 精灵图： 用 ChatGPT + Nano Banana
生成音乐： 用 Suno
生成音效： 用 ElevenLabs
生成视频： 用 Sora 2
提升提示词效果：
- 加一句：“慢慢想，不着急，重要的是严格按我说的做，执行完美。如果我表达不够精确请提问。”
- 在 Claude Code 中触发深度思考的关键词强度：think < think hard < think harder < ultrathink。

❓ 常见问题解答 (FAQ)

Q: 我在做应用不是游戏，这个流程一样吗？
- A: 基本完全一样！把 GDD 换成 PRD（产品需求文档）即可。你也可以先用 v0、Lovable、Bolt.new 快速原型，再把代码搬到 GitHub，然后克隆到本地用本指南继续开发。
Q: 你那个空战游戏的飞机模型太牛了，但我一个提示词做不出来！
- A: 那不是一个提示词，是 ~30 个提示词 + 专门的 plane-implementation.md 文件引导的。用精准指令如“在机翼上为副翼切出空间”，而不是“做一个飞机”这种模糊指令。
Q: 为什么现在 Claude Code 或 Codex CLI 比 Cursor 更强？
- A: 完全看个人喜好。我们强调的是：Claude Code 能更好发挥 Claude Opus 4.6 的实力，Codex CLI 能更好发挥 gpt-5.3-codex 的实力，而 Cursor 对这两者的利用都不如原生终端版。终端版还能在任意 IDE、使用 SSH 远程服务器等场景工作，自定义命令、子代理、钩子等功能也能长期大幅提升开发质量和速度。最后，即使你只是低配 Claude 或 ChatGPT 订阅，也完全够用。
Q: 我不会搭建多人游戏的服务器怎么办？
- A: 问你的 AI。

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