# Vibe Coding 概念大全

> 一文搞懂 AI 编程的所有核心术语



你好，我是程序员鱼皮，前腾讯全栈开发，全网 200 万粉的 [AI 编程博主](https://space.bilibili.com/12890453)，也是 [AI 导航](https://ai.codefather.cn) 和 [编程导航](https://www.codefather.cn) 等 10+ 自研产品的创造者。

在学习 Vibe Coding 的过程中，你一定会遇到各种陌生的名词和术语。比如什么是 Token？什么是上下文窗口？什么是 RAG？这些概念听起来很高大上，但其实理解起来并不难。

这篇文章就是你的 **AI 编程术语词典**，我会用最通俗易懂的语言，把 Vibe Coding 中最常见、最重要的概念讲清楚。你可以把它收藏起来，遇到不懂的词就来查一查。



## AI 基础概念


### 人工智能（AI）

人工智能（Artificial Intelligence）是让计算机模拟人类智能的技术。简单来说，就是让机器能像人一样思考、学习和解决问题。

在 Vibe Coding 中，AI 就是你的编程助手。你告诉它要做什么，它帮你写代码。就像你有一个 24 小时在线的程序员朋友，随时可以帮你干活。




### 大语言模型（LLM）

大语言模型（Large Language Model）是一种能够理解和生成人类语言的 AI 系统。ChatGPT、Claude、Gemini、DeepSeek 都是大语言模型。

为什么叫 “大” 呢？因为这些模型的参数量非常庞大，动辄几十亿甚至上万亿个参数。参数越多，模型通常越聪明，但也越消耗计算资源。

你可以把大语言模型理解成一个读过海量书籍和代码的超级学霸，它见过无数的编程案例，所以能帮你写代码、解释代码、修复 bug。

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### 模型参数

参数是模型在训练过程中学到的 “知识点”，用数字的形式存储在模型中。参数越多，模型能记住的知识就越丰富，通常也越聪明。

比如：

- GPT-4 大约有 1.8 万亿参数
- Claude 3.5 Sonnet 的参数量未公开，但估计在千亿级别
- DeepSeek-V3 有 6710 亿参数

参数量会影响模型的能力和运行成本。一般来说，参数越多的模型越贵，但效果也越好。




### 训练和推理

训练（Training）是让 AI 模型从大量数据中学习知识的过程。这个过程需要海量的计算资源和时间，通常由 AI 公司完成。你不需要自己训练模型。

推理（Inference）是模型学完之后，用学到的知识来回答问题、生成内容的过程。当你用 ChatGPT 对话时，就是在进行推理。

打个比方：训练就像学生上学读书，推理就像学生参加考试答题。我们日常使用 AI 工具，都是在用推理能力。




### 微调（Fine-tuning）

微调是在已有模型的基础上，用特定领域的数据继续训练，让模型在某个领域表现更好。

比如，你可以用大量的医学资料微调一个模型，让它成为医学专家。或者用你公司的代码库微调，让它更了解你的项目风格。

对于普通用户来说，微调成本较高，一般不需要自己做。直接使用现成的模型就够用了。



## Token 和计费


### Token

Token 是 AI 模型处理文本的基本单位。你可以简单理解为 “词块”。

在英文中，一个 Token 大约是一个单词或单词的一部分。在中文中，一个汉字通常是 1-2 个 Token。

为什么 Token 重要？因为 AI 服务通常按 Token 收费。你输入的文字和 AI 输出的文字都会消耗 Token。Token 用得越多，花的钱就越多。

举个例子：

- "Hello World" 大约是 2 个 Token
- “你好世界” 大约是 4-6 个 Token

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### 输入 Token 和输出 Token

AI 服务通常分别计算输入和输出的 Token：

- 输入 Token：你发给 AI 的内容（提示词、代码、文件等）
- 输出 Token：AI 返回给你的内容（回答、生成的代码等）

一般来说，输出 Token 比输入 Token 更贵，因为生成内容比理解内容更消耗算力。

省钱小技巧：写清楚、写简洁的提示词，让 AI 一次就能理解你的需求，减少反复对话。



### 上下文窗口

上下文窗口（Context Window）是指 AI 模型一次能 “记住” 的最大内容量，用 Token 来衡量。

不同模型的上下文窗口大小不同：

- GPT-4o：128K Token（约 10 万中文字）
- Claude 3.5 Sonnet：200K Token（约 15 万中文字）
- Gemini 2.0 Pro：2M Token（约 150 万中文字）

上下文窗口越大，AI 能处理的代码量就越多，能记住的对话历史就越长。如果你的项目代码很多，选择上下文窗口大的模型会更合适。

但要注意，上下文窗口越大，每次请求消耗的 Token 也越多，成本也会更高。



## 提示词相关


### 提示词（Prompt）

提示词是你给 AI 的指令或问题。在 Vibe Coding 中，提示词就是你用自然语言描述的需求。

提示词的质量直接决定了 AI 输出的质量。一个好的提示词应该：

- 具体明确，不含糊
- 包含必要的背景信息
- 说明期望的输出格式

比如，“做一个网站” 是一个模糊的提示词，而 “用 React 做一个记账网站，包含添加支出、查看列表、统计总额三个功能，界面用蓝色调” 就是一个好的提示词。

在 AI 对话中，消息通常分为三种角色：

- 系统提示词（System）：设置 AI 的角色和行为规则，对用户不可见
- 用户提示词（User）：你发送给 AI 的消息
- 助手提示词（Assistant）：AI 回复给你的消息

理解这 3 种角色有助于你更好地构造对话。比如在调试时，你可以在提示词中模拟之前的对话历史，让 AI 更好地理解上下文。



### 系统提示词

系统提示词（System Prompt）是在对话开始前设置的指令，用来定义 AI 的角色、行为和限制。

比如，你可以设置系统提示词：“你是一位资深的 React 开发专家，请用简洁清晰的代码风格回答问题。”

系统提示词在整个对话过程中都会生效，是定制 AI 行为的重要方式。

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### 提示词工程

提示词工程（Prompt Engineering）是设计和优化提示词的技术，目的是让 AI 更好地理解你的意图，生成更符合预期的结果。

这是 Vibe Coding 的核心技能之一。好的提示词工程师能用更少的对话轮次，让 AI 生成更高质量的代码。



### 零样本提示（Zero-shot）

零样本提示是指直接给 AI 一个任务，不提供任何示例。

比如：“请把这段英文翻译成中文。”

AI 会根据自己的训练知识来完成任务。对于简单任务，零样本提示通常就够用了。



### 少样本提示（Few-shot）

少样本提示是在提示词中提供几个示例，让 AI 学习你想要的格式或风格。

比如：

```
请按以下格式翻译：
英文：Hello → 中文：你好
英文：Thank you → 中文：谢谢
英文：Good morning → 中文：
```

通过提供示例，AI 能更准确地理解你的需求，输出更一致的结果。



### 思维链提示（Chain-of-Thought）

思维链提示是让 AI 一步一步思考问题，而不是直接给出答案。这对于复杂的推理任务特别有效。

你可以在提示词中加上 “请一步一步思考” 或 "Let's think step by step"，AI 就会展示它的推理过程，通常能得到更准确的答案。

在编程中，思维链提示能帮助 AI 更好地理解复杂需求，生成更合理的代码结构。

![](https://pic.yupi.icu/1/chainofthought.png)



### Markdown 语言

Markdown 是一种轻量级的文本标记语言，用简单的符号来表示格式。比如用 `#` 表示标题，用 `**文字**` 表示加粗，用 `-` 表示列表。

在 Vibe Coding 中，Markdown 非常重要，因为：

- AI 生成的回答通常是 Markdown 格式
- 项目文档（如 README）用 Markdown 编写
- 规则文件也是 Markdown 格式

学会 Markdown 能让你更好地与 AI 交流，也能写出更规范的项目文档。




## AI 编程模式


### Vibe Coding

Vibe Coding 是由计算机科学家 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出的概念。它描述了一种全新的编程方式：通过自然语言和 AI 对话，让 AI 帮你写代码，你只需要描述需求、测试结果、指导方向。

Vibe Coding 的核心理念是：你不需要精通编程语法，只需要能清楚表达你的想法。AI 负责把你的想法变成可运行的代码。

这就像点外卖一样：你告诉外卖平台你想吃什么，餐厅帮你做好送到手上。你不需要会做饭，但要知道自己想吃什么。



### Agentic Engineering 智能体工程

Agentic Engineering（智能体工程）是 2026 年 2 月由 Andrej Karpathy（也就是提出 Vibe Coding 的那位大佬）提出的新概念，可以理解为 Vibe Coding 的规范版。

Vibe Coding 就是跟着感觉写代码：你给 AI 一句话，AI 吐出代码，能跑就行，跑不了就把报错粘回去让 AI 再改。做个小工具贼拉快，但项目一大就容易翻车。

而 Agentic Engineering 的思路是：你先想清楚要干嘛、写好方案、拆好任务，再把活交给 AI 去执行，它干完了你还得验收，质量不行打回去重做。

打个比方，Vibe Coding 的时候你是个 DJ，放什么歌全凭感觉；Agentic Engineering 里你是包工头，流程、质量、验收都得你说了算。**一个跟着感觉走，一个按流程来。**

当然，不是说 Vibe Coding 已经过时了。Vibe Coding 负责让你看到可能性，Agentic Engineering 负责把可能性变成真正能用的东西。二者适用于不同的场景，做个小工具用 Vibe Coding，做正式项目就需要 Agentic Engineering 的思维。

![](https://pic.yupi.icu/1/agentic%20engineering.jpeg)




### Agentic Coding 智能体编程

Agentic Coding 是指让 AI 像一个自主的 “智能体”（Agent）一样工作，能够自己规划任务、执行操作、验证结果，而不只是被动地回答问题。

在 Cursor 的 Agent 模式中，AI 可以：

- 自动读取和分析多个文件
- 规划实现方案
- 执行代码修改
- 运行测试验证
- 自动修复问题

这比传统的问答式 AI 更强大，因为它能自主完成复杂的多步骤任务。

![](https://pic.yupi.icu/1/agent-in-cursor.png)



### 多智能体协作

多智能体协作（Multi-Agent）是指多个 AI 智能体分工合作，共同完成复杂任务。

比如，一个智能体负责设计架构，一个负责写前端代码，一个负责写后端代码，一个负责代码审查。它们像一个团队一样协作。

这两年，多智能体系统正在成为 AI 编程的重要趋势，能够处理更复杂的项目。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260112112834637.png)



### 智能体编排

编排是指协调和管理多个 AI 智能体或 AI 任务的过程，确保它们按正确的顺序和方式工作。

就像乐队指挥一样，编排器决定哪个智能体在什么时候做什么事情，如何传递信息，如何汇总结果。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260112112854174.png)



### Subagents 子代理

Subagents（子代理）是指主 AI 智能体将部分任务分派给独立的子智能体来并行处理的能力。

你可以把它理解成 AI 的下属。当主 AI 遇到一个大任务时，它可以把独立的小任务分给几个子代理同时干，自己继续处理其他工作。

Subagents 的好处是：

- 并行处理多个独立任务，效率翻倍
- 主代理的上下文保持干净，不会被子任务的细节污染
- 每个子代理可以专注于自己的任务，结果更准确

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在 Claude Code 中，你可以在请求后面加一句 "use subagents"，就能启用这个能力。比如让几个子代理同时审查代码库的不同模块，速度会快很多。

不过子代理也有局限，每个子代理的上下文是独立的，它们之间无法直接共享信息，所以不适合有强依赖关系的任务。另外，多个子代理同时运行会消耗更多 Token，成本会相应增加。



### Agent Loop 智能体循环

Agent Loop 是 AI 智能体的核心工作机制，描述了智能体如何持续运行来完成任务。

一个典型的 Agent Loop 包括：

1. 感知：获取当前环境信息（读取文件、查看错误等）
2. 思考：分析情况，决定下一步行动
3. 行动：执行具体操作（写代码、运行命令等）
4. 观察：检查行动的结果
5. 循环：根据结果决定是否继续

这个循环会一直进行，直到任务完成或达到终止条件。理解 Agent Loop 能帮你更好地使用 Cursor Agent 等工具。



### ReAct 推理与行动

ReAct（Reasoning and Acting）是一种让 AI 智能体交替进行推理和行动的技术框架。

传统的 AI 要么只思考不行动，要么只行动不思考。ReAct 让 AI 能够：

- 先推理：思考当前情况，制定计划
- 再行动：执行具体操作
- 观察结果：看看行动效果如何
- 继续推理：根据结果调整策略

这种 “思考 - 行动 - 观察” 的循环让 AI 能更可靠地完成复杂任务，是现代 AI 编程工具的核心技术之一。

![](https://pic.yupi.icu/1/react-agent.png)



### 深度思考

深度思考（Deep Thinking）是让 AI 在回答之前先进行一段内部推理的能力，也叫 “扩展思考” 或 “思考模式”。

普通模式下，AI 收到问题后会直接生成回答。而开启深度思考后，AI 会先在内部进行一系列推理步骤，比如分析问题、考虑多种方案、评估利弊，然后才输出最终答案。你有时能在 AI 的回复中看到一个 “思考中...” 的过程，那就是深度思考在工作。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260215104649777.png)

深度思考特别适合复杂的编程任务，比如设计系统架构、排查难以定位的 Bug、优化算法等。代价是速度更慢、Token 消耗更多。

目前主流模型都支持深度思考，并且你可以选择是否开启思考模式。




### 自适应思考

自适应思考（Adaptive Thinking）是深度思考的智能化版本，让 AI 自动判断当前问题需要多深的思考程度。

以前深度推理模式只能手动开关，开了的话简单问题也慢吞吞地想半天（浪费钱），关了的话复杂问题又容易出错。

AI 有了自适应思考能力后，可以做到简单问题秒回，复杂问题会自动进入深度思考模式。这样既保证了质量，又节省了时间和成本。

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Anthropic 在 Claude Opus 4.6 中率先引入了自适应思考能力，开发者可以设置不同的思考力度级别来平衡质量和成本。




### 工具调用

工具调用（Tool Use / Function Calling）是让 AI 能够使用外部工具和功能的技术。AI 本身只能生成文字，但通过工具调用，它可以：

- 读写文件
- 执行命令行命令
- 搜索网页
- 调用 API
- 操作数据库

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工具调用的工作流程分为 4 步：

1. 识别需求：AI 判断当前任务需要使用工具
2. 选择工具：从可用工具中选择合适的
3. 执行调用：用正确的参数调用工具
4. 整合结果：将工具返回的结果融入回答

![](https://pic.yupi.icu/1/%E5%B7%A5%E5%85%B7%E8%B0%83%E7%94%A8%E6%B5%81%E7%A8%8B.png)

需要注意的是，AI 模型本身并不直接执行工具，而是生成 “我想调用这个工具，参数是这些” 的指令，由外部程序执行后把结果返回给 AI。

在 Vibe Coding 中，工具调用让 AI 从 "只会说" 变成 "能动手"。比如 Cursor 的 Agent 模式就是通过工具调用来读取文件、修改代码、运行命令的。



### MCP 模型上下文协议

MCP（Model Context Protocol）是 Anthropic 在 2024 年底推出的开放标准，用于让 AI 模型安全地连接外部数据源和工具。

你可以把 MCP 理解成 AI 世界的 “USB 接口”。有了 MCP，AI 就能方便地读取你的文件、访问数据库、调用各种工具，而不需要每个工具都单独开发接口。

![](https://pic.yupi.icu/1/1746710765234-c974bda8-666e-45b3-adc4-ace97cbb8c0a.png)

MCP 的核心价值在于 **标准化**。开发者不需要为每个 AI 工具单独开发连接器，只需要按照 MCP 标准开发一次，就能被所有支持 MCP 的 AI 工具使用。目前 Claude Code、Cursor、Windsurf 等主流 AI 编程工具，以及各种网页 AI Agent 应用都已经支持 MCP 协议。

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在 Vibe Coding 中，MCP 让 AI 能够连接更多外部工具和数据源，大大扩展了 AI 的能力边界。比如通过 Figma MCP，AI 可以直接读取设计稿并生成对应的网页代码；通过 GitHub MCP，AI 可以直接操作代码仓库、创建 PR；通过数据库 MCP，AI 可以查询和分析业务数据。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260116123701822.png)

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### Agent Skills 智能体技能

Agent Skills（智能体技能）是 Anthropic 在 2025 年 10 月推出的开放标准，用于给 AI 智能体扩展特定领域的专业能力。

简单来说，Skill 就是一个包含 `SKILL.md` 文件的文件夹，里面可以放置指令说明、脚本代码、参考资料等。当 AI 遇到相关任务时，会自动加载对应的 Skill 来增强自己的能力。

![](https://pic.yupi.icu/1/agent%2520skills.jpeg)

你可以把 Skill 理解成给 AI 的 “新员工入职指南”。比如：

- 一个 PDF 处理 Skill，教会 AI 如何填写 PDF 表单
- 一个项目部署 Skill，包含你团队特有的部署流程和脚本
- 一个代码审查 Skill，定义了你项目的代码规范和检查清单

Skills 的核心设计是 **渐进式披露**：AI 只在需要时才加载相关内容，不会一次性把所有信息都塞进上下文，既节省 Token 又保持灵活性。

![](https://pic.yupi.icu/1/agent%20skills%20bundling.jpeg)

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### Hooks 钩子

Hooks（钩子）是 AI 编程工具中的一种自动化机制，可以在特定事件发生时自动执行预设的操作。

你可以把 Hooks 理解成触发器：当 AI 完成某个动作（比如生成代码、提交代码、运行命令）时，Hook 会自动触发一段脚本或检查流程。

比如在 Claude Code 中，Hooks 可以用来：

- 代码生成后自动运行格式化工具
- 文件修改后自动执行测试
- 权限请求时自动判断是否安全并批准
- 提交代码前自动检查代码规范

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260215105006734.png)

Hooks 让你的 AI 工作流更加自动化，减少手动操作。不过要注意，Hooks 配置不当可能会阻塞 AI 的正常工作流程，建议先在小范围测试，确认没问题再推广到整个项目。



### 斜杠命令

斜杠命令（Slash Commands）是在 AI 编程工具的对话框中输入 `/` 触发的快捷指令，可以快速执行常用操作。

你可以把斜杠命令理解成操作 AI 的快捷键。Cursor、Claude Code 等主流 AI 编程工具都支持斜杠命令，比如在 Claude Code 中：

- `/help`：查看可用命令
- `/compact`：压缩当前对话的上下文
- `/config`：修改配置
- `/skills`：查看已安装的技能

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260215105146492.png)

更强大的是，你可以自定义斜杠命令，把常用的工作流封装起来复用。比如创建一个 `/commit-push-pr` 命令，一次性完成代码提交、推送和创建 PR；或者搞个 `/techdebt` 命令，每次会话结束跑一下清理重复代码。自定义命令还可以用 Git 管理，跨项目复用。



### A2A（Agent-to-Agent）

A2A（Agent-to-Agent）是指 AI 智能体之间相互通信和协作的协议或方式，是多智能体系统的基础技术。

就像人和人之间需要语言来沟通，AI 智能体之间也需要标准化的方式来交换信息、分配任务、汇报结果。

A2A 协议让不同的 AI 智能体能够组成团队，分工合作完成复杂任务。

![](https://pic.yupi.icu/1/a2a-agent.png)



### BMAD 敏捷 AI 开发方法

[BMAD-METHOD](https://github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD)（Breakthrough Method of Agile AI-Driven Development，突破性敏捷 AI 驱动开发方法）是一套系统化的 AI 智能体开发框架，旨在将原本混乱的 AI 编程过程变得结构化、可复用。

BMAD 使用 **角色化智能体** 的方式组织开发流程，每个智能体扮演特定角色：

- Analyst Agent（分析师）：创建项目简报，包含市场分析和用户画像
- PM Agent（产品经理）：将简报转化为详细的产品需求文档（PRD）
- Architect Agent（架构师）：设计技术实现方案和系统架构

BMAD 中的智能体分为两种类型：

- Simple Agents（简单智能体）：单文件、自包含，适合代码审查、文档生成等聚焦任务
- Expert Agents（专家智能体）：具有跨会话持久记忆，配有专属文件夹存放资源，适合复杂的多步骤工作流

每个智能体都有标准化的组成部分：人设（角色、身份、沟通风格、原则）、能力列表、交互菜单，以及可选的关键行动。

BMAD 在 GitHub 上获得了几万+ Star，说明这种结构化的 AI 开发方法正在被越来越多的开发者认可。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260201143945594.png)




### Browser Use 浏览器使用

Browser Use（浏览器使用）是让 AI 智能体能够自动操控网页浏览器的技术能力。通过 Browser Use，AI 可以像人类一样浏览网页、点击按钮、填写表单、提取数据。

Browser Use 的典型应用场景：

- 自动化研究：让 AI 在多个网站上搜索、整理信息
- 数据采集：从网页中提取结构化数据
- 表单填写：自动完成繁琐的在线表单
- 跨平台操作：在不同网站间完成多步骤任务

比较知名的开源项目是 [Browser-Use](https://github.com/browser-use/browser-use)，支持通过 Python 调用多种大模型来控制浏览器。此外，Cursor、Claude Code 等主流 AI 编程工具也内置了 Browser Use 能力，可以在开发过程中自动打开浏览器预览效果、执行测试等操作。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20251030220841383.png)

Browser Use 的一个关键优势是，AI 可以利用你现有的浏览器会话和登录状态，无需为每个网站单独开发 API 集成。也就是说，AI 能够访问那些没有公开 API 的网站，大大扩展了自动化的应用范围。



### Computer Use 计算机使用

Computer Use（计算机使用）是 Anthropic 公司在 2024 年推出的 AI 能力，让 Claude 能够像人类一样操作整个计算机桌面。

和 Browser Use 只能操作浏览器不同，Computer Use 可以操作任何桌面应用程序，比如：

- 查看屏幕截图，理解界面元素
- 移动鼠标光标，点击按钮
- 使用键盘输入文字
- 执行命令行操作

Computer Use 的工作原理是一个持续的反馈循环：

1. 截图分析：AI 捕获并分析当前屏幕
2. 决策规划：根据任务目标确定下一步操作
3. 执行操作：发送鼠标/键盘输入
4. 观察结果：检查操作效果，调整策略

💡 为了安全起见，Computer Use 通常在虚拟机或容器中运行，不会直接控制你的真实电脑。

Computer Use 代表了 AI 从 "只能生成文字" 到 "能够操作软件" 的重大跨越，彻底改变人机交互方式。

基于 Computer Use 技术，Anthropic 在 2026 年推出了 [Claude Cowork](https://claude.com/product/cowork)，这是一个桌面端 AI 助手，可以直接访问你电脑上的文件和文件夹，帮你整理下载目录、从截图中提取数据到表格、准备品牌报告等日常办公任务。

![](https://pic.yupi.icu/1/975b77da-9bb4-436e-bdf4-cd6318fd593c.png)




## 上下文管理


### 上下文（Context）

上下文是 AI 在回答问题时能够参考的所有信息，包括：

- 当前对话的历史
- 你打开的代码文件
- 项目的结构和配置
- 你提供的参考资料

上下文越丰富、越相关，AI 生成的代码就越符合你的需求。这就像给一个新同事交接工作 —— 你给的背景信息越多，他上手就越快。



### 上下文工程

上下文工程（Context Engineering）是有策略地管理和优化提供给 AI 的上下文信息的技术。

核心目标是 **让 AI 拥有恰到好处的信息**。既不能太少（导致 AI 不了解情况），也不能太多（导致信息过载、成本上升）。

好的上下文工程包括：

- 选择最相关的文件
- 提供必要的背景说明
- 使用规则文件定义项目规范
- 适时清理无关的对话历史



### 上下文压缩

上下文压缩（Context Compaction）是 AI 自动压缩和总结之前对话内容的技术，解决的是长时间运行任务中上下文溢出的问题。

以前跑长任务的时候，AI 经常会撞到上下文长度的天花板，前面聊过的内容被挤掉后 AI 就失忆了，导致生成的代码和之前的约定对不上。有了上下文压缩，AI 会在上下文快要满的时候，自动把前面的对话总结成更精简的形式，保留关键信息的同时释放空间，这样就能持续工作更久而不会失忆。

你可以把它想象成项目经理写会议纪要。已经开了 3 小时的会，不可能把每句话都记下来，但关键决策、待办事项、重要结论都会被记录。AI 的上下文压缩也是类似的思路，把冗长的对话历史浓缩成关键信息。

![](https://pic.yupi.icu/1/%25E4%25B8%258A%25E4%25B8%258B%25E6%2596%2587%25E5%258E%258B%25E7%25BC%25A9%25E6%25BC%25AB%25E7%2594%25BB%25E5%25A4%25A7.jpeg)

Claude Opus 4.6 就内置了上下文压缩能力，搭配它的 100 万 token 上下文窗口，可以让长时间运行的编程任务更加稳定。




### 规则文件

规则文件（Rules File）是放在项目中的配置文件，用来告诉 AI 你的项目规范、技术栈、代码风格等信息。有了规则文件，AI 每次生成代码时都可以参考这些规则，生成的代码更符合你的项目风格，省去了反复强调的麻烦。


不同 AI 编程工具使用不同的规则文件格式：

- Cursor：早期使用 `.cursorrules` 单文件格式，现在推荐使用 `.cursor/rules/*.mdc` 多文件格式
- Claude Code：使用 `CLAUDE.md` 文件
- GitHub Copilot：使用 `.github/copilot-instructions.md` 文件

以 Cursor 为例，现代的 `.mdc` 规则文件支持 YAML 元数据，可以指定规则的适用范围：

```yaml
---
description: React 组件开发规范
globs: src/components/**/*.tsx
alwaysApply: false
---
# React 规范
- 使用函数式组件
- 优先使用 hooks
```

规则文件的激活方式有多种，比如：

- 始终生效：设置 `alwaysApply: true`
- 模式匹配：当引用匹配 `globs` 的文件时自动激活
- 手动调用：在对话中用 `@规则名` 引用
- AI 自主决定：AI 根据任务相关性自动加载


💡 注意，随着工具版本的更新，这些文件的名称和标准可能会发生改变，一切以工具官方文档为主。



### AGENTS.md

[AGENTS.md](https://agents.md/) 是一种开放的文件格式，专门用于给 AI 编程智能体提供项目指令。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260201145003244.png)

传统的 README.md 是写给人看的，主要介绍项目是什么、怎么用。而 AGENTS.md 是写给 AI 看的，包含 AI 工作时需要的技术细节：

- 项目的构建和启动命令
- 测试运行方式
- 代码风格和规范
- 项目结构说明

一个典型的 AGENTS.md 文件大概长这样：

```markdown
# 项目设置
- 安装依赖：npm install
- 启动开发：npm run dev
- 运行测试：npm test

# 代码规范
- 使用 TypeScript 严格模式
- 组件文件使用 PascalCase 命名
- 工具函数使用 camelCase 命名
```

AGENTS.md 的优势在于它是一个开放标准，被数万个开源项目采用。当你使用支持该标准的 AI 编程工具（如 Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、GitHub Copilot 等）时，AI 会自动识别项目根目录下的 AGENTS.md 文件，并将其中的指令发送给 AI，无需你手动引用。



### SDD 规范驱动开发

SDD（Spec-Driven Development，规范驱动开发）是 AI 时代的一种新型开发方法论，强调在编码之前先创建精确、机器可读的规范文档。

传统开发流程是：想到什么写什么，边写边改，最后再补文档。这样容易导致需求不清晰、代码和文档对不上。

而 SDD 的思路正好相反：**先把需求写成规范文档，并且把规范文档当作代码的唯一真相来源**。

你可以把规范文档理解为 “项目宪法”，它包含了详细的需求描述、系统设计和接口定义。AI 必须严格遵守这些条文来生成代码，确保产出完全符合预期。

![](https://pic.yupi.icu/1/%25E6%25BC%25AB%25E7%2594%25BB%25E5%259B%25BE4%25E5%25A4%25A7.jpeg)

为什么 SDD 越来越受重视？

因为 AI 生成代码的质量直接取决于上下文的清晰度，而不仅仅是依靠提示词技巧。一个清晰的规范文档能比任何 Prompt 黑魔法更有效地减少错误。

SDD 的典型工作流程：

1. Constitution（制定准则）：定义项目的基本原则、代码规范、性能标准
2. Specify（编写规范）：描述要做什么功能、为什么做、用户需求是什么
3. Clarify（澄清疑问）：让 AI 提出结构化问题，明确边界情况和错误处理
4. Plan（制定方案）：确定技术栈、系统架构、数据模型、API 接口
5. Tasks（拆解任务）：把计划拆解成可执行的任务列表，标注依赖关系和优先级
6. Implement（执行实现）：AI 按照任务列表生成代码，人类验证

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2025 年 9 月，GitHub 发布了开源的 [Spec Kit](https://github.com/github/spec-kit) 工具包，帮助开发者在 AI 编程中实践 SDD 方法论。它支持 Claude Code、GitHub Copilot 等主流编程工具，通过一套斜杠命令引导你完成上述流程。

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### RAG 检索增强生成

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种让 AI 能够查阅外部知识库的技术。

普通的 AI 只能依赖训练时学到的知识，而 RAG 能让 AI 在回答问题时，先从你的文档、代码库、知识库中检索相关信息，然后基于这些信息生成回答。

这对于 Vibe Coding 特别有用，因为 AI 可以参考你项目中的已有代码，生成风格一致的新代码。

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### 向量数据库

向量数据库是专门用来存储和查询 “向量”（一种数字表示形式）的数据库。在 AI 领域，它常用来存储文本的语义表示。

当你把代码或文档存入向量数据库后，AI 就能快速找到语义相似的内容，即使搜索词和原文不完全一样。

比如，你搜 “用户登录”，它能找到叫 "handleAuth" 的函数，因为它们在语义上是相关的。

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### 嵌入 Embedding

嵌入是把文本、代码等内容转换成数字向量的过程。这些向量能够捕捉内容的语义信息。

在向量空间中，语义相似的内容会靠得更近。这就是为什么向量数据库能进行语义搜索的原理。

你不需要深入理解嵌入的技术细节，只需要知道它是 RAG 和代码语义搜索的基础技术。

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## AI 输出相关


### AI 幻觉

AI 幻觉（Hallucination）是指 AI 编造了不存在的内容，比如虚构的 API、错误的函数用法、不存在的库。

这是大语言模型的固有问题，因为它们是基于概率生成内容的，有时会 “脑补” 不存在的东西。

遇到幻觉时的应对方法：

- 要求 AI 提供文档链接验证
- 自己查官方文档确认
- 换个模型试试
- 开新对话重新描述问题




### 温度

温度（Temperature）是控制 AI 输出随机性的参数，取值通常在 0-2 之间。

- 温度低（如 0.1）：输出更确定、更保守，适合写代码
- 温度高（如 1.0）：输出更随机、更有创意，适合头脑风暴

在编程场景中，通常使用较低的温度，让 AI 生成更稳定、更可预测的代码。



### 流式输出

流式输出（Streaming）是指 AI 一边生成内容，一边实时显示给你，而不是等全部生成完再显示。

这就像看直播而不是看录播，你能实时看到 AI 的思考过程，如果发现方向不对，可以及时中断。

大多数 AI 编程工具都支持流式输出，让交互体验更流畅。



## 开发工具概念


### IDE 集成开发环境

IDE（Integrated Development Environment）是程序员用来写代码的综合软件，通常包含代码编辑器、调试器、终端等工具。

VS Code 是目前最流行的 IDE。Cursor 和 Windsurf 都是基于 VS Code 开发的 AI 代码编辑器，继承了 VS Code 的功能，同时增加了 AI 能力。

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### 代码编辑器

代码编辑器是用来编写和修改代码的工具。它通常提供语法高亮、代码补全、错误提示等功能，帮助你更高效地写代码。

常见的代码编辑器有 Sublime Text 等。区别于 IDE 的区别，它们相对轻量、启动快速，适合快速编辑单个文件；而 IDE 的功能更全面，集成了调试器、终端、版本控制等工具，适合大型项目开发。

在 Vibe Coding 时代，代码编辑器集成了 AI 能力，可以根据你的提示词自动生成代码、解释代码、修复错误。比如 Cursor 虽然功能强大像 IDE，但它的核心还是一个 AI 增强的代码编辑器。




### 零代码平台

零代码平台（No-Code Platform）是不需要写代码就能创建应用的平台。你通过可视化界面拖拽组件、配置参数来构建应用。

在 AI 时代，像 Bolt.new、Lovable、v0.dev、百度秒哒这样的平台结合了零代码和 AI，你用自然语言描述需求，平台自动生成完整的应用。

零代码平台特别适合完全没有编程经验的新手，或者想快速做原型的场景。

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### 代码补全

代码补全（Code Completion）是 AI 预测你接下来要写什么代码，并自动提供建议的功能。

当你写代码时，AI 会根据上下文推测你的意图，提供代码片段供你选择。按下 Tab 键就能接受建议，大大提高编码速度。

GitHub Copilot 是目前最知名的 AI 代码补全工具。



### 代码审查

代码审查（Code Review）是检查代码质量、发现问题、提出改进建议的过程。

在传统开发中，一般会由同事或上级来做。在 Vibe Coding 中，你可以让 AI 帮你审查代码，它会指出潜在的 bug、安全问题、性能问题，并提供修改建议。

![](https://pic.yupi.icu/1/image-20260112114023226.png)

但要注意，AI 的审查不能完全替代人工审查，特别是对于重要的生产代码。




### Linter 代码检查器

Linter 是自动检查代码问题的工具，能发现语法错误、风格问题、潜在 bug 等。

常见的 Linter 有 ESLint（JavaScript）、Pylint（Python）等，它们像一个严格的语法老师，帮你保持代码规范。

在 Vibe Coding 中，Linter 能帮你快速发现 AI 生成代码中的问题。




### 调试

调试（Debug）是找到并修复代码中错误的过程。当代码运行结果不符合预期时，你需要调试来定位问题。

调试的常用方法包括：

- 设置断点，逐步执行代码
- 查看变量的值
- 阅读错误信息和堆栈跟踪
- 添加日志输出

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在 Vibe Coding 中，你可以把错误信息发给 AI，让它帮你分析原因并提供修复方案。



## 项目管理概念


### MVP（最小可行产品）

MVP（Minimum Viable Product）是用最少的功能满足核心需求的产品版本。

做 MVP 的好处是：

- 快速验证想法是否可行
- 避免在不必要的功能上浪费时间
- 更快获得用户反馈

比如做记账应用，MVP 版本可能只有记录支出、查看列表两个功能，其他高级功能以后再加。



### 迭代开发

迭代开发是把大项目分成多个小周期，每个周期完成一部分功能的开发方法。

每个迭代周期包括：计划 => 开发 => 测试 => 发布 => 反馈 => 改进。

这种方法特别适合 Vibe Coding，因为你可以让 AI 先实现核心功能，测试没问题后再逐步添加新功能。



### 重构

重构（Refactoring）是在不改变功能的前提下，改进代码结构和质量的过程。

重构的目的是让代码更清晰、更易维护、更高效。常见的重构包括：

- 提取重复代码为函数
- 改进变量和函数命名
- 简化复杂的逻辑
- 拆分过长的文件

在 Vibe Coding 中，你可以让 AI 帮你重构代码，但要小步进行，每次重构后都要测试。



### 技术债

技术债（Technical Debt）是为了快速完成功能而采用的临时方案，这些方案在未来需要花时间修复和改进。

就像信用卡欠款一样，虽然现在透支方便，但以后要还，还要加利息。

在 Vibe Coding 中，AI 生成的代码可能不是最优方案，积累太多技术债会让项目越来越难维护。定期重构是偿还技术债的方式，防止出现屎山代码。

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### 版本控制

版本控制是记录代码变更历史的系统，让你能追踪每次修改、对比不同版本、回退到之前的状态。

Git 是最流行的版本控制工具，GitHub 是最流行的代码托管平台。

在 Vibe Coding 中，版本控制特别重要。因为 AI 可能会生成有问题的代码，有了版本控制，你随时可以回退到之前正常的版本。

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### 部署

部署（Deployment）是把开发好的应用发布到服务器上，让用户能够访问使用的过程。

常用的部署平台：

- Vercel：适合前端和全栈应用
- Netlify：适合静态网站和前端应用
- Railway、Render：适合后端服务

很多零代码平台（如 Bolt.new）支持一键部署，点个按钮就能上线。



## 前后端概念


### 前端

前端（Frontend）是用户能直接看到和交互的部分，包括网页界面、按钮、表单、动画等。

前端技术栈通常包括：

- HTML：页面结构
- CSS：样式和布局
- JavaScript：交互逻辑
- React/Vue/Next.js：现代前端框架

在 Vibe Coding 中，前端是 AI 最擅长生成的部分，因为效果可以直接看到，方便验证和调整。




### 后端

后端（Backend）是用户看不到的部分，负责处理业务逻辑、数据存储、用户认证等。

后端技术栈通常包括：

- Node.js/Python/Java：编程语言
- Express/FastAPI/Spring：Web 框架
- MySQL/PostgreSQL/MongoDB：数据库

后端比前端更复杂，需要考虑安全性、性能、数据一致性等问题。AI 生成的后端代码需要更仔细地审查。




### 全栈

全栈（Full-stack）是指同时包含前端和后端的完整应用。全栈开发者是能同时处理前端和后端工作的程序员。

在 Vibe Coding 中，像 Bolt.new 这样的工具可以一次性生成全栈应用，前后端代码都帮你写好。

想进一步了解全栈程序员是什么、怎么成为全栈程序员？可以看鱼皮的这篇文章：[全栈程序员是什么？](https://www.bilibili.com/opus/534338036646820466)




### API

API（Application Programming Interface）是不同程序之间通信的接口。

你可以把 API 理解成餐厅的菜单。菜单告诉你有什么菜可以点，怎么点，点了之后会得到什么。你不需要知道厨房怎么做菜，只需要按菜单点餐。

在 Web 开发中，前端通过 API 和后端通信，获取数据或提交操作。

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想进一步了解 API 接口和标准的 API 接口设计规范，可以观看 [鱼皮的 API 动画科普视频](https://www.bilibili.com/video/BV1WFBXBmExs)。




### 数据库

数据库是存储和管理数据的系统。应用中的用户信息、内容、设置等都存在数据库里。

常见的数据库类型：

- 关系型数据库（MySQL、PostgreSQL）：数据以表格形式存储
- 文档数据库（MongoDB）：数据以 JSON 文档形式存储
- 键值数据库（Redis）：适合缓存和快速查找

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在 Vibe Coding 中，你可以用 Supabase、Firebase 等 BaaS 服务，不用自己搭建和管理数据库。

如果你想系统学习数据库知识，可以看鱼皮的数据库入门教程：[数据库入门教程](https://www.bilibili.com/video/BV1iJSLBbEyD/)




### BaaS（后端即服务）

BaaS（Backend as a Service）是提供现成后端功能的云服务，包括数据库、用户认证、文件存储等。

常用的 BaaS 服务：

- Supabase：开源的 Firebase 替代品
- Firebase：Google 的 BaaS 平台
- PlanetScale：托管的 MySQL 服务

使用 BaaS，你不需要自己写后端代码和管理服务器，能大大加快开发速度。特别适合 Vibe Coding 场景。



## 写在最后

这篇文章涵盖了 Vibe Coding 中最常见的概念和术语。当然，AI 和编程领域的新概念还在不断涌现，这份词典也会持续更新。

你不需要一次记住所有概念，遇到不懂的词，回来查一查、或者问一问 AI 就好。随着你不断地实践 Vibe Coding，这些概念会自然而然地变得熟悉。




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