深入Reddit社区讨论，我们解构了备受争议的“Vibe Coding”，发现它并非漫无目的的敲击，而是一套需要策略与技巧的AI协作新方法。
原帖作者提出的结构化方法，旨在最小化痛苦，最大化交付速度。
使用 Next.js + Supabase 等拥有庞大社区和AI训练数据的技术。避免在小众工具上浪费时间，让AI做它最擅长的事。
编写一份简单的产品需求文档（PRD），明确目标，并将任务分解为小而清晰的步骤。一次只给AI一个指令，测试，修复，再继续。
AI迟早会搞砸你的代码。使用Git进行手动提交，这不仅是备份，更是强制你追踪进度，以便在混乱发生时能精确回滚。
不要指望AI能凭空理解第三方库或API。先写一个能跑通的核心功能小脚本，再将其作为参考提供给AI，能避免大量调试时间。
当你陷入“复制错误→粘贴→修复→新错误”的死循环时，停下来。开启一个全新的对话，清晰地提供问题、预期、已尝试方法和日志。
绝大多数开发者认为，有效利用AI编码的本质，更接近于项目管理和技术指导。
这是社区中最流行的共识。你需要像带新人一样指导AI：
一位开发者分享了他如何利用组合AI工具链，在极短时间内将想法变为产品。
进行深度市场调研，分析竞争对手，找到自己的切入点。
用20个问题拷问自己的想法，验证其可行性，并生成单页PRD。
将PRD分解为可交付的UI区块，定义页面功能和用户流。
将Claude生成的UI描述转为Prompt，在v0.dev上生成并微调UI组件。
下载前端代码，使用Cursor或Copilot添加数据库、后端逻辑，最终完成产品。
高效的AI编程并非魔法，而是人与机器的协同艺术。
提供清晰的计划、分步的任务和明确的上下文，是让AI产出高质量代码的基础。
像对待初级同事一样审查、测试和修正AI的产出。版本控制是你的安全网。
你不需要成为专家，但懂基础编程知识是关键。它让你能发现问题，提出正确指导，并真正从实践中学习。