譯者 | 布加迪

審校 | 重樓

軟件開發(fā)界瞬息萬變。隨著功能強大的AI工具和協作平臺大行其道，開發(fā)者體驗日益備受重視，傳統(tǒng)的編程方法也在隨之發(fā)生變化。一種全新的編程方法應運而生：氛圍編程。氛圍編程不只是編寫代碼，它更注重擁抱創(chuàng)意過程，充分利用智能工具，并打造一種兼顧生產力與真正享受的工作流程。本文將帶你了解氛圍編程，并熟悉掌握它的若干基本規(guī)則。

氛圍編程簡介

氛圍編程是一種注重流程、創(chuàng)造力和快速迭代以及技術質量的方法。其概念由OpenAI 聯合創(chuàng)始人Andrej Karpathy等人提出，通常涉及使用自然語言提示與大語言模型（LLM）和AI編程助手進行交互，而不是從頭開始精心編寫每一行代碼。

為什么氛圍編程越來越流行？

氛圍編程鼓勵使用現代工具、快速迭代，并保持旺盛的創(chuàng)造力，將工作重心從繁瑣的擊鍵輸入轉移到戰(zhàn)略方向和改進完善上。以下是氛圍編程日益流行背后的幾個關鍵原因：

• 借助自然語言提示，連沒有扎實編程背景的開發(fā)者現在也可以構建實用的功能性軟件，從而加快試驗和學習。
• AI工具讓開發(fā)者能夠迅速從構思到實現：在幾分鐘而不是幾小時內生成、測試和優(yōu)化代碼。
• 氛圍編程鼓勵探索和靈活性，使其成為業(yè)余項目、最小可行產品（MVP）和迭代設計的理想選擇。
• GitHub Copilot、Claude和ChatGPT等工具就像結對程序員一樣，實時提供建議、修復錯誤并改進代碼結構。
• 開發(fā)者現在不再追求每一行代碼都盡善盡美，而是專注于項目進展勢頭，使用AI勾勒解決方案的框架，并不斷完善。

氛圍編程必備要素

在深入研究這些原則之前，確保你已具備以下幾個必備要素：

• AI 集成代碼編輯器：集成GitHub Copilot的VS Code、Cursor（一款AI優(yōu)先的編輯器）或Replit之類的云環(huán)境，這些都是不錯的工具。
• 便于使用LLM：像ChatGPT（OpenAI）、Claude（Anthropic）或 Gemini（谷歌）這些功能強大的聊天機器人對于在編輯器之外進行研究、集思廣益和調試至關重要。
• 版本控制系統(tǒng)：Git和 GitHub等類似的帳戶是跟蹤更改和保存工作的必備工具（規(guī)則12探討了這點）。
• 擁有好奇心和開放性：準備好嘗試和學習吧！

具備這些必備要素后，你就可以開始踏上氛圍編程之旅了。

掌握氛圍編程的13條規(guī)則

1.從模板開始入手。不要重新發(fā)明輪子。使用項目模板（來自框架、開源社區(qū)或你自己的模板）來處理樣板設置，包括結構、配置和基本身份驗證。這讓你可以立即將精力集中在獨特的功能上。

• 好處：節(jié)省時間，確保一致性，并減少設置錯誤。
• 做法：探究 create-next-app、vite、cookiecutter 模板，或針對特定框架的啟動器。

2.使用AI代理模式：在編輯器中利用自然語言。讓AI創(chuàng)建文件、編寫函數、重構代碼或以對話方式解釋概念。

• 好處：降低門檻，加快任務執(zhí)行速度，并鼓勵試驗。
• 做法：探索GitHub Copilot Chat、Cursor 聊天或其他的集成AI代理等功能。練習下達清晰簡潔的指令。

3. 利用 AI 進行研究和激發(fā)靈感：不僅限于生成代碼。使用LLM來查找API，了解設計模式，比較庫，或生成解決方案創(chuàng)意。

• 好處：可以訪問最新信息、獲取代碼片段，并發(fā)現替代方法。
• 做法：明確提出查詢。提供上下文以便提出更好的建議。

4. 設計清晰的提示：AI輸出的質量很大程度上取決于輸入。請具體說明，提供上下文（比如現有代碼、期望結果或約束條件），并隨時重新表述或提出后續(xù)問題。

• 好處：更好的提示帶來更準確、更相關、更實用的AI響應。
• 做法：從簡單的開始，逐步添加細節(jié)。如果AI 誤解了，請先闡明你的要求。

5. 構建提示知識庫：當提示效果極佳時，請保存它！記錄處理常見任務的實用提示（比如編寫單元測試、生成文檔和重構）。

• 好處：節(jié)省時間，提高一致性，并共享知識（如果在團隊中）。
• 做法：使用筆記應用程序（比如Notion或Obsidian）、簡單的文本文件或專用的提示管理工具，按類別整理你的有效提示。

6. 確保工作流程井然有序：為不同的任務或功能使用單獨的聊天、線程或工作區(qū)。這可以防止對話變得混亂，并幫助你跟蹤不同的開發(fā)路線。

• 好處：可以減輕認知負荷，幫助集中注意力，并使重新審視決策更容易。
• 方法：清晰地命名聊天/線程（比如“功能：用戶個人資料編輯表單”或“錯誤修復：登錄錯誤”）。

7. 明智地克隆和分叉：學會站在巨人的肩膀上構建產品。使用開源項目作為起點，或整合實用的庫。

• 好處：快速啟動項目，提供學習機會，并避免重復工作。
• 做法：在使用外部代碼之前，務必檢查許可證（比如MIT、Apache 2.0、GPL）和歸屬要求。

8. 輕松恢復先前狀態(tài)：錯誤難免會發(fā)生，尤其在快速試驗過程中。嚴格使用版本控制系統(tǒng)（比如Git）來保存工作快照，以便輕松恢復更改。

• 好處：防止數據丟失，鼓勵大膽試驗，并使調試更容易。
• 做法：頻繁提交并留下有意義的信息（請參閱下一點?。W習基本的Git 命令，比如提交、簽出和重置。

9. 頻繁且徹底地測試：生成或修改代碼時，尤其是使用AI時，立即進行測試。在本地運行你的應用程序，瀏覽各個功能，并盡可能編寫自動化測試（單元測試和集成測試）。AI 甚至可以幫助生成基本的測試！

• 好處：它可以及早發(fā)現錯誤，提供即時反饋，并建立信心。
• 做法：使測試成為核心循環(huán)：代碼 -> 測試 -> 優(yōu)化的一部分。詢問你的AI：“為這個Python 函數編寫pytest 單元測試。”

10. 使用AI輔助進行智能調試：發(fā)生錯誤時，將準確的錯誤消息和相關的代碼片段粘貼到你的AI助手或大語言模型（LLM） 中。它們通常可以解釋錯誤或提出修復建議。

• 好處：可以加快解決問題的速度，提供上下文，并幫助你從錯誤中學習。
• 做法：提供清晰的上下文：“我在運行該代碼 <粘貼代碼片段> 時遇到該錯誤 <粘貼錯誤消息>。這可能是什么問題？”

11. 保護敏感信息：切勿將API密鑰、密碼或其他機密信息直接提交到你的代碼或版本控制系統(tǒng)中。使用環(huán)境變量或專用的機密信息管理工具。

• 好處：可以防止你的代碼公開后發(fā)生災難性的安全事件。
• 做法：使用.env文件（并將.env添加到你的.gitignore 文件?。?、操作系統(tǒng)環(huán)境變量或云提供商機密管理器。

12. 謹慎地審查、理解和重構：AI代碼有時可能冗長、低效或風格不一致。請花時間清理代碼，改進變量名稱，并確保符合項目標準。

• 好處：確保代碼的正確性、安全性、可維護性以及你個人的學習和成長。
• 做法：通讀AI生成的代碼。它是否合理？是否按照你的要求執(zhí)行？是否存在明顯的錯誤或安全漏洞？如果你不明白某段代碼，請AI逐行解決或逐個概念地解釋。不要只是復制粘貼黑框內容。

13. 保持氛圍（培養(yǎng)快樂）：記住重在樂趣！最優(yōu)秀的開發(fā)人員通常充滿好奇心、韌性十足且充滿熱情。別讓挑戰(zhàn)耗盡了你的精力。享受創(chuàng)造、試驗和學習的過程。

• 好處：它能保持干勁，增強創(chuàng)造力，并使開發(fā)過程充滿樂趣。
• 做法：慶祝小勝利，休息一下，分享進度，并保持對新想法的開放態(tài)度。

可能存在的陷阱

雖然氛圍編程鼓勵創(chuàng)造力、速度和試驗，但也存在風險。過度依賴AI工具會導致知識缺口、細微錯誤和代碼質量不穩(wěn)定。比如說，過度依賴AI而不去理解其建議背后的原因會削弱你的基礎知識。務必讓AI代理解釋其推理過程，以保持清晰的判斷。

AI生成的代碼也可能看似正確，實則隱藏著細微的錯誤，因此全面的測試和批判性思維至關重要。AI輸出的格式不一致或質量參差不齊是另一個常見問題。重構提示并在提示中使用清晰的樣式指南有助于保持一致性。

有時你可能會遇到“提示死胡同”，即AI無法理解。重新構建提示、將問題分解成更小的部分，甚至另換工具，都可以幫助你擺脫困境。最后請記住：AI只是為了輔助學習，而不是取代學習。

結論

氛圍編程提供了一種在AI時代構建軟件的有效且有趣的方式。通過利用智能工具、擁抱迭代并專注于創(chuàng)意流程，你可以提高生產力，并重新發(fā)現開發(fā)的樂趣。

然而氛圍編程并非魔法，它需要一種謹慎的方法，兼顧速度和責任。請記住，要嚴格審查AI輸出，進行全面的測試，保護敏感信息，并繼續(xù)學習基本原理。

下一步：嘗試一下！選擇小型個人項目、簡單的 API、基本的Web實用程序、用于自動化任務的腳本，并運用這些原則。從模板開始入手，使用你的AI助手，快速迭代，經常測試，最重要的是，享受編寫代碼的樂趣。

原文標題：A Guide to Master the Art of Vibe Coding，作者：Anu Madan