Vibe Coding正以惊人的速度重塑开发者的工作流程，但AI助手的局限性也让项目陷入'修复同一bug'的恶性循环。本文从三层架构设计到AI协同工作流，揭秘如何通过规划-评审-修正的闭环体系，将失败率降低90%的实战方法论。从异常处理到安全审计，一套让AI编程真正可落地的完整解决方案正在浮出水面。

我从2025年开始接触vibe coding，有成功也有失败。第一次搭建出属于自己的页面时很震撼，但永远陷在某个bug里解决不了的挫败感也很强。

所以总结复盘了这些使用经验，希望能给你带来一些帮助。

01 工具的对比与选择

工具大致分为两类：

1. 全包式应用：帮你搞定一切（托管、数据库、部署）
2. AI 助手：给你更多控制权，但需要你自己管理基础设施

如果你刚入门，从全包式应用开始。当你需要更多控制权，或碰到工具上限时，再转向 AI 助手。

我尝试过 Replit、Lovable、Codex 和 Claude Code。Claude Code 是我目前的首选。

但小项目我更喜欢Lovable（比如宠物的健康追踪管理），不用操心 UX，界面又好看。

Vibe Coding工具

AI 编程智能体

VS Code、Windsurf、Cursor 这类集成开发环境（IDE）我没有列入清单，不过它们很多都内置了自己的编码助手。Cognition 也做了编码助手 Devin，但感觉也不太适合放在这里对比。

也没有包含只做设计原型的工具，因为今天我们的重点是搭建应用。

02 会在哪里出问题

选好工具之后，就可以开始干活了。

然而大多数项目就是从这里开始跑偏的。如果不清楚自己想要什么，或者频繁改主意，最后就会得到一堆混乱的代码。

Vibe Coding的恶性循环是：总在修复同一个bug

我们在过程中经常会发现，你报了bug，AI说修好了，但其实没有。

无论怎么说、怎么做，都很难真正修复。让人非常崩溃。

这类问题通常源于几个原因：

• 你对想要的东西描述不够清晰
• 频繁改主意，代码里全是这些反复横跳的痕迹
• 中途切换了技术栈，代码不同部分用了不同技术（通常也是需求频繁变更导致的）

要避免这种情况，你需要稍微理解软件是如何运作的。软件有三层：

1. 数据层：数据存储的地方
2. 控制层：软件运行的逻辑
3. 视图层：你在界面上看到的内容

大部分问题，都出在这三层不同步。

当你最开始描述需求时，它会对需要存什么数据、逻辑如何运行、界面显示什么做出假设。

改主意时，AI必须记得同时更新这三层。

如果只做简单的界面修改，可能只影响视图层，AI通常能直接处理好。

但如果是复杂的界面改动 —— 比如想改变排序方式 —— 可能会影响全部三层。可能需要修改数据存储方式、数据获取时机，才能改变界面排序。

这就是容易出错的地方。当AI忘记跨三层同步修改，或是修改不一致时，就会出现难以解决的 bug。

前面提到给宠物做的健康追踪管理就是这样。随着不断迭代，需求一直在变。我想优化界面让输入更方便，但有些优化意味着数据存储方式也要改。改得越多，应用里的隐蔽 bug 就越多。

而且问题会不断累积。助手工作时，会倾向于遵循它看到的代码模式。如果它看到的是过时的视图层，在更新数据层时就可能做出错误决策。

这就是打破原有的项目重头再来的原因。第二次描述应用时，我已经清楚自己想要什么，需求没有变。Lovable 才能正确搭建三层结构，我才能得到完全符合预期的结果。

03 规划 – 评审 – 修正

先想清楚，再开始工作。

每个优秀的产品经理都知道，一个想法在理论上听起来再好，一旦开始细化规格，问题就全出来了。细节才是成败关键。

用vibe coding时，如果我们边写代码边细化细节，成本很高 —— 就算是AI 助手写也一样。而且很容易产生 bug。

AI会犯错。每次你改主意，都会带来一点技术债 —— 旧想法的痕迹还留在代码里。这些技术债会迷惑后续处理，导致恶性循环，bug 越来越多。

永远从规划开始，在规划方案上迭代。

有时只有一个模糊想法，要和AI一起把它变具体；有时我想法很明确，只需要写下来。无论哪种方式，每一次都要从规划开始。

不是PRD或者技术文档，而是小批量、迭代式的方式工作，不是传统大型项目那套流程。

系统性学习PMP的敏捷流程对个人小项目真的很有用。

实操案例

比如做一个回答产品探索相关问题的知识库。我对它有宏大愿景，希望它成为全能的coach。但需要时间一步步实现。

第一个目标，是能访问我所有写过的内容，这样它就能回答那些我已经有文字答案的常见问题。但我不知道怎么实现。于是找 Claude 帮忙，一起制定方案。

Claude 梳理出了端到端的实现方式，解释了很多我不懂的东西，帮我选择服务商（比如向量数据库和嵌入 API）。在讨论中，我不断补充和细化需求。我们用 Markdown 一起迭代，而不是用代码。

方案成熟后，也不是立刻开始写代码。而是把方案交给AI评审。

在和 Claude 的初始对话中，Claude 会学到我的偏好（这是好事），也会学到我的偏见（这是坏事），它会继承我的思维盲区。我们俩都很可能漏掉关键细节，这些细节在实现时会引发问题。

方案评审的任务，就是用全新视角评估方案。

用来验证：

• 方案是否符合项目的编码规范和架构
• 没有过度设计
• 找出逻辑缺陷、思考漏洞、思维盲区，或任何值得注意的问题

不修复方案，只反馈问题。

然后我把评审的意见发给规划助手，一起整合有效反馈。我们重复这个循环，直到三方都满意：我、规划、方案评审。

这个循环对避免 “死活修不好 bug” 的恶性循环至关重要。从一份扎实的方案开始，意味着我们不是在代码里思考，而是在文档里思考，只有确定至少第一个小模块要做什么时，才开始code。

用AI做规划时，记住这些方法：

1. 频繁开启新对话：对话越长，AI表现越差，这叫 “上下文腐烂”。我常分块规划：先做整体概览，理解端到端流程，写成文档，然后开新对话。下一轮对话深入某个模块，完成后清空上下文，再做下一部分。这样能保证助手始终输出高质量结果。
2. 不只依赖AI的训练数据：我经常让第二个AI调研我们要做的东西，研究最佳实践，找出人们最常犯的错误，再把报告交给规划助手。
3. 质疑AI的建议：如果某条建议听起来不对劲，或你不确定，让它澄清甚至解释理由。你不一定是专家，但你应该理解选择，并确保走在正确的路上。
4. 让AI解释所有你不懂的东西：碰到不熟悉、不理解的内容，直接让AI解释。如果还不懂，告诉它哪里困惑，让它再讲一遍。

04 实现 – 评审 – 修正

方案准备好后，我会开启全新对话，重置上下文窗口。让新AI按方案实现功能。

如果规划做得好，AI应该能独立完成实现。完成后，它通常会让我测试改动。但我不会立刻测试。相反，我要让另一个AI检查编码的工作。

这就是AI 代码评审的作用。AI 代码评审会阅读方案、浏览代码库、评估改动，查找：

• bug
• 重复代码
• 不必要的新模式或技术
• 过度设计

AI 代码评审的核心目标，就是帮我们避开恶性循环，确保编码遵循良好的软件工程实践。

我会让代码评审重点关注三块：

1. 异常处理
2. 测试覆盖率
3. 安全性

刚开始做时，我对这三块一窍不通，但一路学到了很多。这里我简单讲一下技巧。

异常处理

简单说，就是出问题时代码该如何响应。比如代码调用 API 时，如果出现以下情况该怎么办：

• API 不可用
• 没有访问 API 的正确权限
• 得到意料之外的响应

我们经常只为 “理想情况” 写代码 —— 一切顺利的场景。异常处理，就是列出所有可能出错的情况，以及每种情况该如何处理。

你不需要懂代码里怎么写异常处理，AI可以搞定。但你应该问：

• 这一步可能出什么问题？
• 每种情况我们想怎么处理？

然后和AI讨论这些决策。我会明确让代码评审AI检查异常处理的缺失，标出覆盖不足的地方。如果不确定怎么修复，就和编码AI讨论。关键是让专家帮你评审 —— 这就是代码评审助手的价值。

测试覆盖率

代码评审还会检查测试：

• 有没有完整的单元测试和集成测试？
• 集成测试是否覆盖所有真实使用场景？

如果你不熟悉自动化测试，那就选：

• 单元测试：单独测试代码片段（比如这个函数是否按预期运行）
• 集成测试：测试所有部分如何协同工作

你不需要知道怎么写，但如果你想让代码稳定运行，就必须告诉 Claude 写出合适的测试。

Claude 很会写单元测试，但不太会写正确的单元测试，所以需要代码评审AI检查。Claude 几乎从不记得写集成测试，所以我会让评审AI专门检查这两项。

对于集成测试，让代码评审AI列出代码所有可能的使用方式，然后根据使用场景决定哪些需要写集成测试。

安全性

早期工具在安全方面做得很差，好在现在很多都大幅改善了。很多常用的工具都有自带的安全检查。

我让 Claude 帮我给代码评审写安全检查规则，它会检查各种常见安全漏洞：

• 依赖漏洞：过时包或虚构包名
• 代码中的密钥：不暴露 API key 或其他凭证
• IAM 角色遵循最小权限原则

输入验证

• 日志规范：不记录敏感数据
• 跨域资源共享（CORS）配置

你不需要懂这些是什么。关键是让编码AI帮你确保应用安全，并让代码评审AI验证。

和方案评审一样，代码评审AI不修复问题，只写出问题报告。我审阅后，把报告发给编码AI。

我以前会让编码助手直接调用评审助手，让它们自行迭代，但更多的时候是无休止地修复本不需要修的东西。所以我们人力还是得保持在循环中。

和规划一样，代码直到三方都满意才算完成：我、编码、代码评审。

代码评审帮我发现了无数 bug。这一步看起来很繁琐，尤其当代码表面上运行正常时。但长期来看，它会帮你节省大量时间，不用走到某个失败临界点然后从0开始。

05 出问题时如何恢复

就算你严格遵循规划 – 评审 – 修正、实现 – 评审 – 修正循环，问题仍然会出现。记住，AI会犯错。

但别慌。大概率另一个AI能帮你解决。当你碰到编码AI死活修不好的 bug 时，别让它继续瞎试，那样只会引入更多 bug。

相反：

1. 开新对话
2. 让新AI看问题
3. 明确告诉它：只诊断并反馈，不要直接修复

最后一点很重要，不能让它随便乱改代码。

如果是特别难的 bug，我可能会开两个甚至三个AI，用完全相同的提示词，看它们是否得出同一个诊断结论。

只有确信找到真正原因后，才开始写代码。

人们很容易想当然地判断问题根源，其实根本不对。如果让助手直接开始 “修复”，它会乱改很多不需要改的地方，反而带来更多 bug。

永远把诊断和修复分开。

从原型到生产，关键不在 “快”，而在稳。清晰的需求、规范的架构、严格的代码评审、理性的问题排查，这些传统编程的经验，在 AI 时代依然有效，甚至更加重要。

与其在混乱里反复试错，不如用一套成熟流程避开 “恶性循环”，让 AI 真正帮我们把想法落地成可用、可靠、可上线的产品。