AI Coding 如果停留在 prompt 到代码的玩具阶段，很快就会失控：需求模糊但 diff 看起来合理，长会话丢上下文，并行 Agent 相互踩踏，“看起来没问题”替代了真正验证。

Vibe Coding Guide 解决的就是这个断层：把 AI Coding 当成一套工程工作流来管理，从 spec、上下文、计划、实现、review、测试、提交到交接，都要可重复、可审查、可恢复。它不是 prompt 话术合集，而是 AI 辅助开发周围的完整操作系统：

• 用 spec 把模糊需求变成可验收的契约
• 用 AGENTS.md / CLAUDE.md 沉淀项目级上下文
• 管理上下文窗口、压缩、交接、重开和复盘
• 使用 subagent、workflow 和多 Agent 协作模式
• 用 git worktree 隔离并行 Agent 开发
• 把重复任务固化为 skill
• 用 CI、测试和 diff review 管住 Agent 写出来的代码

目标不是“让 AI 替你写代码”。目标是让你成为更强的 AI Coding Agent 操作者。

flowchart LR
    A["Spec"] --> B["上下文"]
    B --> C["Agent 计划"]
    C --> D["实现"]
    D --> E["Diff 审查"]
    E --> F["测试和 CI"]
    F --> G["提交"]
    G --> H["文档和交接"]
    H --> A

Vibe Coding 的关键，是让这个循环显性化。每一步都应该留下证据：文件、diff、命令输出、测试结果或 commit。

30 分钟建立方向感

1. 读第 1-2 章，理解“写字符”到“管理 Agent 注意力”的角色变化。
2. 浏览第 3 章，给一个真实仓库写一个极简 AGENTS.md / CLAUDE.md。
3. 打开在线教程网站，用 3 分钟讲清楚核心循环。

第一个真实项目

1. 给一个小改动写轻量 spec。
2. 要求 Agent 先给计划，再允许它动手。
3. 看 diff，跑验证，提交。
4. 把 Agent 犯过的一个错写回项目文档。

多 Agent 并行实践

1. 阅读第 6-9 章。
2. 把大范围搜索、审查或对比交给 subagent / 独立 session。
3. 把风险实现放进独立 git worktree。
4. 只在 review 和测试通过后合并。

团队级落地

1. 阅读第 10-13 章。
2. 把一个重复工作流写成 skill。
3. 在项目 Agent 指南中写清 CI 规则。
4. 建一个小型 case 库，用行为证据测试 Agent。

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