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Vibe Coding氛围编程实战：普通人的AI编程入门书

作译者：吴岸城

出版时间：2026-04 千字数：248 版次：01-01 页数：216

开本：16开装帧： I S B N ：9787121525148

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纸质书定价：￥99.0

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第I部分  氛围编程：从心流到可复现的工作流	1
1.1  为什么是氛围编程？	1
1.1.1  时代红利：当“菜鸟”成为“军团长”	2
1.1.2  核心前提：辨别“写代码”与“写作业”的心态	3
1.1.3  你写的不只是代码，而是自己的节奏感	4
1.3  编程不仅是写代码，更是一种“状态管理”	6
1.3.1  注意力切换的代价	6
1.3.2  写代码其实很像打游戏：要进状态	7
1.4  真实演练：在不同环境下挑战“屎山代码”	9
1.5  AI时代的角色重塑与习惯改变	11
1.6  示例教学：使用VS Code + GLM4.5/ Qwen3-Code重写一个函数，
体验不同思维路径	16
1.7  动手即高光：3个15分钟	18
1.7.1  快速构建“粒子宇宙”（Canvas + 物理模拟）	18
1.7.2  快速创造一位AI人物（本地Mock + Prompt工程）	22
1.7.3  快速开发一个游戏-极简版《Flappy Bird》（带计分+存档）	28
1.7.4  Bonus：组合挑战——“把三个项目串起来”	38
第2部分  氛围编辑不能做什么	42
2.1  “氛围编程行不通”？——生产环境的残酷现实	42
2.1.2  反直觉的真相：硬核设施也能 Vibe	47
2.2  AI编程的现状、挑战与最佳实践	48
2.2.1  现状与误区	48
2.2.2  构建对AI友好的工程体系	50
2.3  超越“氛围编程”——构建人机协同的新工程范式	53
第III部分  工具与工作流——AI如何重塑我们的编程日常	57
3.1  VS Code + GLM4.5/Qwen3-Code： 对话即编程的未来	57
3.1.1  聊天室里写项目	58
3.1.2  优点：基于深度上下文的精准感知	58
3.1.3  缺点：别让AI带偏	59
3.2  示例教学：让VS Code + GLM4.5/Qwen3-Code重构一个小型
Python API	60
3.3  规范驱动开发：Kiro的实践	68
3.3.1  什么是“先写规范，再写实现”	68
3.3.2  减少返工的秘诀	69
3.3.3  和TDD、敏捷的差别	69
3.4  示例：用规范驱动写一个Todo应用规范， 再生成代码	70
3.5  工作流与工具的氛围优化	75
3.5.1  VS Code、Zed、Cursor、Neovim、Zellij的氛围对比	75
3.5.2  配置开发工具就像装修：有人要极简，有人要花哨	76
3.5.3  自动化脚本是“清理工”	77
3.6  示例教学：定制VS Code / Neovim配置 营造属于自己的氛围	78
3.7  综合案例：构建一个“轻量级直播互动平台”	86
3.7.1  使用规范驱动定义直播平台的API、数据库Schema和权限
模型	87
3.7.2  在VS Code中调用GLM4.5/Qwen3-Code生成初始代码	91
3.7.3  使用AI辅助重构和优化代码结构	93
3.7.4  增加测试与CI流程，确保直播稳定性	95
3.8  进阶心法：对抗“幽灵Bug”——测试驱动的氛围	99

第IV部分  应用与场景——从个人效能到行业落地	101
4.1  个人效能篇：纸飞机思维与快速 MVP	101
4.1.1  核心理念：别造火箭，先折纸飞机	101
4.1.2  案例A：旅行计划助手（从灵感到Prompt）	102
4.1.3  案例B：习惯追踪器（从MVP到可维护）	106
4.1.4  案例C：生成式艺术工具（自动化脚本与创意）	111
4.1.5  避坑指南：个人项目的常见陷阱	113
4.2  团队协作篇：构建人机协同的流水线	116
4.2.0  总览：从个体氛围到团队节奏的扩展原则	116
4.2.1  共享节奏与仪式—远程产品团队（SaaS简历生成器）	117
4.2.2  Prompt共享库与文档—开源协作项目（数据清理工具）	120
4.2.3  对话式代码审查的新流程—初创公司（AI写作平台）	125
4.2.4  运维团队的“红蓝对抗演练”（电商后台）	130
4.3  专业领域篇：严守安全与合规的边界	137
4.3.1  金融风控：SQL注入与逻辑陷阱	137
4.3.2  工业IoT：监控与调度的现实限制	142
4.3.3  医疗：数据敏感与验证流程	147
4.3.4  教育：课堂AI助教与氛围化教学	152
4.3.5  游戏/创意原型：快速迭代与体验测试	156
4.4  当AI走进公共领域——在责任与效率间寻找平衡	161
4.4.1  灾害应对：AI辅助的调度与物资分配	162
4.4.2  公民服务：政务信息的整理与问答	167
4.4.3  社区协作：让志愿精神插上科技翅膀	175
4.4.4  边界与红线：构建负责任的公共AI治理体系	177
第V部分  进阶与未来	182
5.1  氛围编程与认知科学	182
5.1.1  Flow理论：为什么“忘我”时效率最高	182
5.1.2  程序员的“脑波节奏”与生产力曲线	184
5.1.3  心理学、音乐与环境设计	188
5.2  未来趋势：AI、规范与人机共创	193
5.2.1  AI生成代码的边界在哪	193
5.2.2  规范驱动+AI的强强联合	195
5.2.3  角色进化：从“写代码”到“定义系统”	197
5.2.4  下一站：智能体编排（Agent Orchestration）	198
5.3  终局猜想：当Agent接管一切，我们还剩下什么？	200
5.3.1  技术分层：从“辅助”到“自主”的三级跳	200
5.3.2  核心瓶颈：为什么Agent还没能接管一切？	201
5.3.3  未来的解法：推理时计算与液态上下文	202
5.3.4  结论：工程师的转型	202
结语  理性的氛围编程：做最后1%的守门人	203
附录  Chris Kelly演讲：Vibes Won’t Cut It	204

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