Vibe Coding 指南

# Vibe Coding 指南 **一个旨在通过与 AI 结对编程,将概念转化为现实的综合工作流程** ---

构建状态 最新版本 许可证 主要语言 代码大小 贡献者 交流群

[📚 相关文档](#-相关文档与资源) [🚀 入门指南](#-入门指南) [⚙️ 完整设置流程](#️-完整设置流程) [📞 联系方式](#-联系方式) [✨ 支持项目](#-支持项目) [🤝 参与贡献](#-参与贡献) 本仓库的 AI 解读链接:[zread.ai/tukuaiai/vibe-coding-cn](https://zread.ai/tukuaiai/vibe-coding-cn/1-overview)
--- ## 🖼️ 概览 **Vibe Coding** 是一个与 AI 结对编程的综合工作流程,旨在帮助开发者高效地将想法付诸实践。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程,强调以**规划驱动**和**模块化**为核心,避免因缺乏有效管理而导致项目陷入混乱。 > **核心理念**: *规划是项目成功的基石。* 审慎地引导 AI 进行规划,以确保代码库的可维护性和可管理性。 **注意**:以下经验分享并非普遍适用,请在具体实践中结合场景,辩证采纳。 ## 🔑 元方法论 (Meta-Methodology) 该思想的核心是构建一个能够**自我优化**的 AI 系统。其递归本质可分解为以下步骤: #### 1. 定义核心角色: * **α-提示词 (生成器)**: 一个“母体”提示词,其唯一职责是**生成**其他提示词或技能。 * **Ω-提示词 (优化器)**: 另一个“母体”提示词,其唯一职责是**优化**其他提示词或技能。 #### 2. 描述递归的生命周期: 1. **创生 (Bootstrap)**: * 使用 AI 生成 `α-提示词` 和 `Ω-提示词` 的初始版本 (v1)。 2. **自省与进化 (Self-Correction & Evolution)**: * 使用 `Ω-提示词 (v1)` **优化** `α-提示词 (v1)`,从而得到一个更强大的 `α-提示词 (v2)`。 3. **创造 (Generation)**: * 使用**进化后的** `α-提示词 (v2)` 生成所有需要的目标提示词和技能。 4. **循环与飞跃 (Recursive Loop)**: * 将新生成的、更强大的产物(甚至包括新版本的 `Ω-提示词`)反馈给系统,再次用于优化 `α-提示词`,从而启动下一轮进化。 #### 3. 终极目标: 通过此持续的**递归优化循环**,系统在每次迭代中实现**自我超越**,无限逼近预设的**理想状态**。 ## 🧭 原则 (Principles) * **凡是 ai 能做的,就不要人工做** * **一切问题问 ai** * **目的主导:开发过程中的一切动作围绕"目的"展开** * **上下文是 vibe coding 的第一性要素,垃圾进,垃圾出** * **系统性思考,实体,链接,功能/目的,三个维度** * **数据与函数即是编程的一切** * **输入,处理,输出刻画整个过程** * **多问 ai 是什么?,为什么?,怎么做?** * **先结构,后代码,一定要规划好框架,不然后面技术债还不完** * **奥卡姆剃刀定理,如无必要,勿增代码** * **帕累托法则,关注重要的那20%** * **逆向思考,先明确你的需求,从需求逆向构建代码** * **重复,多试几次,实在不行重新开个窗口,** * **专注,极致的专注可以击穿代码,一次只做一件事(神人除外)** ## 🧩 方法 (Methods) * **一句话目标 + 非目标** * **正交性,功能不要太重复了,(这个分场景)** * **能抄不写,不重复造轮子,先问 ai 有没有合适的仓库,下载下来改** * **一定要看官方文档,先把官方文档爬下来喂给 ai** * **按职责拆模块** * **接口先行,实现后补** * **一次只改一个模块** * **文档即上下文,不是事后补** ## 🛠️ 技术 (Techniques) * 明确写清:**能改什么,不能改什么** * Debug 只给:**预期 vs 实际 + 最小复现** * 测试可交给 AI,**断言人审** * 代码一多就**切会话** ## 📋 工具集 (Toolset) ### 集成开发环境 (IDE) & 终端 * [**Visual Studio Code**](https://code.visualstudio.com/): 一款功能强大的集成开发环境,适合代码阅读与手动修改。其 `Local History` 插件对项目版本管理尤为便捷。 * [**Cursor**](https://cursor.com/): 深度集成 AI 功能的 IDE,在开发者社区中已获得广泛认可。 * [**Warp**](https://www.warp.dev/): 集成 AI 功能的现代化终端,能有效提升命令行操作和错误排查的效率。 * [**Neovim (nvim)**](https://github.com/neovim/neovim): 一款高性能的现代化 Vim 编辑器,拥有丰富的插件生态,是键盘流开发者的首选。 * [**LazyVim**](https://github.com/LazyVim/LazyVim): 基于 Neovim 的配置框架,预置了 LSP、代码补全、调试等全套功能,实现了开箱即用与深度定制的平衡。 ### AI 模型 & 服务 * [**Claude Opus 4.5**](https://claude.ai/new): 性能强大的 AI 模型,通过 Claude Code 等平台提供服务,并支持 CLI 和 IDE 插件。 * [**gpt-5.1-codex.1-codex (xhigh)**](https://chatgpt.com/codex/): 适用于处理大型项目和复杂逻辑的 AI 模型,可通过 Codex CLI 等平台使用。 * [**Droid**](https://factory.ai/news/terminal-bench): 提供对 Claude Opus 4.5 等多种模型的 CLI 访问。 * [**Kiro**](https://kiro.dev/): 提供免费的 Claude Opus 4.5 模型访问,并提供客户端及 CLI 工具。 * [**Gemini CLI**](https://geminicli.com/): 提供对 Gemini 模型的免费访问,适合执行脚本、整理文档和探索思路。 * [**antigravity**](https://antigravity.google/): Google 提供的免费 AI 服务,支持使用 Claude Opus 4.5 和 Gemini 3.0 Pro。 * [**AI Studio**](https://aistudio.google.com/prompts/new_chat): Google 提供的免费服务,支持使用 Gemini 3.0 Pro 和 Nano Banana。 * [**Gemini Enterprise**](https://cloud.google.com/gemini-enterprise): 面向企业用户的 Google AI 服务。 * [**GitHub Copilot**](https://github.com/copilot): 由 GitHub 和 OpenAI 联合开发的 AI 代码补全工具。 * [**Kimi K2**](https://www.kimi.com/): 一款国产 AI 模型,适用于多种常规任务。 * [**GLM**](https://bigmodel.cn/): 由智谱 AI 开发的国产大语言模型。 * [**Qwen**](https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/zh/cli/): 由阿里巴巴开发的 AI 模型,其 CLI 工具提供免费使用额度。 ### 开发与辅助工具 * **虚拟环境 (.venv)**: 强烈推荐使用,可实现项目环境的一键配置与隔离,特别适用于 Python 开发。 * [**Augment**](https://app.augmentcode.com/): 提供强大的上下文引擎和提示词优化功能。 * [**Windsurf**](https://windsurf.com/): 为新用户提供免费额度的 AI 开发工具。 * [**Ollama**](https://ollama.com/): 本地大模型管理工具,可通过命令行方便地拉取和运行开源模型。 * [**Mermaid Chart**](https://www.mermaidchart.com/): 用于将文本描述转换为架构图、序列图等可视化图表。 * [**NotebookLM**](https://notebooklm.google.com/): 一款用于 AI 解读资料、音频和生成思维导图的工具。 * [**Zread**](https://zread.ai/): AI 驱动的 GitHub 仓库阅读工具,有助于快速理解项目代码。 * [**tmux**](https://github.com/tmux/tmux): 强大的终端复用工具,支持会话保持、分屏和后台任务,是服务器与多项目开发的理想选择。 * [**DBeaver**](https://dbeaver.io/): 一款通用数据库管理客户端,支持多种数据库,功能全面。 ### 资源与模板 * [**提示词库 (在线表格)**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ngoQOhJqdguwNAilCl1joNwTje7FWWN9WiI2bo5VhpU/edit?gid=2093180351#gid=2093180351&range=A1): 一个包含大量可直接复制使用的各类提示词的在线表格。 * [**第三方系统提示词学习库**](https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools): 用于学习和参考其他 AI 工具的系统提示词。 * [**Skills 制作器**](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers): 可根据需求生成定制化 Skills 的工具。 * [**元提示词**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ngoQOhJqdguwNAilCl1joNwTje7FWWN9WiI2bo5VhpU/edit?gid=1770874220#gid=1770874220): 用于生成提示词的高级提示词。 * [**通用项目架构模板**](./documents/通用项目架构模板.md): 可用于快速搭建标准化的项目目录结构。 * [**元技能:Skills 的 Skills**](./skills/claude-skills/SKILL.md): 用于生成 Skills 的元技能。 * [**tmux快捷键大全**](./documents/tmux快捷键大全.md): tmux 的快捷键参考文档。 * [**LazyVim快捷键大全**](./documents/LazyVim快捷键大全.md): LazyVim 的快捷键参考文档。 * [**二哥的Java进阶之路**](https://javabetter.cn/): 包含多种开发工具的详细配置教程。 * [**虚拟卡**](https://www.bybit.com/cards/?ref=YDGAVPN&source=applet_invite): 可用于注册云服务等需要国际支付的场景。 --- ## 编码模型性能分级参考 建议只选择第一梯队模型处理复杂任务,以确保最佳效果与效率。 * **第一梯队**: `codex-5.1-max-xhigh`, `claude-opus-4.5-xhigh`, `gpt-5.2-xhigh` * **第二梯队**: `claude-sonnet-4.5`, `kimi-k2-thinking`, `minimax-m2`, `glm-4.6`, `gemini-3.0-pro`, `gemini-2.5-pro` * **第三梯队**: `qwen3`, `SWE`, `grok4` --- ## 📚 相关文档与资源 * **交流社区**: * [Telegram 交流群](https://t.me/glue_coding) * [Telegram 频道](https://t.me/tradecat_ai_channel) * **个人分享**: * [我的学习经验](./documents/学习经验.md) * [编程书籍推荐](./documents/编程书籍推荐.md) * **核心资源**: * [**元提示词库**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ngoQOhJqdguwNAilCl1joNwTje7FWWN9WiI2bo5VhpU/edit?gid=1770874220#gid=1770874220): 用于生成提示词的高级提示词集合。 * [**元技能 (Meta-Skill)**](./skills/claude-skills/SKILL.md): 用于生成 Skills 的 Skill。 * [**技能库 (Skills)**](./skills): 可直接集成的模块化技能仓库。 * [**技能生成器**](https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers): 将任何资料转化为 Agent 可用技能的工具。 * [**在线提示词数据库**](https://docs.google.com/spreadsheets/d/1ngoQOhJqdguwNAilCl1joNwTje7FWWN9WiI2bo5VhpU/edit?gid=2093180351#gid=2093180351&range=A1): 包含数百个适用于各场景的用户及系统提示词的在线表格。 * [**第三方系统提示词仓库**](https://github.com/x1xhlol/system-prompts-and-models-of-ai-tools): 汇集了多种 AI 工具的系统提示词。 * **项目内部文档**: * [**prompts-library 工具说明**](./libs/external/prompts-library/): 该工具支持在 Excel 和 Markdown 格式之间转换提示词,并包含数百个精选提示词。 * [**coding_prompts 集合**](./prompts/coding_prompts/): 适用于 Vibe Coding 流程的专用提示词。 * [**系统提示词构建原则**](./documents/系统提示词构建原则.md): 关于如何构建高效、可靠的 AI 系统提示词的综合指南。 * [**开发经验总结**](./documents/开发经验.md): 包含变量命名、文件结构、编码规范、架构原则等实践经验。 * [**通用项目架构模板**](./documents/通用项目架构模板.md): 提供多种项目类型的标准目录结构与最佳实践。 * [**Augment MCP 配置文档**](./documents/auggie-mcp配置文档.md): Augment 上下文引擎的详细配置说明。 * [**system_prompts 集合**](./prompts/system_prompts/): 用于指导 AI 开发的系统提示词,包含多个版本的开发规范与思维框架。 --- ### 项目目录结构概览 `vibe-coding-cn` 项目的核心是围绕知识管理、AI 提示词的组织与自动化而构建。以下是其简化的目录结构说明: ``` . ├── backups/ # 项目备份脚本。 ├── documents/ # 各类说明文档、经验总结和配置详情。 ├── libs/ # 通用库代码,包含内部模块和外部工具。 │ ├── common/ # 通用功能模块。 │ ├── database/ # 数据库相关模块。 │ └── external/ # 外部集成工具,如 prompts-library。 ├── prompts/ # 核心资产:集中管理的各类型 AI 提示词。 │ ├── coding_prompts/ # 编程与代码生成专用提示词。 │ ├── system_prompts/ # AI 系统级行为与框架提示词。 │ └── user_prompts/ # 用户自定义提示词。 ├── skills/ # 模块化技能库,提供特定领域的工具和知识。 │ ├── .gitignore # Git 忽略文件配置。 ├── AGENTS.md # AI Agent 的行为准则与配置。 ├── CLAUDE.md # Claude 模型的核心行为准则与配置。 ├── CODE_OF_CONDUCT.md # 社区行为准则。 ├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南。 ├── GEMINI.md # Gemini 模型的上下文与指令。 ├── LICENSE # 项目开源许可证。 ├── Makefile # 项目自动化任务脚本(如代码检查、备份)。 └── README.md # 项目主文档。 ``` --- ## ⚙️ 架构与工作流程 Vibe Coding 的核心工作流可以概括为:**规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行**。它旨在将“从想法到可维护代码”的过程转变为一个可审计、可迭代的流水线。 **您将获得**: - **成体系的提示词工具链**: 利用 `system_prompts` 约束 AI 行为边界,`coding_prompts` 提供从需求澄清、规划到执行的全链路支持。 - **闭环交付路径**: 遵循“需求 -> 上下文文档 -> 实施计划 -> 分步实现 -> 测试 -> 进度记录”的流程,确保全程可追溯、可移交。 ```mermaid graph TB subgraph ext_layer[外部系统与数据源层] ext_contrib[社区贡献者] ext_sheet[Google 表格 / 外部表格] ext_md[外部 Markdown 提示词] ext_api[预留:其他数据源 / API] ext_contrib --> ext_sheet ext_contrib --> ext_md ext_api --> ext_sheet end subgraph ingest_layer[数据接入与采集层] excel_raw[prompt_excel/*.xlsx] md_raw[prompt_docs/外部MD输入] excel_to_docs[prompts-library/scripts/excel_to_docs.py] docs_to_excel[prompts-library/scripts/docs_to_excel.py] ingest_bus[标准化数据帧] ext_sheet --> excel_raw ext_md --> md_raw excel_raw --> excel_to_docs md_raw --> docs_to_excel excel_to_docs --> ingest_bus docs_to_excel --> ingest_bus end subgraph core_layer[数据处理与智能决策层 / 核心] ingest_bus --> validate[字段校验与规范化] validate --> transform[格式映射转换] transform --> artifacts_md[prompt_docs/规范MD] transform --> artifacts_xlsx[prompt_excel/导出XLSX] orchestrator[main.py · scripts/start_convert.py] --> validate orchestrator --> transform end subgraph consume_layer[执行与消费层] artifacts_md --> catalog_coding[prompts/coding_prompts] artifacts_md --> catalog_system[prompts/system_prompts] artifacts_md --> catalog_assist[prompts/assistant_prompts] artifacts_md --> catalog_user[prompts/user_prompts] artifacts_md --> docs_repo[documents/*] artifacts_md --> new_consumer[预留:其他下游渠道] catalog_coding --> ai_flow[AI 结对编程流程] ai_flow --> deliverables[项目上下文 / 计划 / 代码产出] end subgraph ux_layer[用户交互与接口层] cli[CLI: python main.py] --> orchestrator makefile[Makefile 任务封装] --> cli readme[README.md 使用指南] --> cli end subgraph infra_layer[基础设施与横切能力层] git[Git 版本控制] --> orchestrator backups[backups/一键备份.sh · backups/快速备份.py] --> artifacts_md deps[requirements.txt · scripts/requirements.txt] --> orchestrator config[prompts-library/scripts/config.yaml] --> orchestrator monitor[预留:日志与监控] --> orchestrator end ``` ---
📈 性能基准 (可选) 本仓库主要关注流程与提示词质量,而非代码性能。建议通过以下可观测指标进行追踪(当前依赖人工记录): | 指标 | 含义 | 建议记录方式 | |:---|:---|:---| | 提示命中率 | 一次生成即满足验收标准的比例。 | 在任务完成后于 `progress.md` 中记录 0/1。 | | 周转时间 | 从需求提出到首个可运行版本所需的时间。 | 通过录屏或 CLI 定时器进行统计。 | | 变更可追溯性 | 是否同步更新了上下文、进度及备份。 | 通过手动更新或在备份脚本中集成版本标签实现。 | | 示例覆盖率 | 是否为每个模块提供了最小可运行示例或测试用例。 | 建议每个示例项目都包含独立的 README 和测试。 |
--- ## 🗺️ 路线图 ```mermaid gantt title 项目发展路线图 dateFormat YYYY-MM section 近期 (2025) 补全演示GIF与示例项目: active, 2025-12, 15d prompts 索引自动生成脚本: 2025-12, 10d section 中期 (2026 Q1) 一键演示/验证 CLI 工作流: 2026-01, 15d 备份脚本增加快照与校验: 2026-01, 10d section 远期 (2026 Q1-Q2) 模板化示例项目集: 2026-02, 20d 多模型对比与评估基线: 2026-02, 20d ``` --- ## 🚀 入门指南 *本节内容源自原作者,并根据当前推荐模型进行了更新。* 要开始使用 Vibe Coding,您需要以下任一工具: - **Claude 3 Opus** (在 Claude Code 等平台使用) - **GPT-4/GPT-5 系列模型** (在 Codex CLI 等平台使用) 本指南适用于 CLI 终端版本和 VSCode 扩展版本。 ---
⚙️ 完整设置流程
1. 创建项目设计文档 - 将您的项目创意提交给 AI,并要求其生成一份简洁的 Markdown 格式**设计文档**(例如 `product-requirement-document.md`)。 - 审查并完善该文档,确保其与您的愿景一致。初期版本可以简略,其核心目标是为 AI 提供关于项目结构和意图的上下文。
2. 确定技术栈并配置 AI 行为准则 - 让 AI 为您的项目推荐**最简单且最健壮**的技术栈,并保存为 `tech-stack.md`。 - 在 AI 交互工具(如 Claude Code 或 Codex CLI)中,使用 `/init` 命令初始化 AI 的行为准则,使其读取您已创建的 `.md` 文件。 - **关键步骤**: 审查并调整生成的规则,确保其强调**模块化**并禁止生成**单体巨文件**。部分核心规则必须设为始终应用("Always"),以强制 AI 在编码前阅读关键上下文文档。
3. 制定实施计划 - 将设计文档和技术栈文档提供给 AI。 - 要求 AI 生成一份详细的 Markdown 格式**实施计划**,其中包含一系列给开发者的分步指令。 - 每一步都应小而具体,并包含验证其正确性的测试方法。 - 计划中只应包含清晰的指令,而非代码。 - 初期聚焦于**核心功能**的实现。
4. 构建记忆库 (Memory Bank) - 在项目根目录下创建 `memory-bank` 子文件夹。 - 将以下文件存入该文件夹: - `product-requirement-document.md` - `tech-stack.md` - `implementation-plan.md` - `progress.md` (空文件,用于记录开发进度) - `architecture.md` (空文件,用于记录系统架构)
💻 Vibe Coding 开发流程 现在,我们开始核心开发流程。
1. 澄清与确认 - 启动 AI 交互工具。 - **提问**: "请阅读 `/memory-bank` 文件夹中的所有文档。`implementation-plan.md` 的内容是否完全清晰?您有哪些问题需要我澄清,以确保计划对您而言是 100% 明确的?" - 在回答完 AI 的所有问题后,让其根据您的回答更新 `implementation-plan.md`。
2. 执行第一步 - **提问**: "请阅读 `/memory-bank` 中的所有文档,并执行实施计划的第 1 步。测试将由我负责。在测试通过之前,请不要开始第 2 步。验证通过后,请在 `progress.md` 中记录已完成的工作,并在 `architecture.md` 中更新架构信息。" - 建议使用 "Ask" 或 "Plan" 模式,在 AI 执行前确认其计划。
3. 迭代工作流 - 完成第 1 步后,提交代码变更到 Git。 - 开始新的会话,并提问:"请阅读 memory-bank 中的所有文件,并参考 `progress.md` 了解当前进度,然后继续实施计划的第 2 步。" - 重复此流程,直至完成整个实施计划。
✨ 增补功能 在完成核心功能后,您可以开始进行实验和功能扩展。 - 对于每个主要的新功能,创建一个独立的 `feature-implementation.md`,其中包含简短的步骤和测试方法。 - 继续采用增量式的方式实现和测试。
🐞 故障排查
常规修复 - **回滚**: 如果 AI 的某次操作导致问题,使用版本控制工具(如 `git reset`)或 AI 工具自带的回滚命令(如 `/rewind`)恢复到之前的状态。 - **错误处理**: 将浏览器控制台中的错误信息或问题截图提供给 AI 进行分析。
疑难问题 - **重试**: 如果某个问题难以解决,回退到上一个稳定的版本,并尝试用不同的提示词或方法重新实现。 - **全局上下文**: 在极端情况下,可使用 `RepoPrompt` 等工具将整个代码库打包为一个文件,并提交给 AI 以获得全局性的解决方案。
💡 提示与技巧
AI 工具使用技巧 - **终端集成**: 在 VSCode 终端中运行 AI CLI 工具,可以直接查看文件差异并提供上下文,无需离开工作区。 - **自定义命令**: 创建自定义快捷命令,以触发特定提示词,从而让模型在修改代码前充分理解上下文。 - **上下文管理**: 适时使用 `/clear` 或 `/compact` 等命令清理或压缩上下文。 - **高阶指令**: 通过加入 "请一步一步思考" 或 "ultrathink" 等关键词,引导 AI 进行更深度的思考。
❓ 常见问题解答 (FAQ) - **Q: 此流程是否适用于非游戏应用开发?** - **A:** 是的,基本流程完全适用。只需将“游戏设计文档”替换为“产品需求文档 (PRD)”即可。 - **Q: 为何推荐使用原生 CLI 工具而非 Cursor 等集成环境?** - **A:** 这主要取决于个人偏好。我们认为原生 CLI 工具能更好地发挥底层模型的全部实力,并且具有更强的灵活性和可定制性,适用于远程服务器等多种场景。 - **Q: 我不了解如何搭建服务器,该怎么办?** - **A:** 请咨询您的 AI 助手。
--- ## 📞 联系方式 - **GitHub**: [tukuaiai](https://github.com/tukuaiai) - **Twitter / X**: [123olp](https://x.com/123olp) - **Telegram**: [@desci0](https://t.me/desci0) - **Telegram 交流群**: [glue_coding](https://t.me/glue_coding) - **Telegram 频道**: [tradecat_ai_channel](https://t.me/tradecat_ai_channel) - **邮箱**: tukuai.ai@gmail.com (回复可能不及时) --- ## ✨ 支持项目 救救孩子,感谢了,好人一生平安🙏🙏🙏 - **Tron (TRC20)**: `TQtBXCSTwLFHjBqTS4rNUp7ufiGx51BRey` - **Solana**: `HjYhozVf9AQmfv7yv79xSNs6uaEU5oUk2USasYQfUYau` - **Ethereum (ERC20)**: `0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC` - **BNB Smart Chain (BEP20)**: `0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC` - **Bitcoin**: `bc1plslluj3zq3snpnnczplu7ywf37h89dyudqua04pz4txwh8z5z5vsre7nlm` - **Sui**: `0xb720c98a48c77f2d49d375932b2867e793029e6337f1562522640e4f84203d2e` - **币安 UID**: `572155580` --- ### ✨ 贡献者 感谢所有为本项目做出贡献的开发者!

特别鸣谢以下成员的宝贵贡献 (排名不分先后):
@shao__meng | @0XBard_thomas | @Pluvio9yte | @xDinoDeer | @geekbb

--- ## 🤝 参与贡献 我们热烈欢迎各种形式的贡献。如果您对本项目有任何想法或建议,请随时开启一个 [Issue](https://github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/issues) 或提交一个 [Pull Request](https://github.com/tukuaiai/vibe-coding-cn/pulls)。 在您开始之前,请花时间阅读我们的 [**贡献指南 (CONTRIBUTING.md)**](CONTRIBUTING.md) 和 [**行为准则 (CODE_OF_CONDUCT.md)**](CODE_OF_CONDUCT.md)。 --- ## 📜 许可证 本项目采用 [MIT](LICENSE) 许可证。 ---
**如果这个项目对您有帮助,请考虑为其点亮一颗 Star ⭐!** ## Star History Star History Chart --- **由 [tukuaiai](https://github.com/tukuaiai), [Nicolas Zullo](https://x.com/NicolasZu), 和 [123olp](https://x.com/123olp) 倾力打造** [⬆ 返回顶部](#vibe-coding-指南)