前言
本人自去年10月起重度使用 AI Coding，历经毕业设计（深度学习/模型融合）、React + TypeScript、Flutter、微信小程序及安卓开发等多个领域。在一年多的实战中，我总结了一套减少"屎山代码"、提升开发效率的 Vibe Coding 经验，主要侧重于前端与流程控制。
1. 动笔前的核心：构思与设计闭环
在让 AI 写代码之前，必须先理清整体框架，切忌盲目开工。
逻辑先行
不要只盯着界面长什么样，更要明确用户的操作流程。例如：如何点击、如何输入、数据流向哪里。必须确保整个交互流程是闭环的，提前预判并解决逻辑冲突点（这些细节往往在实际上手测试时才会暴露，提前构思能大幅减少返工）。
视觉具象化
推荐先用笔画草图，然后将草图配合文字描述发送给前端 AI 设计工具。
精确指令
提供具体的配色方案（如 #XXXXXX 颜色代码）和布局细节（如"底部圆角矩形导航栏"）。AI 根据图片生成的界面往往比纯文字描述更精准。
2. 上下文投喂：从设计稿到 Trae
当你在 AI 设计工具中完成了满意的 UI 调整后，如何将其无缝迁移到 Trae？
- 素材准备：下载设计好的 HTML 文件并解压。
- 精准投喂：将每一个界面的 HTML 拖入 Trae 的工作目录。
- 建立认知：明确告诉 Trae："这个 HTML 是参考界面，包含哪些按钮，点击后跳转到哪里"。
- 复现与微调：即使目标代码不是 HTML（如 React 或 Flutter），也可以让 Trae 严格参考该 HTML 的布局进行 1:1 复现。复现后，可配合浏览器预览，选中具体元素发给 Trae 进行像素级的微调。
3. 需求文档策略：原子化与 Human-in-the-loop
需求文档的质量直接决定了代码的质量，越详细越好。
人机协作（Human-in-the-loop）
可以先写一个简单的草稿，让 AI 扩充，但必须要人工审核。尽管 AI 理解能力很强，但为了防止方向性错误，人工把关是必不可少的。
原子化切分
建议主动要求 Trae 将需求切分为一个个"原子化"的任务。
分阶段实现
不要试图一次性生成所有功能。分阶段编写代码的好处在于，一旦出现重大错误，你可以回滚到上一个健康的"存档点"，而不是推倒重来。
4. 纠错技巧：逆向约束法
当 AI 在某个功能上反复出错，或者一直曲解你的意图时：
- 及时撤回：不要基于错误的代码继续对话，立即撤回该次生成。
- 添加"禁止项"：在原始提示词（Prompt）中显式添加"禁止 XXX"或"不要使用 XXX 方法"。
- 迭代修正：这种"负面约束"能有效防止 AI 再次掉入同样的逻辑陷阱。如果仍有偏差，继续迭代提示词，直到逻辑完全对齐。
5. 陷入死循环时的"暂停思考"
如果一个报错让 AI 修复了多次（消耗了多个最大思考长度）仍未解决，或者你输入了好几个"继续"它还在原地打转：
- 强制叫停：此时 AI 可能已经糊涂了，不要盲目让它继续试错。
- 引导反思：停下来问 AI 三个问题："当前具体的报错是什么？"、"是哪个代码文件出了问题？"、"你觉得应该怎么解决？"。
- 理清思路：帮助 AI 重新梳理上下文，往往能跳出死循环，找到真正的解决方案。
6. 特定框架开发：文档先行
在开发微信小程序、安卓、鸿蒙或使用 LangGraph 等特定框架/库时：
- 避免幻觉：AI 可能会因为不熟悉特定语法而瞎编代码（幻觉）。
- 喂养文档：直接让 AI 开发前，先让它阅读相关的官方文档或语法指南。例如 iOS 开发可以利用 MCP 工具加载 Swift 语法，鸿蒙或 LangGraph 1.0 同理。
- 参考系：给 AI 一个准确的语法 Docs 作为参考系（Context），能极大降低写出"屎山代码"的概率。
总结
Vibe Coding 的核心在于：先构思后动手、精准投喂上下文、原子化需求、善用负面约束、及时暂停反思、以及文档先行。掌握这些技巧，你将能更高效地与 AI 协作，写出更优质的代码。