Vibe Coding Skill：把 AI 编程变成可验证的工作流

适合谁？

适合刚开始用 ChatGPT、Claude Code、OpenCode、Cursor、Codex 等工具做真实项目的人，也适合经常遇到“AI 改了一堆代码，但项目还是跑不起来”的用户。

核心方法

默认流程是：阶段判断 → 实时检索 → 1–3 个最小动作 → 成功标准 → 验证证据。AI 说“完成”不算完成，需要测试、日志、diff、build、浏览器检查或人工验收。

怎么跨 AI 使用？

有 GitHub Connector 时直接读取 tradecatlabs/vibe-coding-cn；支持 MCP 时使用只读 MCP；只能联网时走 HTTPS 实时检索；完全离线时明确降级。

和普通 Prompt 有什么区别？

Prompt 更像一次性指令；Skill 是可复用的执行规则。这个 Skill 把知识检索、项目阶段、质量门禁、Git 检查点和成熟轮子复用放在同一套工作流里。

一套可重复的项目推进方式

这套 Skill 不把一次回答当成交付，而是把真实开发拆成连续状态：问题定义、需求与验收、技术方案、实现、Debug、测试、Git 检查点、部署和复盘。每一轮先确认“现在到底处于哪一层”，再决定下一步动作，避免用户刚遇到一个报错，AI 就顺手重构半个项目。

对新手来说，最重要的是降低认知负担：一次只处理少量动作，并明确“做什么、怎么做、做到什么算成功”。对已经在开发的人来说，它提供的是约束机制，防止上下文越滚越大、改动范围失控、验证被跳过。

实时知识检索怎么工作？

如果当前 AI 有原生 GitHub / Repository Connector，会优先读取公开知识库 tradecatlabs/vibe-coding-cn 的相关文件；如果只支持 MCP，则走只读远程 MCP；如果只有普通联网能力，就走 HTTPS 查询接口。只有在完全无法访问外部资源时，才使用 Skill 内置方法论，并明确告诉用户本轮不是实时检索。

这个设计的目的不是“多接几个接口”，而是尽量减少知识过时和凭训练记忆猜答案的问题。不同 AI 的工具能力不一样，但回答逻辑尽量保持一致。

什么时候应该优先复用 GitHub 轮子？

默认不是“看到需求就自己写”。对于认证、支付、数据库访问、UI 组件、任务队列、爬虫、测试框架、部署和监控等通用能力，应该先搜索官方 SDK、成熟库、事实标准和维护活跃的仓库，再判断哪些部分只需要做连接、适配和业务规则。

只有当成熟方案无法满足关键约束、引入成本明显高于自研，或者业务差异确实不可替代时，才扩大自研范围。这样能把 AI 生成代码集中在真正需要的“胶水层”，而不是重造通用基础设施。

常见问题

它是不是只适合不会写代码的人？ 不是。新手可以用它控制步骤；有经验的开发者可以把它当作项目执行规则和验收框架。

它是不是某个平台官方 Skill？ 不是。它是基于公开 MIT 知识库构建的第三方对话式封装，不代表 ChatGPT、Claude、OpenCode 或上游仓库官方背书。

为什么强调验证？ 因为代码生成、终端命令成功和业务目标完成是三件不同的事。没有测试、日志、diff、build 或浏览器结果，就不应该把任务判定为完成。