筑基·基础概念Concepts
把 Vibe Coding 里反复出现的底层概念讲清楚,先建立共同语言,再让 AI 生成对的代码。
灵机·AI 通用AI General
围绕「AI 怎么听懂你的话、怎么和你协作」的通用概念。先把提示词、上下文、智能体这些词讲透,后面让 AI 干活时才不会各说各话。
定义:你给 AI 的指令或问题,是模型生成回答的直接依据。它的质量(是否清晰、有上下文、有格式要求)直接决定输出质量——同一件事,笼统地说和说清楚,结果天差地别。
类比:像给厨师点菜:只说『来点吃的』和说清『少油、免辣、要快、两人份』,上桌的菜完全不同。
与 AI 协作
按『角色 + 上下文 + 具体指令 + 输出格式』四要素组织,避免笼统指令;需要参考时直接贴文件或链接。
请扮演资深前端工程师,审查这段组件代码,指出可复用性问题并按优先级给出改进建议,用列表输出。定义:预设给 AI 的长期角色与行为规则,在每次对话开始时自动生效,相当于给 AI 定的『岗位说明书』。它决定 AI 的语气、边界和默认工作方式,不随单轮对话改变。
类比:像员工入职手册:先定好岗位职责和行为准则,之后的工作都按这套来,不用每次重新交代。
与 AI 协作
把角色、输出格式、禁忌写进系统提示词(如 CLAUDE.md),作为每轮对话的默认底座。
你是一位严格的代码审查员,每次收到代码先检查安全隐患,再按优先级列出修改建议。定义:模型读写文本的最小计量单位,大致对应『字』(约 0.75 个汉字或 0.3 个英文单词)。输入和输出都按 token 计费,且受『上下文窗口』上限约束——一次对话能处理的篇幅有限。
类比:像按重量计费的快递:字越多『重量』越大,超过车厢容量(上下文窗口)就装不下,得另开一车。
与 AI 协作
控制输入长度,长文档先让 AI 总结;留意上下文窗口上限,避免一次性塞入整个项目。
这份日志有 3 万字,请先概括异常分布,再告诉我最需要关注的一类错误。定义:AI 在某一轮对话中『能看到』的全部信息,包括你提供的文件、对话历史、系统提示词和工具返回结果。上下文越相关、越完整,回答越准——它正是由一个个 token 组成的『可见窗口』。
类比:像会议白板:写在上面的信息 AI 才看得见,没写上去的它完全不知道。
与 AI 协作
只提供相关文件,用 @ 引用具体文件;长对话主动总结关键信息,别让无关内容挤占上下文窗口。
请阅读 @src/utils/format.ts,然后解释这个格式化函数的时间复杂度。定义:能自主完成任务的 AI 程序:不只问答,还能自己拆步骤、调用工具、写文件、运行命令,并在过程中检查与修正。你给目标,它自己想办法达成。
类比:像一位能独当一面的实习生:你交代目标,它自己拆步骤、干活、检查结果,做完再向你汇报。
与 AI 协作
把目标说清楚,允许它自己规划步骤、调用工具并检查结果,别要求它每步都停下来请示。
帮我创建一个 React 项目,配好路由和状态管理,完成后告诉我如何启动。定义:智能体的协作档位,决定两件事:一是按什么流程干活——Chat 只问答、Plan 先出计划等人确认、Spec 先用需求/设计/任务文档对齐再动手、Goal/Craft 类只给目标自主执行;二是被授予多大权限——从每步确认到完全放权。各家叫法不同:Claude Code 的 Plan Mode、CodeBuddy 的 Craft、Qoder 的 Quest(内含 Goal / Spec 开关)、Kiro 的 Spec / Vibe。
类比:像雇一位住家阿姨:先面聊问经验(Chat),大扫除前列清单给你过目(Plan),长期做饭先立好规矩菜谱(Spec),熟了以后只说『家里收拾一下』她自己安排(Goal / Craft)。至于家门密码给不给、给到哪一级,是另一件事——权限。
与 AI 协作
按任务风险选档:探索、小改动直接自主执行档;复杂功能先 Plan 或 Spec 对齐再动手;涉及删数据、动生产时把权限收到每步确认。
先进入 Plan 模式,为支付功能出一份实施方案,列出要改的文件、步骤和风险点,我确认后再开始编码。推荐
- Plan 模式 · Claude Code:只读分析出计划,人批准后再执行(Shift+Tab 切换)
- Spec 驱动 · GitHub Spec Kit:官方规格驱动工具包:宪法 → 规格 → 计划 → 任务
- Spec / Vibe 模式 · Kiro:Spec 模式开创者:需求、设计、任务三文档对齐后再写码
- Quest 模式 · Qoder:自主编程委派:Goal 开关只给目标,Spec 开关对齐规格
- Craft 模式 · CodeBuddy:Ask / Plan / Craft 三模式覆盖问、规划、执行全流程
- 权限档位 · Qoder CLI:CLI 权限与审批档位设置说明
- 本站提示词指南:复制「计划 / 引导」类提示词,配合 Plan / Spec 模式先用
定义:给 AI 加载的专业能力包,让它在特定领域(如前端设计、代码审查、测试)表现更专业。装上对应技能后,AI 会按该技能的规范与知识工作。常用技能可参考 SKILL.SH 热度榜(数据截至 2026-07)。
类比:像给手机装 App:装上相机 App 拍照更专业,装上导航 App 认路更准。
与 AI 协作
遇到 AI 常做不好的任务时,先让它加载对应 Skill,再开始干活。
请先加载前端设计 Skill,再帮我设计一个登录页的视觉方案。推荐
- SKILL.SH(技能市场):热度榜 Top10 见下,数据截至 2026-07,排名动态变化
- 1. find-skills · vercel-labs:热度 2.4M:生态入口,搜索/安装其他 Skill
- 2. frontend-design · anthropics:热度 628K:官方前端设计,专治『AI 味』
- 3. vercel-react-best-practices · vercel-labs:热度 527K:70 条 React/Next 性能规则
- 4. agent-browser · vercel-labs:热度 514K:让 AI 自己开浏览器干活
- 5. grill-me · mattpocock:热度 459K:编码前系统性拷问,暴露漏洞
- 6. web-design-guidelines · vercel-labs:热度 440K:UI 规范审查器
- 7. microsoft-foundry · microsoft:热度 432K:Azure AI Foundry 全生命周期
- 8. remotion-best-practices · remotion-dev:热度 416K:用 React 写视频
- 9. improve-codebase-architecture · mattpocock:热度 408K:架构体检,输出 RFC
- 10. tdd · mattpocock:热度 390K:强制测试先行
定义:AI 可以调用的外部能力,如读写文件、联网搜索、查数据库、发消息。MCP(模型上下文协议)是一套标准接口,让不同工具能被各种 AI 统一接入。
类比:像给助手配了工具箱:有了扳手它能拧螺丝,有了浏览器它能查资料,工具越多能做的事越广。
与 AI 协作
明确告诉 AI 可以调用哪些工具(联网还是读文件、用哪个 MCP 服务),再让它动手。
请读取当前目录的 package.json,查询 npm 上 React 的最新版本号,并告诉我两者相差多少。推荐
- MCP 官方(modelcontextprotocol):协议规范与生态(汇总入口,非单个工具)
- Context7:文档检索与上下文注入,实时获取官方文档最新内容与指定版本代码示例
- Puppeteer:浏览器自动化:网页交互、截图、监控控制台、执行 JS
- Sequential Thinking:结构化思维流程,拆解复杂问题、分支探索、生成验证假设
- GitHub:基于 GitHub API 管理远程仓库、代码、Issue 与 Pull Request
- Figma AI Bridge:读取/分析/提取 Figma 设计数据,辅助还原设计稿
- Playwright:浏览器自动化与测试:交互、截图、生成测试代码、多设备模拟
- Memory:本地知识图谱持久化记忆,跨会话保留上下文
- Excel:读取/写入 Microsoft Excel 表格数据
- File System:本地文件读取与操作
- Chrome DevTools MCP:控制并检查 Chrome,自动化测试、排查与性能分析
定义:检索增强生成:先检索相关资料(文档、规范、知识库),再把资料连同问题一起交给 AI 作答。资料作为上下文,能显著降低编造、提升准确性。
类比:像开卷考试:先翻书找答案再作答,比闭卷瞎蒙准确得多。
与 AI 协作
把项目文档、规范喂给 AI 或接入知识库,让它基于真实资料回答,而非凭记忆。
请根据 docs/design-system.md 的规范,告诉我按钮主色的变量名和默认值。定义:AI 一本正经地编造不存在的事实、API 或代码,看似合理实则错误。它源于模型『补全』而非『查证』的本能,对不确定的内容也会给出看似自信的答案。
类比:像记忆力好但会脑补的实习生:你没说过的事,他也能自信地补出细节,而且不觉得自己错了。
与 AI 协作
对关键结论要求 AI 给出依据或出处,让它明确标注『不确定』的部分,重要决定人工复核。
请检查这段配置里哪些 API 是真实存在的,列出你认为可能不存在的项并说明理由。推荐
- 验证模式 / 自测:让 AI 运行/测试来验证
- 联网检索接地:用 WebSearch 等工具核对事实
- 引用与出处:要求给出来源链接再采信
- 人工复核:关键结论与代码必经人确认
营造·开发工程Engineering
写代码本身涉及的概念:从需求到上线的流程、构建与测试、状态怎么管。不懂这些,AI 生成的代码你很可能看不懂也接不住。
定义:存放项目全部代码文件及其完整改动历史的仓库,是版本管理的基本单位。
类比:像一本能翻回任何一页的日记本:文件夹只留今天,仓库把每一天都留着。
与 AI 协作
描述问题时先说明是哪个仓库、哪个分支,帮助 AI 定位。
这个仓库是 Vue3 + TypeScript 项目,请先浏览目录结构,再告诉我入口文件在哪里。定义:分布式版本控制工具:完整记录每一次代码改动,可随时回退,多人协作互不覆盖。
类比:像游戏存档:打 Boss 前先存档,打挂了读档重来,不用从头开始。
与 AI 协作
让 AI 小步提交、写好提交信息;涉及回退、强推等操作前先和它确认。
请把 src 目录下的改动按功能拆成两个提交,提交信息用英文动词开头。推荐
- Pro Git(中文版):系统学习 Git 的免费权威书
- Conventional Commits:提交信息规范,便于 AI 与团队解析
- GitHub Flow:轻量分支协作模型
- GitHub CLI(gh):终端里管 PR / Issue / Release,AI 可直接调用
- GitLab CLI(glab):GitLab 版同类工具
- UGit:腾讯出品的 Git 图形客户端,对新手友好
- GitHub Desktop:零门槛图形客户端,点几下完成提交 / 同步
- Fork:轻快好用的桌面客户端(Windows / Mac)
- Lazygit:终端里的图形界面,远程开发 / AI 协作场景顺手
- 本站提示词指南:复制「Git」类提示词:让 AI 安全做分支 / 回退 / 合并
定义:一次代码改动的快照,附带说明这次改了什么、为什么改。
类比:像拍照发朋友圈:每张照片记下当时的改动,配文说明是为什么拍。
与 AI 协作
要求 AI 一次提交只做一件事,提交信息写清『改了什么 + 为什么』。
请把刚才修改的文件提交,信息写明『修复移动端菜单无法关闭的问题』。定义:项目运行的软件与配置,如系统、语言版本、依赖、环境变量。
类比:像厨房的灶台:同样的菜谱,不同火力、锅具做出来味道完全不同。
与 AI 协作
报错时把操作系统、版本号、复现步骤一并给出,别只贴一段报错。
我在 Windows 11 + Node 20 上跑这个脚本报错,请根据这个环境帮我定位原因。定义:把源代码转换成生产环境可直接运行的产物的过程:编译、压缩、打包、优化都在这一步完成,产物(如 dist 目录)才是真正拿去部署的东西。
类比:像把手稿印成书:手稿方便作者涂改,印刷装订后的书才方便读者阅读携带。
与 AI 协作
dev 模式能跑不代表构建能过;交付前让 AI 实际跑一次构建,报错逐个修掉。
请运行项目构建,如有报错先归类是语法、依赖还是配置问题,再逐个修复并重新构建。定义:用自动化脚本验证代码行为是否符合预期:改动之后跑一遍测试,就能立刻知道有没有改坏已有的功能。
类比:像给家里装的烟雾报警器:平时安静不显眼,真出事第一时间响——不用等到浓烟滚滚才发现。
与 AI 协作
改完代码让 AI 顺手跑测试;关键逻辑还没测试时,先让它补测试再动手改。
为这个导出函数写三个测试:正常数据、空数据、非法输入各一个,写完跑给我看结果。定义:程序不符合预期的行为,以及定位、修复它的过程。
类比:像家里水管漏水:先看哪里漏、再逐段排查,最后才动手补漏。
与 AI 协作
描述现象、复现步骤、期望与实际差异,让 AI 先给假设再验证。
点击导出按钮页面卡死,控制台报错 X,期望导出 Excel 文件,请帮我排查。推荐
- Chrome DevTools:浏览器调试基础
- Sentry:线上错误监控与溯源
- Chrome DevTools MCP:让 AI 直接控制并排查 Chrome(见 AI 通用·工具 / MCP)
- 本站提示词指南:复制「调试」类提示词:让 AI 按假设-验证法定位问题
定义:不改变功能的前提下,改进代码结构与可读性的过程。
类比:像整理房间:东西一样没丢,但摆放整齐后找起来更快。
与 AI 协作
明确『行为不变』约束,要求 AI 重构后跑测试或对比输出结果。
请重构这个函数,保持输入输出完全不变,把它拆成三个职责单一的小函数。推荐
- 《重构:改善既有代码的设计》Martin Fowler:业界圣经
- SonarQube:自动检测代码坏味道
- 本站提示词指南:复制「重构」类提示词:让 AI 行为不变地拆分 / 改名
定义:把代码发布到线上环境,让用户能访问到最新版本。
类比:像新店开业:装修测试完,开门营业才有人进得来。
与 AI 协作
部署前先确认构建产物、环境变量和回滚方案,再执行上线。
请把 main 分支部署到预发环境,完成后返回访问地址并说明如何回滚。地脉·Web 基础Web Basics
网页是怎么搭起来的底层概念:HTML、CSS、JS、路由、响应式。理解这些,你才能把「我要什么样的页面」说清楚。
定义:网页的三个基础层:HTML 定结构——页面上有什么内容;CSS 定样式——内容长什么样;JavaScript 定行为——操作后发生什么反应。所有前端框架和组件,最终都会生成这三样东西交给浏览器。
类比:像盖房子:HTML 是毛坯框架,隔出客厅卧室;CSS 是装修,刷墙铺地板定风格;JavaScript 是水电开关——按一下,灯真的会亮。
与 AI 协作
描述页面时按三层说清:要哪些内容、长什么样、有什么交互,AI 就能一次到位地用三件套实现。
做一个个人主页:左侧头像加一段自我介绍(内容),暖色卡片式排版(样式),点『复制邮箱』按钮就把地址复制到剪贴板(行为)。定义:可复用的界面单元,把结构、样式与行为封装在一起,通过属性(props)接收数据、对外暴露交互事件。
类比:像乐高积木:标准件拼在一起能搭出各种造型,不必每次都从零造。
与 AI 协作
描述组件时给清 props、状态和交互,要求它可复用而非一次性。
请实现一个可复用的日期选择组件,支持禁用日期和范围选择两种模式。定义:页面随屏幕尺寸自动调整布局,手机、平板、桌面都能用。
类比:像水倒进不同的杯子:页面内容是水,手机、平板、桌面是不同的杯子,水总能贴着容器排出合适的形状。
与 AI 协作
描述布局在哪些断点下如何变化,让 AI 用媒体查询或流式布局实现。
请让这个导航栏在手机端变成汉堡菜单,在桌面端保持横向排列。定义:决定『访问哪个地址显示哪个页面』的机制:地址变化时,路由按规则找到对应页面来渲染;现代单页应用靠它切换视图而不用整页刷新,流畅感就来自这里。
类比:像写字楼的前台导览:你说要找哪家公司(网址),导览图(路由)告诉你去几楼几号房,不用每次都从大门重新进来。
与 AI 协作
列出页面清单和各自地址(如 /login、/settings),让 AI 一次把路由骨架搭好;需要登录才能看的页面,一并说明跳转规则。
搭好路由:/ 首页、/articles 列表、/articles/:id 详情、/settings 设置;未登录访问 /settings 时跳转到 /login。定义:界面上会随操作变化的数据:输入框里的字、是否已登录、购物车里的商品都是状态。状态一变,页面跟着更新——管理好『谁存它、谁能改它』,是前端稳定不乱的关键。
类比:像餐厅后厨的白板订单:服务员写上去,后厨抬头可见,划掉一道菜全员同步。白板只有一块、写的人有规矩,才不会出错——状态同理,要定好唯一来源和修改权限。
与 AI 协作
说清哪些数据会变、谁负责改、哪些页面要共享,让 AI 选对存放位置:组件内、全局还是服务端。
登录成功后顶部显示头像:请把用户信息做成全局状态,登录页和顶栏共用,退出登录时一并清空。定义:前端是用户在浏览器里看到、点到的那部分,负责界面与交互;后端跑在服务器上,负责数据存取与业务逻辑;两边通过接口通信。
类比:像餐厅:前厅点菜上菜(前端),后厨做菜(后端),菜单是双方约定的接口。
与 AI 协作
说清需求属于前端、后端还是全栈,并说明两者如何通过 API 对接。
请为登录页实现前端表单校验,并给我一个接收账号密码的后端接口设计。定义:程序之间约定的数据交换契约:用哪种 HTTP 方法、传什么参数、返回什么格式的数据(如今多为 JSON),说清楚就能互相对话。
类比:像餐厅菜单:顾客按菜单点菜,后厨按菜单出菜,两边都认同一套规则。
与 AI 协作
设计接口时写清路径、方法、参数、返回结构与错误码,让 AI 直接实现。
请设计一个用户登录 API,POST /api/login,返回 token 或 401 错误。定义:持久化存储数据的系统:程序重启数据也不丢,支持增删改查与数据之间的关联;关系型数据库用 SQL 操作。
类比:像图书馆书库:书按编号摆放,借书还书都有登记,才能管好上万册书。
与 AI 协作
描述数据模型时给出实体关系,让 AI 设计表结构或查询语句。
请为待办事项设计三张表:用户、任务、标签,并说明它们之间的关系。