一个通过与 AI 结对编程,将想法变为现实的终极工作站
📋 工具与资源 🚀 从零开始 🎯 原仓库翻译 ⚙️ 完整设置流程 📞 联系方式 ✨ 支持项目 🤝 参与贡献
本仓库的 AI 解读链接:zread.ai/tukuaiai/vibe-coding-cn
这是一个不断生长和自我否定的项目,当下的一切经验和能力都可能因 AI 能力的变化而失去意义,所以请时刻保持以 AI 为主的思维,重视这次宇宙级的变革,所有的经验都可能失效,辩证的看🙏🙏🙏,Vibe Coding 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程,旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。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,索引构建为核心(受限于模型上下文窗口而生成的解决策略),避免让 AI 失控导致项目混乱,Vibe Coding(氛围编程)是一种以自然语言驱动、让LLM生成大部分代码的开发方式,主张“先沉浸式做出能跑的东西”,以极低门槛快速产出原型但也伴随可控性与可靠性风险,由计算机科学家 Andrej Karpathy 首次提出。
核心理念: 规划就是一切。 谨慎让 AI 全局自主规划,否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。
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(点击标题可以展开收起内容)
⚡ 1 分钟快速开始
已有网络和开发环境?直接开始 Vibe Coding!
第 1 步:复制下面的提示词,粘贴到 Claude 或 ChatGPT
你是一个专业的 AI 编程助手。我想用 Vibe Coding 的方式开发一个项目。
请先问我:
1. 你想做什么项目?(一句话描述)
2. 你熟悉什么编程语言?(不熟悉也没关系)
3. 你的操作系统是什么?
然后帮我:
1. 推荐最简单的技术栈
2. 生成项目结构
3. 一步步指导我完成开发
要求:每完成一步问我是否成功,再继续下一步。
第 2 步:跟着 AI 的指导,把想法变成现实 🚀
就这么简单! 更多内容(从零开始)请继续阅读 👇
完全新手?按顺序完成以下步骤:
- Vibe Coding 哲学原理 - 理解核心理念
- 网络环境配置 - 配置网络访问
- 开发环境搭建 - 复制提示词给 AI,让 AI 指导你搭建环境
- IDE配置 - 配置 VS Code 编辑器
- OpenCode-CLI配置 - 免费 AI CLI 工具,支持 GLM-4.7/MiniMax M2.1 等模型
🧪 实验性方法
下面是一些“可能随时推翻重写”的实验性方法与范式:先看一眼,觉得对你有用再深入。
建议阅读顺序(从抽象到落地)
- 🔑 元方法论:用“生成器/优化器”的递归闭环让系统自我进化
- 🧬 胶水编程:复用成熟轮子,把注意力放在“连接方式”
- 🎨 Canvas白板驱动开发:让白板成为单一真相源,降低协作与上下文成本
- 🐝 AI蜂群协作:让多个 AI 在 tmux 下互相感知、协作、分工
- 🔮 哲学方法论工具箱:把抽象方法论落到可验证、可迭代的工程动作
🔑 元方法论
一句话:用“生成器/优化器”的递归闭环,构建一个能持续自我优化的 AI 系统。
延伸阅读:A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems
- 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。
- 创生(Bootstrap):使用 AI 生成
α-提示词与Ω-提示词的初始版本(v1)。 - 自省与进化(Self-Correction & Evolution):用
Ω-提示词(v1)优化α-提示词(v1),得到更强的α-提示词(v2)。 - 创造(Generation):使用进化后的
α-提示词(v2)生成目标提示词与技能。 - 循环与飞跃(Recursive Loop):将新产物(甚至包括新版本的
Ω-提示词)回灌系统,再次用于优化α-提示词,启动持续进化。
- 通过持续的递归优化循环,让系统在每次迭代中实现自我超越,逼近预设的预期状态。
🧬 胶水编程 (Glue Coding)
一句话:能抄不写,能连不造,能复用不原创。
胶水编程是 Vibe Coding 的终极进化形态,目标是把注意力从“造轮子”迁移到“连接方式”,从而缓解三大致命缺陷:
| 问题 | 解法 |
|---|---|
| 🎭 AI 幻觉 | ✅ 只使用已验证的成熟代码,零幻觉 |
| 🧩 复杂性爆炸 | ✅ 每个模块都是久经考验的轮子 |
| 🎓 门槛过高 | ✅ 你只需要描述"连接方式" |
👉 深入了解胶水编程
🎨 Canvas白板驱动开发
一句话:让白板成为单一真相源,用“图形”降低协作与上下文成本。
传统开发:代码 → 口头沟通 → 脑补架构 → 代码失控
Canvas方式:代码 ⇄ 白板 ⇄ AI ⇄ 人类,白板成为单一真相源
| 痛点 | 解法 |
|---|---|
| 🤖 AI看不懂项目结构 | ✅ AI直接读白板JSON,秒懂架构 |
| 🧠 人类记不住复杂依赖 | ✅ 连线清晰,牵一发动全身一目了然 |
| 💬 团队协作靠嘴说 | ✅ 指着白板讲,新人5分钟看懂 |
核心理念:图形是第一公民,代码是白板的序列化形式。
🐝 AI蜂群协作
一句话:把多个 AI 变成“可互相感知与协作的集群”,人从瓶颈变为调度者。
传统模式:人 ←→ AI₁, 人 ←→ AI₂, 人 ←→ AI₃ (人是瓶颈)
蜂群模式:人 → AI₁ ←→ AI₂ ←→ AI₃ (AI 自主协作)
| 能力 | 实现方式 | 效果 |
|---|---|---|
| 🔍 感知 | capture-pane |
读取任意终端内容 |
| 🎮 控制 | send-keys |
向任意终端发送按键 |
| 🤝 协调 | 共享状态文件 | 任务同步与分工 |
核心突破:AI 不再是孤立的,而是可以互相感知、通讯、控制的集群。
🔮 哲学方法论工具箱
一句话:把抽象方法论落到可验证、可迭代、可收敛的工程产出。
23 种哲学方法论 + Python 工具 + 可复制提示词,覆盖:
| 方法 | 用途 |
|---|---|
| 现象学还原 | 需求含糊时,清零脑补,回到可观察事实 |
| 正反合 | 快速可用 → 反例打脸 → 收敛为工程版本 |
| 可证伪主义 | 用测试逼出失败模式 |
| 奥卡姆剃刀 | 删除不必要的复杂度 |
| 贝叶斯更新 | 根据新证据动态调整信念 |
核心理念:哲学不是空谈,是可落地的工程方法。
🧭 经验
- 状态,变换;数据,函数;输入,处理,输出;抽象/收敛,展开;可解释性;层级;过程;全称/特称,肯定/否定
- 明确任务中的:目的,对象,约束
- 人下 AI 上
- 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,从 实体,链接,功能/目的 开始
- 数据与函数是编程的一切
- 先结构,后代码
- 使用帕累托法则,关注重要的那20%
- 逆向思考,先明确你的需求,从满足需求为起点构建代码
- 重复,多尝试几次
- 模仿优先,不重复造轮子,先问 AI 有没有合适的仓库,下载下来改(glue coding 基于 vibe coding全新的方法)
- 按职责拆模块
- 接口先行,实现后补
- 文档即上下文,不是事后补
- 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
- AI 犯的错误使用提示词整理为经验持久化存储,遇到问题始终无法解决,就让AI检索这个收集的问题然后寻找解决方案
📋 工具与资源
- Visual Studio Code: 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。 - 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。
- Cursor: 已经占领用户心智高地,人尽皆知。
- Warp: 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): 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: 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。
- Claude Opus 4.6: 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-5.3-codex (xhigh): 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: 提供对 Claude Opus 4.6 等多种模型的 CLI 访问。
- Kiro: 目前提供免费的 Claude Opus 4.6 模型访问,并提供客户端及 CLI 工具。
- Gemini CLI: 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: 目前由 Google 提供的免费 AI 服务,支持使用 Claude Opus 4.6 和 Gemini 3.0 Pro。
- AI Studio: Google 提供的免费服务,支持使用 Gemini 3.0 Pro 和 Nano Banana。
- Gemini Enterprise: 面向企业用户的 Google AI 服务,目前可以免费使用。
- GitHub Copilot: 由 GitHub 和 OpenAI 联合开发的 AI 代码补全工具。
- Kimi K2.5: 一款国产 AI 模型,适用于多种常规任务。
- GLM: 由智谱 AI 开发的国产大语言模型。
- Qwen: 由阿里巴巴开发的 AI 模型,其 CLI 工具提供免费使用额度。
- Augment: 提供强大的上下文引擎和提示词优化功能。
- Windsurf: 为新用户提供免费额度的 AI 开发工具。
- Ollama: 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: 用于将文本描述转换为架构图、序列图等可视化图表。
- NotebookLM: 一款用于 AI 解读资料、音频和生成思维导图的工具。
- Zread: AI 驱动的 GitHub 仓库阅读工具,有助于快速理解项目代码。
- 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: 一款通用数据库管理客户端,支持多种数据库,功能全面。
- 提示词库 (在线表格): 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: 用于学习和参考其他 AI 工具的系统提示词。
- Skills 制作器: 可根据需求生成定制化 Skills 的工具。
- 元提示词: 用于生成提示词的高级提示词。
- 通用项目架构模板: 可用于快速搭建标准化的项目目录结构。
- 元技能:Skills 的 Skills: 用于生成 Skills 的元技能。
- SOP 生成 Skill: 将资料/需求整理为可执行 SOP 的技能。
- tmux快捷键大全: tmux 的快捷键参考文档。
- LazyVim快捷键大全: LazyVim 的快捷键参考文档。
- 手机远程 Vibe Coding: 基于 frp 实现手机 SSH 远程控制本地电脑进行 Vibe Coding。
- 二哥的Java进阶之路: 包含多种开发工具的详细配置教程。
- 虚拟卡: 可用于注册云服务等需要国际支付的场景。
- Telegram 交流群: Vibe Coding 中文交流群
- Telegram 频道: 项目更新与资讯
- 胶水编程 (Glue Coding): 软件工程的圣杯与银弹,Vibe Coding 的终极进化形态。
- Chat Vault: AI 聊天记录保存工具,支持 Codex/Kiro/Gemini/Claude CLI。
- prompts-library 工具说明: 支持 Excel 与 Markdown 格式互转,包含数百个精选提示词。
- 编程提示词集合: 适用于 Vibe Coding 流程的专用提示词(云端表格)。
- 系统提示词构建原则: 构建高效 AI 系统提示词的综合指南。
- 开发经验总结: 变量命名、文件结构、编码规范、架构原则等。
- 通用项目架构模板: 多种项目类型的标准目录结构。
- Augment MCP 配置文档: Augment 上下文引擎配置说明。
- 系统提示词集合: AI 开发的系统提示词,含多版本开发规范(云端表格)。
- 外部资源(在线表格): 外部资源的唯一真相源(按类型分表),本地 Markdown 保留为历史参考。
🗂️ 项目目录结构概览
本项目 vibe-coding-cn 的核心结构主要围绕知识管理、AI 提示词的组织与自动化展开。以下是经过整理和简化的目录树及各部分说明:
.
├── README.md # 项目主文档
├── AGENTS.md # AI Agent 行为准则
├── Makefile # 自动化脚本
├── LICENSE # MIT 许可证
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── .gitignore # Git 忽略规则
│
├── assets/ # 外部资源(指向在线表格)
│ ├── README.md # 远程表格索引(唯一真相源)
│ ├── AGENTS.md # assets/ 目录规则
│ ├── config/ # 工具与开发配置
│ │ └── .codex/ # Codex CLI 配置(项目级)
│ │ ├── config.toml # Codex CLI 配置文件
│ │ └── AGENTS.md # Codex/Agent 指南(本目录)
│ ├── documents/ # 文档库
│ │ ├── principles/ # 原则与思想(fundamentals + philosophy)
│ │ │ ├── fundamentals/ # 原 00-基础指南
│ │ │ └── philosophy/ # 原 05-哲学与方法论
│ │ ├── guides/ # 入门与方法(getting-started + playbook)
│ │ │ ├── getting-started/ # 原 01-入门指南
│ │ │ └── playbook/ # 原 02-方法论
│ │ └── case-studies/ # 原 03-实战
│ ├── prompts/ # 提示词库(指向云端表格)
│ │ ├── README.md # 在线表格链接
│ │ └── AGENTS.md # prompts/ 目录规则
│ ├── skills/ # 技能库(扁平化)
│ │ ├── README.md # skills 总览与索引
│ │ ├── AGENTS.md # skills/ 目录规则
│ │ ├── skills-skills/ # 元技能核心
│ │ ├── sop-generator/ # SOP 生成
│ │ ├── canvas-dev/ # Canvas白板驱动开发
│ │ └── ... # 更多技能
│ ├── tools/ # 工具目录(预留)
│ │ └── .gitkeep # 保持空目录被 Git 追踪
│ ├── workflow/ # 工作流模板
│ │ ├── auto-dev-loop/ # 自动开发循环
│ │ └── canvas-dev/ # Canvas白板驱动开发
│ └── repo/ # 外部工具与依赖镜像(含 Git submodule)
│ ├── README.md # 外部工具索引
│ ├── prompts-library/ # Excel ↔ Markdown 互转工具
│ ├── chat-vault/ # AI 聊天记录保存工具
│ ├── Skill_Seekers-development/ # Skills 制作器
│ ├── html-tools-main/ # HTML 工具集
│ ├── my-nvim/ # Neovim 配置
│ ├── MCPlayerTransfer/ # MC 玩家迁移工具
│ ├── XHS-image-to-PDF-conversion/ # 小红书图片转 PDF
│ ├── backups/ # 历史备份脚本快照
│ ├── .tmux/ # oh-my-tmux (submodule)
│ ├── tmux/ # tmux 源码 (submodule)
│ └── claude-official-skills/ # Claude 官方 skills (submodule)
│
├── .github/ # GitHub 配置
│ ├── workflows/ # CI/CD 工作流
│ │ ├── ci.yml # Markdown lint + link checker
│ │ ├── labeler.yml # 自动标签
│ │ └── welcome.yml # 欢迎新贡献者
│ ├── ISSUE_TEMPLATE/ # Issue 模板
│ ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md # PR 模板
│ ├── SECURITY.md # 安全政策
│ ├── FUNDING.yml # 赞助配置
│ └── wiki/ # GitHub Wiki 内容
📺 演示与产出
一句话:Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行,让「从想法到可维护代码」变成一条可审计的流水线,而不是一团无法迭代的巨石文件。
你能得到
- 成体系的提示词工具链:云端表格 提供系统提示词约束 AI 行为边界,编程提示词提供需求澄清、计划、执行的全链路脚本。
- 闭环交付路径:需求 → 上下文文档 → 实施计划 → 分步实现 → 自测 → 进度记录,全程可复盘、可移交。
⚙️ 架构与工作流程
核心资产映射:
assets/prompts/
README.md # 云端表格入口(元/系统/编程/用户提示词)
assets/skills/
README.md # skills 总览与索引
assets/documents/
principles/fundamentals/*, principles/philosophy/*, guides/*, case-studies/* 等知识库
assets/
README.md # 外部资源(在线表格)唯一真相源入口
assets/repo/backups/
一键备份.sh, 快速备份.py # 本地/远端快照脚本
graph TB
%% GitHub 兼容简化版(仅使用基础语法)
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[assets/repo/prompts-library/scripts/excel_to_docs.py]
docs_to_excel[assets/repo/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(在线)/编程提示词]
artifacts_md --> catalog_system[prompts(在线)/系统提示词]
artifacts_md --> catalog_meta[prompts(在线)/元提示词]
artifacts_md --> catalog_user[prompts(在线)/用户提示词]
artifacts_md --> docs_repo[assets/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[assets/repo/backups/一键备份.sh · assets/repo/backups/快速备份.py] --> artifacts_md
deps[requirements.txt · scripts/requirements.txt] --> orchestrator
config[assets/repo/prompts-library/scripts/config.yaml] --> orchestrator
monitor[预留:日志与监控] --> orchestrator
end
📈 性能基准 (可选)
本仓库定位为「流程与提示词」而非性能型代码库,建议跟踪下列可观测指标(当前主要依赖人工记录,可在 progress.md 中打分/留痕):
| 指标 | 含义 | 当前状态/建议 |
|---|---|---|
| 提示命中率 | 一次生成即满足验收的比例 | 待记录;每个任务完成后在 progress.md 记 0/1 |
| 周转时间 | 需求 → 首个可运行版本所需时间 | 录屏时标注时间戳,或用 CLI 定时器统计 |
| 变更可复盘度 | 是否同步更新上下文/进度/备份 | 通过手工更新;可在 backups 脚本中加入 git tag/快照 |
| 例程覆盖 | 是否有最小可运行示例/测试 | 建议每个示例项目保留 README+测试用例 |
gantt
title 项目发展路线图
dateFormat YYYY-MM
section 进行中 (2025 Q4)
补全演示GIF与示例项目: active, 2025-12, 30d
外部资源聚合完善: active, 2025-12, 20d
section 近期 (2026 Q1)
prompts 索引自动生成脚本: 2026-01, 15d
一键演示/验证 CLI 工作流: 2026-01, 15d
备份脚本增加快照与校验: 2026-02, 10d
section 中期 (2026 Q2)
模板化示例项目集: 2026-03, 30d
多模型对比与评估基线: 2026-04, 30d
🎯 原仓库翻译
以下内容翻译自原仓库 EnzeD/vibe-coding
要开始 Vibe Coding,你只需要以下两种工具之一:
- Claude Opus 4.6,在 Claude Code 中使用
- gpt-5.3-codex (xhigh),在 Codex CLI 中使用
本指南同时适用于 CLI 终端版本和 VSCode 扩展版本(Codex 和 Claude Code 都有扩展,且界面更新)。
(注:本指南早期版本使用的是 Grok 3,后来切换到 Gemini 3.1 Pro,现在我们使用的是 Claude 4.6(或 gpt-5.3-codex (xhigh)))
(注2:如果你想使用 Cursor,请查看本指南的 1.1 版本,但我们认为它目前不如 Codex CLI 或 Claude Code 强大)
1. 游戏设计文档(Game Design Document)
- 把你的游戏创意交给 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6,让它生成一份简洁的 游戏设计文档,格式为 Markdown,文件名为
game-design-document.md。 - 自己审阅并完善,确保与你的愿景一致。初期可以很简陋,目标是给 AI 提供游戏结构和意图的上下文。不要过度设计,后续会迭代。
2. 技术栈与 Agent 规则(AGENTS.md / 自定义 rules)
- 让 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6 为你的游戏推荐最合适的技术栈(例如:多人3D游戏用 ThreeJS + WebSocket),保存为
tech-stack.md。- 要求它提出 最简单但最健壮 的技术栈。
- 在终端中打开 Claude Code 或 Codex CLI,使用
/init命令,它会读取你已创建的两个 .md 文件,生成一套规则来正确引导大模型。 - 关键:一定要审查生成的规则。 确保规则强调 模块化(多文件)和禁止 单体巨文件(monolith)。可能需要手动修改或补充规则。
- 极其重要: 某些规则必须设为 "Always"(始终应用),确保 AI 在生成任何代码前都强制阅读。例如添加以下规则并标记为 "Always":
# 重要提示: # 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@architecture.md(包含完整数据库结构) # 写任何代码前必须完整阅读 memory-bank/@game-design-document.md # 每完成一个重大功能或里程碑后,必须更新 memory-bank/@architecture.md - 其他(非 Always)规则要引导 AI 遵循你技术栈的最佳实践(如网络、状态管理等)。
- 如果想要代码最干净、项目最优化,这一整套规则设置是强制性的。
- 极其重要: 某些规则必须设为 "Always"(始终应用),确保 AI 在生成任何代码前都强制阅读。例如添加以下规则并标记为 "Always":
3. 实施计划(Implementation Plan)
- 将以下内容提供给 gpt-5.3-codex 或 Claude Opus 4.6:
- 游戏设计文档(
game-design-document.md) - 技术栈推荐(
tech-stack.md)
- 游戏设计文档(
- 让它生成一份详细的 实施计划(Markdown 格式),包含一系列给 AI 开发者的分步指令。
- 每一步要小而具体。
- 每一步都必须包含验证正确性的测试。
- 严禁包含代码——只写清晰、具体的指令。
- 先聚焦于 基础游戏,完整功能后面再加。
4. 记忆库(Memory Bank)
- 新建项目文件夹,并在 VSCode 中打开。
- 在项目根目录下创建子文件夹
memory-bank。 - 将以下文件放入
memory-bank:game-design-document.mdtech-stack.mdimplementation-plan.mdprogress.md(新建一个空文件,用于记录已完成步骤)architecture.md(新建一个空文件,用于记录每个文件的作用)
现在进入最爽的阶段!
确保一切清晰
- 在 VSCode 扩展中打开 Codex 或 Claude Code,或者在项目终端启动 Claude Code / Codex CLI。
- 提示词:阅读
/memory-bank里所有文档,implementation-plan.md是否完全清晰?你有哪些问题需要我澄清,让它对你来说 100% 明确? - 它通常会问 9-10 个问题。全部回答完后,让它根据你的回答修改
implementation-plan.md,让计划更完善。
你的第一个实施提示词
- 打开 Codex 或 Claude Code(扩展或终端)。
- 提示词:阅读
/memory-bank所有文档,然后执行实施计划的第 1 步。我会负责跑测试。在我验证测试通过前,不要开始第 2 步。验证通过后,打开progress.md记录你做了什么供后续开发者参考,再把新的架构洞察添加到architecture.md中解释每个文件的作用。 - 永远 先用 "Ask" 模式或 "Plan Mode"(Claude Code 中按
shift+tab),确认满意后再让 AI 执行该步骤。 - 极致 Vibe: 安装 Superwhisper,用语音随便跟 Claude 或 gpt-5.3-codex 聊天,不用打字。
工作流
- 完成第 1 步后:
- 把改动提交到 Git(不会用就问 AI)。
- 新建聊天(
/new或/clear)。 - 提示词:阅读 memory-bank 所有文件,阅读 progress.md 了解之前的工作进度,然后继续实施计划第 2 步。在我验证测试前不要开始第 3 步。
- 重复此流程,直到整个
implementation-plan.md全部完成。
恭喜!你已经做出了基础游戏!可能还很粗糙、缺少功能,但现在可以尽情实验和打磨了。
- 想要雾效、后期处理、特效、音效?更好的飞机/汽车/城堡?绝美天空?
- 每增加一个主要功能,就新建一个
feature-implementation.md,写短步骤+测试。 - 继续增量式实现和测试。
常规修复
- 如果某个提示词失败或搞崩了项目:
- Claude Code 用
/rewind回退;用 gpt-5.3-codex 的话多提交 git,需要时 reset。
- Claude Code 用
- 报错处理:
- JavaScript 错误: 打开浏览器控制台(F12),复制错误,贴给 AI;视觉问题截图发给它。
- 懒人方案: 安装 BrowserTools,自动复制错误和截图。
疑难杂症
- 实在卡住:
- 回退到上一个 git commit(
git reset),换新提示词重试。
- 回退到上一个 git commit(
- 极度卡壳:
- 用 RepoPrompt 或 uithub 把整个代码库合成一个文件,然后丢给 gpt-5.3-codex 或 Claude 求救。
Claude Code & Codex 使用技巧
- 终端版 Claude Code / Codex CLI: 在 VSCode 终端里运行,能直接看 diff、喂上下文,不用离开工作区。
- Claude Code 的
/rewind: 迭代跑偏时一键回滚到之前状态。 - 自定义命令: 创建像
/explain $参数这样的快捷命令,触发提示词:“深入分析代码,彻底理解 $参数 是怎么工作的。理解完告诉我,我再给你任务。” 让模型先拉满上下文再改代码。 - 清理上下文: 经常用
/clear或/compact(保留历史对话)。 - 省时大法(风险自负): 用
claude --dangerously-skip-permissions或codex --yolo,彻底关闭确认弹窗。
其他实用技巧
- 小修改: 用 gpt-5.3-codex (medium)
- 写顶级营销文案: 用 Opus 4.1
- 生成优秀 2D 精灵图: 用 ChatGPT + Nano Banana
- 生成音乐: 用 Suno
- 生成音效: 用 ElevenLabs
- 生成视频: 用 Sora 2
- 提升提示词效果:
- 加一句:“慢慢想,不着急,重要的是严格按我说的做,执行完美。如果我表达不够精确请提问。”
- 在 Claude Code 中触发深度思考的关键词强度:
think<think hard<think harder<ultrathink。
-
Q: 我在做应用不是游戏,这个流程一样吗?
- A: 基本完全一样!把 GDD 换成 PRD(产品需求文档)即可。你也可以先用 v0、Lovable、Bolt.new 快速原型,再把代码搬到 GitHub,然后克隆到本地用本指南继续开发。
-
Q: 你那个空战游戏的飞机模型太牛了,但我一个提示词做不出来!
- A: 那不是一个提示词,是 ~30 个提示词 + 专门的
plane-implementation.md文件引导的。用精准指令如“在机翼上为副翼切出空间”,而不是“做一个飞机”这种模糊指令。
- A: 那不是一个提示词,是 ~30 个提示词 + 专门的
-
Q: 为什么现在 Claude Code 或 Codex CLI 比 Cursor 更强?
- A: 完全看个人喜好。我们强调的是:Claude Code 能更好发挥 Claude Opus 4.6 的实力,Codex CLI 能更好发挥 gpt-5.3-codex 的实力,而 Cursor 对这两者的利用都不如原生终端版。终端版还能在任意 IDE、使用 SSH 远程服务器等场景工作,自定义命令、子代理、钩子等功能也能长期大幅提升开发质量和速度。最后,即使你只是低配 Claude 或 ChatGPT 订阅,也完全够用。
-
Q: 我不会搭建多人游戏的服务器怎么办?
- A: 问你的 AI。
- GitHub: tukuaiai
- Twitter / X: 123olp
- Telegram: @desci0
- Telegram 交流群: glue_coding
- Telegram 频道: tradecat_ai_channel
- 邮箱: tukuai.ai@gmail.com
救救孩子,感谢了,好人一生平安🙏🙏🙏
- 币安 UID:
572155580 - Tron (TRC20):
TQtBXCSTwLFHjBqTS4rNUp7ufiGx51BRey - Solana:
HjYhozVf9AQmfv7yv79xSNs6uaEU5oUk2USasYQfUYau - Ethereum (ERC20):
0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC - BNB Smart Chain (BEP20):
0xa396923a71ee7D9480b346a17dDeEb2c0C287BBC - Bitcoin:
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