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vibe coding的思路和技巧

vibe coding 的思路部分

关于使用了vibe coding 之后的一些思考

这里的agent的介入使得代码的产生变得容易和简单, 但是由于对代码负责的需要是一个个具体的人, 这里需要针对代码功能的实现负责部分的仍然是人, 具体来说是仍然是那个使用 agent 的具体的工作的人, 所以,agent 生产出来的东西 易于验证就是一件非常重要的事情了.

这里其实就得引出之前就具备的TDD [测试驱动开发（Test Driven Development）] 的概念, 对当前的开发模式尤为的契合. 这里自然而然的就得要求 任务进行具体理解和拆解出来具体可 测试 的小任务

比如

你：

帮我写一个 Go HTTP Handler

AI：

给你代码

你自己决定：

文件放哪里 怎么设计 怎么测试 怎么运行

再进一步, 就是制定标准, 然后让agent自己来进行 测试和评估,当前,目前这里我还没有走到这一步目前

但是尝试过让自己进行这里的测试和评估, 但是到底这个程度上之后, 很明显效率是极高的, 但是很明显人脑已经跟不上这里评估的标准和具体条数了.

所需能力的转变

它的核心不是：

“我怎么 Prompt 才能让 Codex 写得更好？”

而是：

“我怎么把项目设计成一个 Agent 很容易正确工作的环境？

                Human
                  │
                  │ Intent
                  ↓
             ┌─────────┐
             │  Agent  │
             └────┬────┘
                  │
        ┌─────────┼──────────┐
        ↓         ↓          ↓
      Code      Tools      Context
        │         │          │
        ↓         ↓          ↓
      Tests     Shell      AGENTS.md
        │         │        Skills
        ↓         ↓        Docs
        └──────┬──┘          │
               ↓             │
          Feedback Loop ←─────┘

所以真正决定 Agent 水平的东西逐渐变成：

① Context

Agent 知道什么。

② Tools

Agent 能做什么。

③ Rules

Agent 必须遵守什么。

④ Feedback

Agent 怎么知道自己做错了。

⑤ Verification

怎么判断“完成”。

⑥ Memory

下一次 Agent 怎么知道以前发生过什么。

关于修复提示

不要

帮我修复这个bug

而是

## Goal

修复 XXX 问题。

## Context

当前项目：
- Go
- Gin
- MySQL
- Redis

现象：
XXX

## Constraints

- 不修改公共 API
- 不改变数据库 schema
- 优先复用现有实现
- 不引入新依赖

## Investigation

先定位根因，不要立即修改代码。

需要检查：
- XXX
- XXX
- XXX

## Implementation

找到根因后：
1. 给出修复方案
2. 修改代码
3. 添加回归测试

## Verification

必须执行：

go test ./...
go vet ./...

如果失败，继续分析并修复。

## Done

只有满足以上 Verification 才认为完成。

最后告诉我：

- Root cause
- Changed files
- Tests
- Remaining risks

具体的一次项目创建

针对一个可以读取 mysql 的mcp 的创建 进行新建项目

工具

  • codex
  • pi agent

模型

  • gpt-5.6-sol
  • deeepseek-v4-pro

skill

  • grill-me
  • ponytail

1. 先进行规划

codex 使用 gpt-5.6-sol medium 进行规划

$grill-me  帮我规划一个使用go语言的 mcp 项目,  主要针对读取数据库, 要求接口抽象封装, 当前主要针对mysql 数据库的读取进行实现
  给我架构选型
  本次主要给我生成一个规划文档, 进行任务的具体拆分 生成具体的子任务文档到 新建一个的docs 目录下

… 这里是多轮对话的讨论 省略

具体就生成库下面的任务和工作的拆解

(指向文件)[https://github.com/sigam-Zq/db-mcp/tree/main/docs]

然后这里就使用 pi agent 使用deeepseek-v4-pro 进行按照计划表进行施工了 省略具体实施部分…

↑106k ↓145k R38M CH99.9% $6.193 23.2%/1.0M (auto)                                          (deepseek) deepseek-v4-pro • medium
○ 🐴 ponytail: ⚡ FULL

施工完成后进行代码审计 codex

代码已经根据文档完成,依据文档帮我审计代码,保存到docs目录下

然后进行修改 pi agent

@docs/code-audit.md  帮我判断并修复, 并且修复后进行文档上进行标记说明

生成文件如下 (审计修改文件)[https://github.com/sigam-Zq/db-mcp/blob/main/docs/code-audit.md]

然后配置mcp 到codex 中

配置文件 vim ~/.codex/config.toml


[mcp_servers.myDBMCP]

type = "stdio"  # 传输类型
command = "/Users/z/dev/DBHub/myDBmcp/target/mydbmcp"  # 如何启动这个 MCP 服务器
args = ["-config", "/Users/z/dev/DBHub/myDBmcp/target/mydbmcp.yaml"]
# 可选配置
env = { "MYSQL_READONLY_PASSWORD" = "xxxxx" }  # 环境变量
startup_timeout_ms = 20000  # 启动超时时间（毫秒）

然后就可以在codex 看到了


z@zdeMacBook-Pro myDBmcp % codex
╭──────────────────────────────────────────────────╮
│ >_ OpenAI Codex (v0.147.0)                       │
│                                                  │
│ model:     gpt-5.6-sol medium   /model to change │
│ directory: ~/dev/DBHub/myDBmcp                   │
╰──────────────────────────────────────────────────╯

  Tip: New Build faster with the Desktop app. Run 'codex app' or visit https://chatgpt.com/codex?app-landing-page=true

/mcp

🔌  MCP Tools

  • myDBMCP
    • Auth: Unsupported
    • Tools: db_describe_table, db_get_context, db_list_connections, db_list_schemas, db_list_tables, db_query, db_set_context



› Explain this codebase

  gpt-5.6-sol medium · ~/dev/DBHub/myDBmcp

最终形成项目 (这里)[https://github.com/sigam-Zq/db-mcp/]

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