# 一、Vibe Coding 到底是什么？


Vibe Coding 这个词最近在开发者圈子里火得不行。它的核心逻辑很简单：你不需要会写代码，你只需要会描述需求。

传统的软件开发流程是：需求分析 → 架构设计 → 编码实现 → 测试部署。这一套下来，少则几周，多则数月。而 Vibe Coding 的流程是：我有一个想法 → 告诉 AI → AI 生成代码 → 我试用 → 不满意再改 → 完成。

整个过程的核心不再是"写代码"，而是"提需求"。你扮演的是产品经理 + 测试员的角色，AI 扮演的是全栈工程师。

听起来像天方夜谭？我一周之内做出了三个能用的成果。下面我把每一步拆开来讲，你跟着做，也能做到。



# 二、什么Agent？


AiPy和市面上其他 AI 编程工具最大的区别是：它不需要你搭建开发环境，不需要你安装各种依赖库，甚至不需要你打开代码编辑器。

你只需要用大白话告诉它你想做什么，它就能自动生成代码、自动运行、自动调试。如果运行出错了，它会自己分析错误日志，自己修改代码，直到跑通为止。

简单说：你动嘴，它动手。


# 三、成果一：简历生成器


## 3.1 功能描述

这是一个在线简历生成工具。用户输入个人信息、工作经历、教育背景、技能标签，系统自动生成一份排版精美、可直接打印或导出为 PDF 的简历页面。

## 3.2 我的原始需求（原话）


"帮我做一个简历生成器，用户填信息就能生成好看的简历页面，要能在线预览，样式要专业。"

## 3.3响应过程


我把这句话发给它后，它做了以下几件事：

1. 需求拆解：自动将"简历生成器"拆解为表单输入区、简历预览区、样式渲染三个模块。

2. 技术选型：选择纯前端方案（HTML + CSS + JavaScript），无需后端服务器，打开即用。

3. 代码生成：一次性生成了完整的 HTML 文件，包含表单交互逻辑和实时预览功能。

4. 自动运行：生成完成后自动在浏览器中打开预览。

5. 迭代优化：我反馈"字体太小""颜色太花哨"后，它自动修改样式并重新运行。

## 3.4 核心 Prompt 参考

帮我做一个简历生成器，包含以下功能：

1. 左侧是表单，可以填写姓名、职位、联系方式、个人简介、工作经历、教育背景、技能标签

2. 右侧实时预览简历效果

3. 样式要专业、简洁，参考硅谷科技公司的风格

4. 支持一键导出为 PDF

5. 所有代码放在一个 HTML 文件中

## 3.5 关键代码片段

以下是简历实时预览的核心逻辑：



<div id="resume-preview">

  <div class="resume-header">

    <h1 id="preview-name">张三</h1>

    <p id="preview-title">前端工程师</p>

  </div>

  <div class="resume-body">

    <section>

      <h3>个人简介</h3>

      <p id="preview-summary">5年前端开发经验...</p>

    </section>

    <section>

      <h3>工作经历</h3>

      <div id="preview-experience"></div>

    </section>

  </div>

</div>

<script>

// 实时更新预览

function updatePreview() {

 document.getElementById('preview-name').textContent = 

    document.getElementById('input-name').value || '张三';

 document.getElementById('preview-title').textContent = 

 document.getElementById('input-title').value || '前端工程师';

  // ... 其他字段同理

}

// 绑定输入事件

document.querySelectorAll('.form-input').forEach(input => {

  input.addEventListener('input', updatePreview);

});

</script>

## 3.6 耗时统计


- 从提出需求到第一版可用：约 15 分钟

- 迭代优化（共 3 轮反馈）：约 20 分钟

- 总计：35 分钟


# 四、成果二：图片加滤镜工具

## 4.1 功能描述

一个在线的图片滤镜处理工具。用户上传一张图片，可以选择多种滤镜效果（如黑白、复古、模糊、浮雕、油画效果等），实时预览效果，并可以下载处理后的图片。

## 4.2 我的原始需求（原话）


"做一个图片滤镜工具，上传图片后可以加各种滤镜效果，要能实时预览，效果要像 Instagram 那种。"

## 4.3响应过程


1. 需求拆解：拆分为图片上传模块、滤镜算法模块、实时预览模块、下载模块。

2. 技术选型：使用 Canvas API 实现像素级滤镜处理，无需任何第三方库。

3. 代码生成：生成了包含 8 种滤镜效果的完整 HTML 文件。

4. 自动运行：直接在浏览器中打开，上传图片即可测试。

5. 迭代优化：我反馈"加一个对比滑块，可以调节滤镜强度"，它在 2 分钟内完成修改。

## 4.4 核心 Prompt 参考


帮我做一个图片滤镜工具，要求：

1. 支持上传本地图片

2. 至少提供 6 种滤镜效果：原图、灰度、复古、模糊、浮雕、反色

3. 点击滤镜缩略图即可实时切换预览

4. 支持下载处理后的图片

5. 界面美观，滤镜切换流畅

6. 所有代码放在一个 HTML 文件中

## 4.5 关键代码片段


以下是灰度滤镜的像素处理算法：

function applyGrayscale(imageData) {

  const pixels = imageData.data;

  for (let i = 0; i < pixels.length; i += 4) {

    const r = pixels[i];

    const g = pixels[i + 1];

    const b = pixels[i + 2];

    // 加权灰度算法，符合人眼感知

    const gray = 0.299  r + 0.587 g + 0.114  b;

    pixels[i] = gray;     // R

    pixels[i + 1] = gray; // G

    pixels[i + 2] = gray; // B

    // pixels[i + 3] 是 Alpha 通道，保持不变

  }

  return imageData;

}

// 复古滤镜：增加暖色调

function applySepia(imageData) {

  const pixels = imageData.data;

  for (let i = 0; i < pixels.length; i += 4) {

    const r = pixels[i];

    const g = pixels[i + 1];

    const b = pixels[i + 2];

    pixels[i] = Math.min(255, r  0.393 + g 0.769 + b  0.189);

    pixels[i + 1] = Math.min(255, r  0.349 + g 0.686 + b  0.168);

    pixels[i + 2] = Math.min(255, r  0.272 + g 0.534 + b  0.131);

  }

  return imageData;

}

## 4.6 耗时统计


- 从提出需求到第一版可用：约 12 分钟

- 迭代优化（增加强度滑块）：约 5 分钟

- 总计：17 分钟


# 五、成果三：简历筛选器


## 5.1 功能描述


这是一个面向 HR 或招聘经理的工具。批量导入候选人简历信息（支持 CSV 格式），根据预设的筛选条件（如工作年限、技能匹配度、学历要求等）自动打分排序，快速筛选出最匹配的候选人。

## 5.2 我的原始需求（原话）


"做一个简历筛选工具，能批量导入简历信息，按条件自动打分排序，帮我快速找到最合适的人。"

## 5.3 的响应过程


1. 需求拆解：拆分为数据导入模块、筛选规则配置模块、评分算法模块、结果展示模块。

2. 技术选型：前端处理 CSV 解析 + 本地计算，无需后端服务器。

3. 代码生成：生成了包含完整筛选逻辑的 HTML 文件，支持多条件组合筛选。

4. 自动运行：生成后自动打开，我导入了一份测试数据验证功能。

5. 迭代优化：我反馈"评分规则不够灵活"，它就增加了自定义权重配置功能。

## 5.4 核心 Prompt 参考


帮我做一个简历筛选工具，功能要求：

1. 支持上传 CSV 格式的简历数据

2. 支持设置筛选条件：工作年限、技能关键词、学历要求

3. 每个条件可以设置权重（重要性）

4. 系统根据条件自动计算匹配度分数，从高到低排序

5. 结果以表格形式展示，高亮显示高分候选人

6. 所有代码放在一个 HTML 文件中

## 5.5 关键代码片段


以下是匹配度评分算法的核心逻辑：

function calculateScore(candidate, criteria) {

  let totalScore = 0;

  let totalWeight = 0;

  // 工作年限评分

  if (criteria.minYears) {

    const yearsScore = Math.min(100, 

      (candidate.yearsOfExperience / criteria.minYears)  100);

    totalScore += yearsScore  criteria.weights.years;

    totalWeight += criteria.weights.years;

  }

  // 技能匹配评分

  if (criteria.skills && criteria.skills.length > 0) {

    const matchedSkills = criteria.skills.filter(skill => 

 candidate.skills.toLowerCase().includes(skill.toLowerCase())

    );

    const skillsScore = (matchedSkills.length / criteria.skills.length)  100;

    totalScore += skillsScore  criteria.weights.skills;

    totalWeight += criteria.weights.skills;

  }

  // 学历评分

  const eduLevels = { '高中': 20, '大专': 40, '本科': 70, '硕士': 90, '博士': 100 };

  if (criteria.minEducation && candidate.education) {

    const eduScore = eduLevels[candidate.education] || 0;

    totalScore += eduScore  criteria.weights.education;

    totalWeight += criteria.weights.education;

  }

  return totalWeight > 0 ? (totalScore / totalWeight).toFixed(1) : 0;

}

## 5.6 耗时统计


- 从提出需求到第一版可用：约 18 分钟

- 迭代优化（增加自定义权重）：约 8 分钟

- 总计：26 分钟



# 六、Vibe Coding 的核心心法


经过这一周的实践，我总结了几个关键经验：

## 6.1 需求越具体，效果越好


不要只说"做个简历工具"，要说"做一个简历生成器，左侧表单右侧预览，样式参考硅谷科技公司风格"。AI 对具体描述的理解能力远超模糊描述。

## 6.2 迭代是最好的调试


第一版通常不会完美，但这没关系。Vibe Coding 的优势就在于迭代成本极低——你只需要说"字体再大一点""颜色换成蓝色系"，AI 在几十秒内就能完成修改。担心·**token****不够用**也没事，就填邀请码c8W3，会有两百万token。

## 6.3 不要害怕说"重做"


如果 AI 生成的方向完全不对，直接说"这个不行，换一种方案"。AI 不会生气，也不会抱怨，它会重新生成一套方案。

## 6.4 善用示例数据


在测试阶段，提供一些示例数据能让 AI 更好地理解你的需求。比如做简历筛选器时，我给了 AI 一个包含 10 条模拟简历的 CSV 文件，它立刻理解了数据格式和筛选逻辑。


# 写在最后


一周前，我对前端开发还停留在"HTML 是啥"的水平。一周后，我做出了三个能用的工具，而且整个过程没有写过一行代码——我只是在不断地"提需求、看结果、提反馈"。

这就是 Vibe Coding 的魅力：它把编程从"专业技能"变成了"沟通能力"。 你不需要懂算法、数据结构、设计模式，你只需要清楚地表达你想要什么。

如果你也有一个想法，不如试试。打开 AiPy，用大白话说出你的需求，剩下的交给 AI。你会发现，原来做出一款软件，可以这么简单。

本文所有工具均使用 AiPy 生成，实际开发耗时约 78 分钟。如果采用传统开发方式，预估需要 3-5 个工作日。

Vibe Coding 这个词最近在开发者圈子里火得不行。它的核心逻辑很简单：你不需要会写代码，你只需要会描述需求。

AI编程纯小白一周做出3成果（附步骤拆解&prompt）

编程语言

VibeCoding是一种无需编程基础、通过自然语言描述需求即可生成代码的AI开发方式。用户只需提出需求，AI自动完成编码、调试及优化，并支持快速迭代。本文通过简历生成器、图片滤镜工具和简历筛选器三个实例，展示如何用AI在短时间内开发实用工具，大幅提升开发效率。

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