半年Vibe Coding实践，揭示了从“写代码”到“说清楚”的转型核心。本文分享了工具选择、模型搭配、规则设定的实战经验，旨在帮助开发者构建高效的AI辅助开发流，提升代码质量与生产力。
智能速览
工具选择上，从Cline转向其分支Kilocode以获得更高稳定性。
模型搭配策略是规划模式用强模型，编码模式用高性价比模型。
规则约束是Vibe Coding成败关键，需明确项目架构与规范。
清晰的项目架构能显著提升Agent理解和定位代码的效率。
开发过程需保持监督，及时修正Agent的小瑕疵以避免技术债累积。
精华内容
想要让AI成为得力的编程伙伴，不能仅依赖其智能，更需要一套行之有效的方法论。从工具选择到规则设定，每一步都至关重要。
工具选择与权衡
Vibe Coding的起点是选对工具。起初选用Cline，因其开源特性和对OpenRouter及国内模型的支持，实现了灵活的成本控制。同时，其对JetBrains系列IDE的支持，也保留了熟悉的开发习惯。然而，Cline在获得融资后，版本迭代变得不稳定，频繁出现代码编辑错误。为解决此问题，转而使用其分支项目Kilocode。在相同模型配置下，Kilocode在代码生成的准确性和稳定性上表现更优，对异常情况的处理也更可靠。这表明，软件并非总是越新越好，稳定性是生产环境的关键考量。
模型搭配策略
高效的Vibe Coding离不开合理的模型搭配。主流Agent工具通常提供两种模式：Plan Mode（规划模式）用于任务开始前与AI讨论方案，Code Mode（编码模式）则负责具体的代码生成。
基于此，模型搭配策略应运而生：在Plan Mode中使用能力更强的“贵”模型，如Claude，以进行深度思考和全局规划，充分考虑潜在问题。而在CodeMode中，则选用成本更低的“实惠”模型，如GLM，因为该阶段调用频繁，使用高性价比模型能显著降低成本。这种组合既保证了方案质量，又有效控制了开销。
规则约束的重要性
规则是开发者与Agent之间的“工作协议”，是Vibe Coding成功与否的核心。一份详尽的Rule文件，相当于给Agent的项目说明书，内容涵盖项目背景、技术栈、编码规范和测试要求等。
其中，项目架构设计的影响尤为深远。Agent的上下文窗口有限，若项目结构混乱，Agent定位相关代码的效率会极低。而采用“领域驱动设计”或“整洁架构”等清晰的架构风格，能让代码按业务职责分层，模块边界明确。这种清晰的“地图”不仅能帮助Agent快速定位，还能指导它将新代码放到正确位置，从而保持项目结构的整洁，为后续维护奠定基础。
保持监督与迭代
即使工具和规则都已就绪，实际开发中也绝不能完全放手。必须随时保持监督，及时干预。例如，在开发一个简单功能时，如果完全托管给Agent，它可能会生成看似能运行但存在“小瑕疵”的代码，如变量命名不规范、接口复用错误或文件放置错位。
这些问题单看虽小，却会像滚雪球一样累积成巨大的技术债。当迭代几个版本后，代码库可能变得难以维护，连Agent自身都无法理解。因此，需要在过程中不断纠正Agent的错误，并将踩过的坑、总结的经验固化为新的Rule，让Agent在实践中持续学习，越来越符合开发者的预期。
经验的真正价值
半年的Vibe Coding实践，带来的不仅是效率的提升，更是对软件工程的再认识。编码能力正在向表达能力转变，核心技能从“写代码”变成了“说清楚需求”。
这并不意味着软件工程经验的贬值，恰恰相反，它变得更加值钱。就像从手动挡换到自动挡汽车，驾驶者对路况的判断和经验反而更重要。同样，AI负责执行代码，但开发者的架构思维、问题拆解能力等基本功，决定了最终项目的成败。软件工程要应对的“规模”和“复杂度”这两大挑战，并未因AI的出现而改变。
总而言之，Vibe Coding不仅是新工具的尝试，更是开发范式的革新。通过精心选择工具、搭配模型、设定规则并保持监督，开发者能将AI转化为强大的生产力。未来的软件开发，人的经验和架构思维将是不可替代的核心资产。
