easy-vibe 实战指南用 Vibe Coding 从零做出 AI 原生贪吃蛇【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe导读这是一份面向完全不会编程人群的 AI 原生应用实战指南来自 easy-vibe 课程第一阶段。全文围绕一个核心场景展开——通过自然语言对话让大语言模型LLM帮你写出第一个可运行的程序会吃单词、写诗、画画的贪吃蛇并掌握对话即编程Vibe Coding的完整方法论。读完本文你将学会用一句话到一段话描述需求、在网页端完成全栈应用的极速生成、通过多轮对话修复 Bug 与迭代功能以及理解上下文长度、指令遵循能力等支撑 Vibe Coding 的关键模型概念。1. 普通人的编程困境与新机会很多人脑子里有一堆产品点子一款帮自己记账的小工具、一个记录孩子成长的网页、甚至一款小游戏。但一想到要写代码、要找程序员就直接劝退。AI 出现之后第一次给了普通人一个全新的可能你不需要会写代码只需要学会对 AI 说清楚你想要什么。据 GitHub Copilot 公开的统计数据已有超过 1500 万开发者正在用 AI 辅助编程平均 46% 的代码由 AI 生成在 Java 项目中这一比例甚至达到 61%。1.1 效率与采用率的飞跃文档中引用的 Copilot 使用数据揭示了几个关键指标指标数值含义速度提升55%开发者完成任务的速度提升任务耗时2.4 天原 9.6 天提交代码的时间大幅缩短首日安装率81%获得访问权限当天即完成安装使用建议采纳率96%当天即开始采纳 AI 的代码建议这些数据说明AI 不再只是一个可选工具而是正在成为开发流程中不可或缺的编程助手。对普通人的意义更大如果专业程序员都在大量依赖 AI 写代码那么不会编程的人为什么不能直接跟 AI 对话来实现自己的想法呢这门课程即本仓库对应的 easy-vibe 教程体系的目标就是帮你练成这项新技能通过自然语言对话就能做应用——学会跟 AI 沟通、让 AI 帮你把脑子里的想法变成真实可用的产品。仓库佐证本仓库examples/目录收录了多份一句话需求 → 可运行应用的真实示例例如 trae-block-game/prompt.txt 只有一句需求帮我做一个像这样的方块小游戏。人物可以走动也可以放方块。做好后帮我打开看看。而对应的 trae-block-game/index.html 则是 AI 生成的可运行游戏页面含 Canvas 游戏画布与操作栏trae-linear-dashboard/prompt.txt、trae-screenshot-demo/prompt.txt 同理。这正印证了描述需求即可获得完整应用这一模式的可行性。2. AI 能帮你做到什么程度本节只讨论一个问题如果你完全不会写代码现在的 AI 能帮你做到什么程度大致来说当前大模型的能力可以胜任简单的内部小工具、数据可视化看板以及一些轻量级小游戏的开发。这些能力用来做自用工具、从产品经理视角验证需求基本已经足够。但若想一键生成可直接商用的成熟产品通常仍需要人工在流程设计、细节打磨上持续优化。2.1 更擅长小而清晰的应用只要你能把界面和交互说清楚AI 通常可以在几轮对话内拼出一个可以打开、可以点击、可以玩的完整网页。这类任务往往具备几个共同特征范围清晰一页网页、一个简单内部工具、一个小玩法结果可见你能立即在浏览器中验证是否按预期工作纠错直接发现问题后可以在后续对话中点明具体现象并要求修正直接粘贴错误信息或截图让 AI 进行修改。在这个边界内可以把对话式 AI 看作一位执行力不错的辅助开发者你只需在每一轮用自然语言细化和修正需求就能快速得到可用的原型。文档给出的经验判断是AI 独立完成小型项目的成功率约为 90%。2.2 大型项目需要流程视角一旦超出小而清晰的范围只指望靠几轮对话让 AI 端到端完成复杂系统很快就会遇到上限。大型项目往往要接后端、连数据库、整合第三方服务还牵涉权限、安全、并发和大量业务规则目标是交付一整套与现有业务深度打通的系统而不是一页网页。更合理的做法是先梳理出清晰的整体流程关键步骤是什么、每一步的输入输出和状态变化是什么、哪些节点对性能和安全最敏感再基于这张流程图把相对独立的环节拆分出来交给对话式 AI 生成接口、模块、脚本和测试。以目前的能力来看AI 更擅长加速一个个小步骤而由你或你的团队来决定怎么拆步骤、如何串联并负责最终的架构设计、系统集成和运维。2.3 能写和能用的区别一个可参考的经验是场景是否适合 AI 生成原型 / Demo / 内部自用工具✅ 非常适合先交给 AI 打第一版再由你迭代细节面向真实用户的大型产品⚠️ 需要工程师在架构、抽象、性能和维护上长期投入强安全 / 强合规系统支付、风控、医疗等❌ 不宜生成完就直接上线必须引入严格的审查与测试流程在当下可以相对安心地把 AI 视作一个高效的 Demo 与自用工具搭档只要你愿意多测试、多迭代多问几轮这里不对帮我修一下并解释原因在原型与内部工具这一级别整体质量通常是足够且具备实践价值的。3. 60 秒做出贪吃蛇网页全栈开发的极速体验3.1 什么是网页就能编程的新模式过去开发一个网页应用需要安装编程环境如 Python、Node.js、配置代码编辑器、学习 HTML/CSS/JavaScript 等语言、处理各种依赖和报错。而现在借助 AI 编程平台你只需要打开浏览器访问网页用自然语言描述你想要的功能AI 自动生成代码并实时预览效果。这种**对话即编程**的模式让编程从写代码变成了描述需求。你不需要关心底层技术细节只需要清楚地告诉 AI 你想要什么它就能帮你把想法变成可运行的程序——这就是 AI 时代编程的新范式Vibe Coding氛围式编码。3.2 实战输入需求点击全栈开发课程使用的是 z.ai 平台教程原文中的实验网页智谱 AI 推出的 AI 平台核心能力由 GLM 系列大模型提供集成了幻灯片生成、海报设计和全栈开发等功能。在本教程中重点使用的是其全栈开发模块。在输入框中粘贴下面的需求点击全栈开发按钮即可实时观看网页的完整创建过程——通常泡一杯咖啡的时间网页便会自动生成完毕帮我做一个贪吃蛇游戏 1. 用方向键控制蛇的移动 2. 吃到食物后蛇会变长分数增加 3. 撞到墙壁或自己的身体就游戏结束 4. 要有开始和重新开始按钮 5. 界面要简洁好看生成结束后右侧会出现可浏览的网页界面。你可以上下滚动浏览页面内容或点击页面顶部的 按钮切换至全屏模式查看效果。顶部工具栏按钮说明从左到右箭头按钮展开侧边对话历史栏铅笔按钮新建对话循环箭头按钮刷新页面指南针按钮切换全屏模式Download 按钮下载项目按钮切换代码视图Publish 按钮发布项目。点击右上角的代码图标即可查看 AI 生成的完整源代码。3.3 更多 AI 编程工具速览除 z.ai 外教程还推荐了以下可选的 AI 编程平台用于对比测试工具特点Kimi Code月之暗面推出的 AI 编程助手提供终端版 Kimi Code CLI 与 VS Code 扩展底层为编程专用模型 Kimi K2.7 Code还支持接入 Claude Code、Roo Code 等工具Google AI Studio谷歌官方出品支持 Gemini 模型适合快速原型开发Figma Make与设计工具深度整合适合设计师快速实现交互原型Coze字节跳动推出的 AI Bot 开发平台提供零代码可视化搭建能力与豆包、Kimi 等国产大模型深度集成支持插件市场、定时任务和多渠道发布v0.devVercel 出品的 AI 生成 UI 工具输入描述即可生成可运行的 React 组件代码Bolt.newStackBlitz 推出的 AI 全栈开发平台可直接生成并部署完整的 Web 应用Lovable专注于生成高质量 React 应用支持 GitHub 集成和一键部署Replit Agent集成 AI 编程助手的在线 IDE支持多种语言和实时协作想了解更多网页编程工具的详细对比与使用教程可参考课程配套的扩展阅读7 款主流 Vibe Coding 在线平台实测对比。4. 动手实战打造你的第一个 AI 原生应用在上一部分我们已经用 AI 快速做出了一个可以玩的贪吃蛇原型也大致知道了 AI 能做什么、不能做什么。接下来我们将学习如何用最基础的vibe coding技巧创建一个现代版的 AI 贪吃蛇游戏让蛇吃掉文字字符而不是豆子最后让游戏根据吃掉的文字字符生成一首诗并画一幅画。核心思路不要一上来就给出复杂需求而是逐步叠加需求每一轮都让 AI 在前一版本上增量开发最终拼出完整玩法。4.1 用渐进式提示词搭建吃单词、写诗、画画贪吃蛇第 1 步最简原型。直接在聊天框输入示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏第 2 步增加吃单词机制。示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏它应该支持可以吃不同的单词它们会被收集在一个盒子里第 3 步叠加LLM 作诗 图像生成。示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏它应该支持可以吃不同的单词它们会被收集在一个盒子里当蛇吃了 8 个单词时LLM 应该根据这些单词创作一首诗我们可以根据需要重新混合这首诗当诗完成后下一步将自动根据这首诗创建一幅图像4.2 遇到问题怎么办把 Bug 现象喂给 AI注意在开发过程中我们可能会遇到不尽如人意的问题例如点击按钮没有任何反应使用功能时报错功能未按预期工作前端页面与预期设计不符。在这种情况下不要自己动手改代码而是继续向模型提问把错误现象 报错信息 关键代码片段一次性描述清楚让 AI 帮你修复这些意外问题。这是 Vibe Coding 中最重要的纠错循环。4.3 给游戏添加新功能创意改造清单完成基本功能后可以尝试给程序添加一些新花样让蛇吃不同颜色的单词并相应地改变蛇的颜色为吃的过程添加特效引入触发特效的魔法单词——比如增加蛇的速度或大小让模型每吃一个单词就生成一首诗和一幅图而不是等到吃掉八个单词。如果觉得这些有挑战性可以直接向语言模型求助它会提供创意建议。课程文档给出了 8 个可直接照抄的玩法机制单词解锁世界机制蛇吃掉一个单词后图像模型即时为该单词生成一个小艺术品逐渐拼成一幅由玩家创造的独特全景画——边玩边作画。诗歌拼图玩法蛇吃掉的每个单词触发 LLM 生成一句诗、图像模型生成一幅插图回合结束时组合成一首 AI 协作的诗和画。魔法单词 故事分支吃下风、夜、梦等魔法单词时LLM 改变场景主题将图像风格切换为夜晚、暴风雨或梦幻氛围玩家吃掉的不同单词还会让 AI 生成的故事不断演变。实时互动生成每吃一个单词LLM 生成一句对话或描述让游戏中的 NPC开口说话、环境随之改变蛇的外观或障碍物也根据吃掉的单词发生变化。按句贪吃蛇挑战反向模式——LLM 给出一句诗或谜语玩家引导蛇按顺序吃掉单词来重构句子吃错单词会触发图像模型生成有趣的艺术化后果。主题关卡 风格选择开局选择童话、科幻、唐诗等主题LLM 和图像模型会调整单词、诗风与画面风格让每次运行都焕然一新。现场共创吃掉特殊单词时LLM 提示玩家输入短语或选择风格再生成对应的诗句和插图实现真正的人机共创。成长的故事蛇不断成长LLM 同步续写故事诗图像模型生成长卷全景图让玩家同时体验写作、绘画和玩耍。4.4 让 LLM 帮你生成项目级 Prompt更进一步我们还可以要求 LLM 直接生成项目级的提示词。在上一节中我们只自己写了贪吃蛇游戏的提示词现在可以尝试让大模型生成一个带有整体框架和实现路径的完整提示词可以直接在 z.ai 中生成我想让 AI 生成一个网页贪吃蛇游戏需要一个更完整的提示词让生成结果更令人印象深刻和有趣。请生成相应的提示词。当前目标是生成一个贪吃蛇游戏需要实现吃不同单词生成诗歌的功能并且应该包含图像生成模块。拿到 LLM 生成的完整提示词后再回到全栈开发模式下用这个提示词重新生成项目往往能得到完成度更高、结构更完整的结果。延伸阅读如果你想学习如何写出更好的提示词可查看本仓库的提示词工程附录。5. 举一反三尝试更多小游戏与经典案例5.1 应用点子10 个除了贪吃蛇可以尽情发挥想象力——创造任何我们想创造的东西甚至尝试搞砸一切然后重头再来AI 艺术画廊平台在线画廊用户可上传、浏览、点赞和评论 AI 生成的艺术作品按风格分类展示。复古游戏档案馆致敬经典游戏的网站收录游戏历史与玩法指南内置几款可直接在线玩的复古小游戏。可持续生活追踪器碳足迹追踪工具用户填写日常行为后自动估算碳排放提供环保建议和每周挑战。虚拟厨房助手AI 烹饪助手用户输入家里有的食材推荐菜谱并给出一步步的烹饪说明。地下音乐发现平台音乐流媒体网站重点推荐独立和新兴音乐人作品支持创建歌单和评论互动。极简任务管理系统支持创建任务、设定优先级、拖动排序和查看完成进度。科幻写作工坊提供世界观设定模板、角色资料卡和故事大纲工具帮助作者搭建设定。个人知识图谱可视化笔记工具把零散的想法做成节点用连线连成一张知识网。虚拟植物园植物百科网站收录图文资料用户还能种植虚拟植物并观察生长过程。编程挑战竞技场在线编程竞赛平台提供不同难度的算法题目、在线代码编辑器、自动评测和排行榜。5.2 游戏点子10 个如果你喜欢玩游戏可以一起尝试创造游戏3D 开放世界 RPG可自由探索有昼夜循环、天气变化、任务系统和角色成长。第一人称射击FPS竞技场快节奏多人 FPS支持团队死斗、夺旗等多种模式和多张地图。AI 国际象棋和多人游戏既能与不同难度的 AI 对弈也能在线匹配真实玩家。麻将在线多人游戏支持多种规则、创建私人房间和自动计分。回合制策略游戏网格地图包含单位移动、攻击、升级和战争迷雾。计时赛赛车游戏3D 赛车专注计时赛玩法支持多张赛道、车辆改装和幽灵车回放。卡牌对战游戏卡组构建玩家可收集卡牌、自由构建卡组并参与排位赛。大逃杀俯视 2D包含缩圈机制、随机战利品和单排/组队模式。恐怖生存游戏第一人称重点是资源管理、潜行躲避敌人和寻找逃生出口。音乐节奏游戏3D音符随音乐节拍从远处飞来玩家在正确时机击打得分。5.3 全网精选案例别人用 AI 做出了什么如果你还觉得贪吃蛇只是入门例子AI 真的能做出更复杂的游戏吗——答案是肯定的。以下是课程精选的 8 个全网公开真实案例开发者中既有专业程序员也有零基础的普通人共同点是都用对话的方式让 AI 完成了大部分代码。一个下午复刻 10 款经典街机游戏WotAI Games完全用 Claude CodeVibe Coding从零开发、不使用任何游戏引擎的网页游戏合集复刻了吃豆人、俄罗斯方块、太空侵略者、贪吃蛇、Flappy Bird、打砖块、小蜜蜂、青蛙过河、涂鸦跳跃和数独每款都自带排行榜系统。零基础者 2 小时做出 2048 风格游戏Blooming Garden一位完全不懂编程的日本开发者用 Claude 纯对话在约 2 小时内做出植物合成游戏同种植物合成升级、开花特效、粒子动画、排行榜、音效、手机适配全部通过自然语言对话完成没有手写一行代码。设计师用 AI 做出可在线联机的 3D 游戏Planet Jumper基于 three.js 的 3D 多人平台跳跃游戏球形引力、联网同步、跳跃手感这些并不简单的系统全靠提示词聊出来。一个人用 Vibe Coding 做了 100 款浏览器游戏mini-browser-games2026中文社区开发者开源的项目全部是零依赖的单 HTML 文件双击即可运行玩法覆盖动作、策略、塔防、经营、卡牌、物理、推理、竞速、节奏、棋类和益智等类型其中不少做到了多章节战役、养成系统、存档码跨设备同步的产品级深度整个项目以 MIT 协议开源。给侄子们做一个《我的世界》复刻版CraftMine20266,820 行、单文件的网页版《我的世界》复刻版包含 46 种方块、36 种生物、19 种武器、5 种生物群系、昼夜循环甚至支持 P2P 多人联机没有任何构建步骤打开网页就能玩。AI 实时生成无限关卡的《超级马里奥》2026把开源版《超级马里奥》和 OpenAI 模型结合在无限模式下 AI 会随着你的前进动态生成全新的场景和敌人实测能连续玩 45 分钟甚至可以直接在游戏里用文字让 AI 加敌人、放平台、改主题。国产大模型 Kimi K3 一个提示词做出 3D 游戏2026开发者只给 Kimi K3 发了一个提示词就做出了可玩的第一人称 3D 游戏一次生成即可游玩再通过两轮对话修掉两个 Bug 就能顺畅通关全程花费约 2 美元。Kimi 官方游戏平台 K3992026Kimi K3 模型发布后同步上线的网页游戏平台几十款游戏全部由 K3 模型参与制作点开即玩品类覆盖 3D 射击、音游、横版动作、宫斗 AVG、3D 解谜甚至开放世界。看完这些案例你会发现贪吃蛇只是 AI 编程能力的冰山一角。只要能把想法说清楚并愿意多轮对话去打磨AI 都能帮你从 0 到 1 做出来。6. 本章作业与验收标准这是完整的教程总共约需4 小时可分多次完成。完成后请对照以下作业清单验收任务 1完整复现 AI 原生贪吃蛇游戏必做至少实现蛇可以移动、吃到食物后长度和分数发生变化、撞墙或撞到自己会结束在复现过程中练习把错误现象 报错信息 关键代码片段一次性丢给 AI请它用小白模式修复。任务 2自创 1 个 AI 原生小游戏或 Demo选做可以是围绕文字、图片、音乐、节奏等的任意轻量玩法例如吃单词写诗节奏点击生成式跑酷等重点不是画面多炫而是你能清楚说出AI 在这里具体帮了什么忙它解决了什么人工难以做到或很麻烦的部分。7. 附录 1我们需要前端开发知识吗一句话总结你不需要会写代码但了解基础概念能让你更好地向 AI 描述需求。7.1 前端与后端的分工前端后端定位用户能看到、点到的所有内容运行在服务器上的数据处理示例网页标题、文字、图片、按钮、输入框、游戏界面、动画效果用户分数存储、登录账号验证、关卡内容分配可见性可见不可见7.2 前端三件套把网页想成一间房子三种代码各管一件事HTML管页面上有什么——好比盖房先画图纸CSS管长什么样——好比刷墙、摆家具JavaScript管怎么动——好比电灯开关一按就亮。浏览器先搭骨架HTML、再装修CSS、最后通电JS三步做完就是网页。7.3 React / Vue 是什么它们是盖复杂网页的预制板工具——更快、更稳。你不需要会知道是帮手就行。7.4 在 Vibe Coding 中不写代码只描述跟 AI 说人话就行例如用 React 做个排行榜右侧分数列表点一行下方显示玩家详情风格简洁现代。想深入可以查阅本仓库的 Web 基础附录 和前端进化史附录。8. 附录 2到底什么是 Vibe CodingVibe Coding一词由计算机科学家 Andrej KarpathyOpenAI 联合创始人之一、特斯拉前 AI 负责人于 2025 年 2 月提出指的是一种依赖于 LLM 的编码方法允许程序员通过提供自然语言描述而不是手动编写代码来生成可工作的代码。从字面上看Vibe Coding 可以理解为一种用说的方式来做开发。核心变化在于你不再需要自己一行一行写代码、查语法、调 Bug而是直接用自然语言描述你想要的东西例如我需要一个登录页面上面有手机号输入框和验证码输入框。登录成功后跳转到首页并在右上角显示用户名。给我一个简单的贪吃蛇小游戏可以用键盘方向键控制。LLM 会把这类描述自动翻译成真正可以运行的代码并生成对应的页面、逻辑和数据结构。你看到效果后再用自然语言提出修改意见按钮再大一点背景换成深色得分记录下来并显示排行榜AI 会继续按你的要求调整实现。在这种模式下你的主要精力放在三件事上说清楚要做什么 → 看到结果后判断哪里不对 → 再提出新的修改。8.1 日常 Vibe Coding 的实用 Prompt 清单实际上在真正的 Vibe Coding 过程中我们通常不会使用很多复杂的提示词。也许开始时需要为整个程序提供一个具体且适度复杂的提示词但之后的每一步你可能只需要下面这类提示词代码里有个 bug请修复它。 我不要部分代码给我完整的修改后的代码。 你的代码还是有问题。 请再次修改并给我完整的修正后的代码。 刚才还能运行为什么现在不能运行了 你没理解我的意思吗不要改我原来的代码。 不要添加任何调试功能。 不要做我没让你做的事。 我让你实现的功能在哪里 你听不懂我说的话吗 我只要一个函数。 我告诉过你参考我之前的代码。 请不要添加不必要的注释。 请不要修改我原始代码的基本逻辑。 帮我修改代码。 基于我的代码修改…… 不要改我的变量名 不要改原来的函数名 不要乱动我的变量。 不要添加额外的功能。 不要只生成框架生成完整的代码。这些提示词之所以必要是因为大语言模型存在上下文长度限制有时指令遵循能力也不是很强模型可能会忘记对话早些时候讨论的内容。因此在 Vibe Coding 中我们倾向使用长上下文且指令遵循能力强的模型并通过两者的排行或指标来判断模型好坏。9. 附录 3模型上下文模型上下文可以理解为 AI 的短期记忆指在当前一次对话或任务中模型能够看到和记住的所有文本内容包括你之前输入的问题、系统提供的说明、相关资料等。正是因为有上下文AI 才能理解你在接着前面的内容继续提问才能进行一轮一轮、看起来连贯自然的对话。如果没有上下文你的每一句话在模型看来都像一次全新的提问无法延续对话。9.1 上下文长度Context Window每个模型都有自己的有效上下文长度通常用 token可粗略理解为字词片段的单位来衡量目前主流模型大多在32k128k token之间。上下文越长模型一次能读的内容就越多例如一次性读完一篇较长的论文或报告在同一轮对话中引用多篇资料、多个案例让模型记住之前几轮的复杂讨论结论。9.2 上下文被占满时的常见现象当你输入的内容接近或超过模型的上下文限制时往往会出现模型开始遗忘前面长文本中的细节或关键信息对话进行到后面话题逐渐偏离最初目标对同一材料的不同问答之间引用的内容不一致。这些现象并不是模型突然变笨而是上下文容量被用满或接近用满后产生的自然结果。9.3 上下文与成本的平衡在实际使用中我们既希望上下文尽可能长又要意识到上下文越长占用的算力资源越多调用成本费用也会随之增加。因此设计 AI 应用时需要在让模型看得足够多和控制成本、提升效率之间做平衡例如对真正需要长期保留的信息进行提炼后再交给模型对不再需要的细节信息避免一遍又一遍原样塞入上下文使用外部知识库等方式把长期记忆交给系统而不是强行塞进模型上下文中。10. 附录 4指令遵循能力指令遵循能力指的是模型在理解你的指令之后能否准确、完整地按照你的要求执行。它不仅包括能回答问题还包括能按指定格式、风格、步骤完成任务。例如下面这些都是对模型有明确要求的指令将这篇文章总结为三个要点用正式、礼貌的语气写一封回复邮件把这个词翻译成英文并各造一个例句从文章中提取作者、时间和主要事件。10.1 强指令遵循模型的典型特征按要求的数量输出内容例如要求总结三个要点就不会给出五条覆盖所有指定的要素例如要求提取作者、时间和事件就不会遗漏任何一项遵守指定的格式和语气例如要求使用正式语气就不会输出过于口语化的回复不做不必要的额外延伸例如只要求翻译和造句就不会额外输出一大段无关解释。10.2 为什么强指令遵循能力很重要提高稳定性同样的指令在不同时间、多次运行时输出结构和行为模式更加一致不容易随意发挥提高可复现性当你把一段提示词配置到产品或流程中时可以预期模型大致会怎样响应方便测试和迭代便于系统集成当模型输出符合预期格式时更容易与后端程序、工作流或其他工具自动对接。因此在选择和评估大语言模型时除了关注它是否聪明、知识覆盖是否广之外还需要特别关注它的指令遵循能力。对于工业级应用来说能否稳定而准确地执行指令往往比偶尔给出一次惊艳回答更重要。总结本文完整覆盖了 easy-vibe 第一阶段用对话编程做出 AI 原生贪吃蛇的全部路径从认识 AI 编程带来的效率革命到 60 秒极速生成网页应用从渐进式提示词搭建吃单词、写诗、画画的现代贪吃蛇到多轮对话修复 Bug、扩展创意玩法再通过 20 个创意点子与 8 个全网案例建立对 AI 编程能力边界的真实认知。最后通过四个附录前端基础、Vibe Coding 本质、模型上下文、指令遵循能力补全了支撑这一全新编程范式的底层概念。记住文档中反复强调的那句话完成比完美更重要。现在轮到你了——打开一个 AI 编程平台用一句话开始你的第一个 AI 原生应用吧。【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 easy-vibe 实战指南：用 Vibe Coding 从零做出 AI 原生贪吃蛇
easy-vibe 实战指南用 Vibe Coding 从零做出 AI 原生贪吃蛇【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe导读这是一份面向完全不会编程人群的 AI 原生应用实战指南来自 easy-vibe 课程第一阶段。全文围绕一个核心场景展开——通过自然语言对话让大语言模型LLM帮你写出第一个可运行的程序会吃单词、写诗、画画的贪吃蛇并掌握对话即编程Vibe Coding的完整方法论。读完本文你将学会用一句话到一段话描述需求、在网页端完成全栈应用的极速生成、通过多轮对话修复 Bug 与迭代功能以及理解上下文长度、指令遵循能力等支撑 Vibe Coding 的关键模型概念。1. 普通人的编程困境与新机会很多人脑子里有一堆产品点子一款帮自己记账的小工具、一个记录孩子成长的网页、甚至一款小游戏。但一想到要写代码、要找程序员就直接劝退。AI 出现之后第一次给了普通人一个全新的可能你不需要会写代码只需要学会对 AI 说清楚你想要什么。据 GitHub Copilot 公开的统计数据已有超过 1500 万开发者正在用 AI 辅助编程平均 46% 的代码由 AI 生成在 Java 项目中这一比例甚至达到 61%。1.1 效率与采用率的飞跃文档中引用的 Copilot 使用数据揭示了几个关键指标指标数值含义速度提升55%开发者完成任务的速度提升任务耗时2.4 天原 9.6 天提交代码的时间大幅缩短首日安装率81%获得访问权限当天即完成安装使用建议采纳率96%当天即开始采纳 AI 的代码建议这些数据说明AI 不再只是一个可选工具而是正在成为开发流程中不可或缺的编程助手。对普通人的意义更大如果专业程序员都在大量依赖 AI 写代码那么不会编程的人为什么不能直接跟 AI 对话来实现自己的想法呢这门课程即本仓库对应的 easy-vibe 教程体系的目标就是帮你练成这项新技能通过自然语言对话就能做应用——学会跟 AI 沟通、让 AI 帮你把脑子里的想法变成真实可用的产品。仓库佐证本仓库examples/目录收录了多份一句话需求 → 可运行应用的真实示例例如 trae-block-game/prompt.txt 只有一句需求帮我做一个像这样的方块小游戏。人物可以走动也可以放方块。做好后帮我打开看看。而对应的 trae-block-game/index.html 则是 AI 生成的可运行游戏页面含 Canvas 游戏画布与操作栏trae-linear-dashboard/prompt.txt、trae-screenshot-demo/prompt.txt 同理。这正印证了描述需求即可获得完整应用这一模式的可行性。2. AI 能帮你做到什么程度本节只讨论一个问题如果你完全不会写代码现在的 AI 能帮你做到什么程度大致来说当前大模型的能力可以胜任简单的内部小工具、数据可视化看板以及一些轻量级小游戏的开发。这些能力用来做自用工具、从产品经理视角验证需求基本已经足够。但若想一键生成可直接商用的成熟产品通常仍需要人工在流程设计、细节打磨上持续优化。2.1 更擅长小而清晰的应用只要你能把界面和交互说清楚AI 通常可以在几轮对话内拼出一个可以打开、可以点击、可以玩的完整网页。这类任务往往具备几个共同特征范围清晰一页网页、一个简单内部工具、一个小玩法结果可见你能立即在浏览器中验证是否按预期工作纠错直接发现问题后可以在后续对话中点明具体现象并要求修正直接粘贴错误信息或截图让 AI 进行修改。在这个边界内可以把对话式 AI 看作一位执行力不错的辅助开发者你只需在每一轮用自然语言细化和修正需求就能快速得到可用的原型。文档给出的经验判断是AI 独立完成小型项目的成功率约为 90%。2.2 大型项目需要流程视角一旦超出小而清晰的范围只指望靠几轮对话让 AI 端到端完成复杂系统很快就会遇到上限。大型项目往往要接后端、连数据库、整合第三方服务还牵涉权限、安全、并发和大量业务规则目标是交付一整套与现有业务深度打通的系统而不是一页网页。更合理的做法是先梳理出清晰的整体流程关键步骤是什么、每一步的输入输出和状态变化是什么、哪些节点对性能和安全最敏感再基于这张流程图把相对独立的环节拆分出来交给对话式 AI 生成接口、模块、脚本和测试。以目前的能力来看AI 更擅长加速一个个小步骤而由你或你的团队来决定怎么拆步骤、如何串联并负责最终的架构设计、系统集成和运维。2.3 能写和能用的区别一个可参考的经验是场景是否适合 AI 生成原型 / Demo / 内部自用工具✅ 非常适合先交给 AI 打第一版再由你迭代细节面向真实用户的大型产品⚠️ 需要工程师在架构、抽象、性能和维护上长期投入强安全 / 强合规系统支付、风控、医疗等❌ 不宜生成完就直接上线必须引入严格的审查与测试流程在当下可以相对安心地把 AI 视作一个高效的 Demo 与自用工具搭档只要你愿意多测试、多迭代多问几轮这里不对帮我修一下并解释原因在原型与内部工具这一级别整体质量通常是足够且具备实践价值的。3. 60 秒做出贪吃蛇网页全栈开发的极速体验3.1 什么是网页就能编程的新模式过去开发一个网页应用需要安装编程环境如 Python、Node.js、配置代码编辑器、学习 HTML/CSS/JavaScript 等语言、处理各种依赖和报错。而现在借助 AI 编程平台你只需要打开浏览器访问网页用自然语言描述你想要的功能AI 自动生成代码并实时预览效果。这种**对话即编程**的模式让编程从写代码变成了描述需求。你不需要关心底层技术细节只需要清楚地告诉 AI 你想要什么它就能帮你把想法变成可运行的程序——这就是 AI 时代编程的新范式Vibe Coding氛围式编码。3.2 实战输入需求点击全栈开发课程使用的是 z.ai 平台教程原文中的实验网页智谱 AI 推出的 AI 平台核心能力由 GLM 系列大模型提供集成了幻灯片生成、海报设计和全栈开发等功能。在本教程中重点使用的是其全栈开发模块。在输入框中粘贴下面的需求点击全栈开发按钮即可实时观看网页的完整创建过程——通常泡一杯咖啡的时间网页便会自动生成完毕帮我做一个贪吃蛇游戏 1. 用方向键控制蛇的移动 2. 吃到食物后蛇会变长分数增加 3. 撞到墙壁或自己的身体就游戏结束 4. 要有开始和重新开始按钮 5. 界面要简洁好看生成结束后右侧会出现可浏览的网页界面。你可以上下滚动浏览页面内容或点击页面顶部的 按钮切换至全屏模式查看效果。顶部工具栏按钮说明从左到右箭头按钮展开侧边对话历史栏铅笔按钮新建对话循环箭头按钮刷新页面指南针按钮切换全屏模式Download 按钮下载项目按钮切换代码视图Publish 按钮发布项目。点击右上角的代码图标即可查看 AI 生成的完整源代码。3.3 更多 AI 编程工具速览除 z.ai 外教程还推荐了以下可选的 AI 编程平台用于对比测试工具特点Kimi Code月之暗面推出的 AI 编程助手提供终端版 Kimi Code CLI 与 VS Code 扩展底层为编程专用模型 Kimi K2.7 Code还支持接入 Claude Code、Roo Code 等工具Google AI Studio谷歌官方出品支持 Gemini 模型适合快速原型开发Figma Make与设计工具深度整合适合设计师快速实现交互原型Coze字节跳动推出的 AI Bot 开发平台提供零代码可视化搭建能力与豆包、Kimi 等国产大模型深度集成支持插件市场、定时任务和多渠道发布v0.devVercel 出品的 AI 生成 UI 工具输入描述即可生成可运行的 React 组件代码Bolt.newStackBlitz 推出的 AI 全栈开发平台可直接生成并部署完整的 Web 应用Lovable专注于生成高质量 React 应用支持 GitHub 集成和一键部署Replit Agent集成 AI 编程助手的在线 IDE支持多种语言和实时协作想了解更多网页编程工具的详细对比与使用教程可参考课程配套的扩展阅读7 款主流 Vibe Coding 在线平台实测对比。4. 动手实战打造你的第一个 AI 原生应用在上一部分我们已经用 AI 快速做出了一个可以玩的贪吃蛇原型也大致知道了 AI 能做什么、不能做什么。接下来我们将学习如何用最基础的vibe coding技巧创建一个现代版的 AI 贪吃蛇游戏让蛇吃掉文字字符而不是豆子最后让游戏根据吃掉的文字字符生成一首诗并画一幅画。核心思路不要一上来就给出复杂需求而是逐步叠加需求每一轮都让 AI 在前一版本上增量开发最终拼出完整玩法。4.1 用渐进式提示词搭建吃单词、写诗、画画贪吃蛇第 1 步最简原型。直接在聊天框输入示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏第 2 步增加吃单词机制。示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏它应该支持可以吃不同的单词它们会被收集在一个盒子里第 3 步叠加LLM 作诗 图像生成。示例提示词帮我做一个贪吃蛇游戏它应该支持可以吃不同的单词它们会被收集在一个盒子里当蛇吃了 8 个单词时LLM 应该根据这些单词创作一首诗我们可以根据需要重新混合这首诗当诗完成后下一步将自动根据这首诗创建一幅图像4.2 遇到问题怎么办把 Bug 现象喂给 AI注意在开发过程中我们可能会遇到不尽如人意的问题例如点击按钮没有任何反应使用功能时报错功能未按预期工作前端页面与预期设计不符。在这种情况下不要自己动手改代码而是继续向模型提问把错误现象 报错信息 关键代码片段一次性描述清楚让 AI 帮你修复这些意外问题。这是 Vibe Coding 中最重要的纠错循环。4.3 给游戏添加新功能创意改造清单完成基本功能后可以尝试给程序添加一些新花样让蛇吃不同颜色的单词并相应地改变蛇的颜色为吃的过程添加特效引入触发特效的魔法单词——比如增加蛇的速度或大小让模型每吃一个单词就生成一首诗和一幅图而不是等到吃掉八个单词。如果觉得这些有挑战性可以直接向语言模型求助它会提供创意建议。课程文档给出了 8 个可直接照抄的玩法机制单词解锁世界机制蛇吃掉一个单词后图像模型即时为该单词生成一个小艺术品逐渐拼成一幅由玩家创造的独特全景画——边玩边作画。诗歌拼图玩法蛇吃掉的每个单词触发 LLM 生成一句诗、图像模型生成一幅插图回合结束时组合成一首 AI 协作的诗和画。魔法单词 故事分支吃下风、夜、梦等魔法单词时LLM 改变场景主题将图像风格切换为夜晚、暴风雨或梦幻氛围玩家吃掉的不同单词还会让 AI 生成的故事不断演变。实时互动生成每吃一个单词LLM 生成一句对话或描述让游戏中的 NPC开口说话、环境随之改变蛇的外观或障碍物也根据吃掉的单词发生变化。按句贪吃蛇挑战反向模式——LLM 给出一句诗或谜语玩家引导蛇按顺序吃掉单词来重构句子吃错单词会触发图像模型生成有趣的艺术化后果。主题关卡 风格选择开局选择童话、科幻、唐诗等主题LLM 和图像模型会调整单词、诗风与画面风格让每次运行都焕然一新。现场共创吃掉特殊单词时LLM 提示玩家输入短语或选择风格再生成对应的诗句和插图实现真正的人机共创。成长的故事蛇不断成长LLM 同步续写故事诗图像模型生成长卷全景图让玩家同时体验写作、绘画和玩耍。4.4 让 LLM 帮你生成项目级 Prompt更进一步我们还可以要求 LLM 直接生成项目级的提示词。在上一节中我们只自己写了贪吃蛇游戏的提示词现在可以尝试让大模型生成一个带有整体框架和实现路径的完整提示词可以直接在 z.ai 中生成我想让 AI 生成一个网页贪吃蛇游戏需要一个更完整的提示词让生成结果更令人印象深刻和有趣。请生成相应的提示词。当前目标是生成一个贪吃蛇游戏需要实现吃不同单词生成诗歌的功能并且应该包含图像生成模块。拿到 LLM 生成的完整提示词后再回到全栈开发模式下用这个提示词重新生成项目往往能得到完成度更高、结构更完整的结果。延伸阅读如果你想学习如何写出更好的提示词可查看本仓库的提示词工程附录。5. 举一反三尝试更多小游戏与经典案例5.1 应用点子10 个除了贪吃蛇可以尽情发挥想象力——创造任何我们想创造的东西甚至尝试搞砸一切然后重头再来AI 艺术画廊平台在线画廊用户可上传、浏览、点赞和评论 AI 生成的艺术作品按风格分类展示。复古游戏档案馆致敬经典游戏的网站收录游戏历史与玩法指南内置几款可直接在线玩的复古小游戏。可持续生活追踪器碳足迹追踪工具用户填写日常行为后自动估算碳排放提供环保建议和每周挑战。虚拟厨房助手AI 烹饪助手用户输入家里有的食材推荐菜谱并给出一步步的烹饪说明。地下音乐发现平台音乐流媒体网站重点推荐独立和新兴音乐人作品支持创建歌单和评论互动。极简任务管理系统支持创建任务、设定优先级、拖动排序和查看完成进度。科幻写作工坊提供世界观设定模板、角色资料卡和故事大纲工具帮助作者搭建设定。个人知识图谱可视化笔记工具把零散的想法做成节点用连线连成一张知识网。虚拟植物园植物百科网站收录图文资料用户还能种植虚拟植物并观察生长过程。编程挑战竞技场在线编程竞赛平台提供不同难度的算法题目、在线代码编辑器、自动评测和排行榜。5.2 游戏点子10 个如果你喜欢玩游戏可以一起尝试创造游戏3D 开放世界 RPG可自由探索有昼夜循环、天气变化、任务系统和角色成长。第一人称射击FPS竞技场快节奏多人 FPS支持团队死斗、夺旗等多种模式和多张地图。AI 国际象棋和多人游戏既能与不同难度的 AI 对弈也能在线匹配真实玩家。麻将在线多人游戏支持多种规则、创建私人房间和自动计分。回合制策略游戏网格地图包含单位移动、攻击、升级和战争迷雾。计时赛赛车游戏3D 赛车专注计时赛玩法支持多张赛道、车辆改装和幽灵车回放。卡牌对战游戏卡组构建玩家可收集卡牌、自由构建卡组并参与排位赛。大逃杀俯视 2D包含缩圈机制、随机战利品和单排/组队模式。恐怖生存游戏第一人称重点是资源管理、潜行躲避敌人和寻找逃生出口。音乐节奏游戏3D音符随音乐节拍从远处飞来玩家在正确时机击打得分。5.3 全网精选案例别人用 AI 做出了什么如果你还觉得贪吃蛇只是入门例子AI 真的能做出更复杂的游戏吗——答案是肯定的。以下是课程精选的 8 个全网公开真实案例开发者中既有专业程序员也有零基础的普通人共同点是都用对话的方式让 AI 完成了大部分代码。一个下午复刻 10 款经典街机游戏WotAI Games完全用 Claude CodeVibe Coding从零开发、不使用任何游戏引擎的网页游戏合集复刻了吃豆人、俄罗斯方块、太空侵略者、贪吃蛇、Flappy Bird、打砖块、小蜜蜂、青蛙过河、涂鸦跳跃和数独每款都自带排行榜系统。零基础者 2 小时做出 2048 风格游戏Blooming Garden一位完全不懂编程的日本开发者用 Claude 纯对话在约 2 小时内做出植物合成游戏同种植物合成升级、开花特效、粒子动画、排行榜、音效、手机适配全部通过自然语言对话完成没有手写一行代码。设计师用 AI 做出可在线联机的 3D 游戏Planet Jumper基于 three.js 的 3D 多人平台跳跃游戏球形引力、联网同步、跳跃手感这些并不简单的系统全靠提示词聊出来。一个人用 Vibe Coding 做了 100 款浏览器游戏mini-browser-games2026中文社区开发者开源的项目全部是零依赖的单 HTML 文件双击即可运行玩法覆盖动作、策略、塔防、经营、卡牌、物理、推理、竞速、节奏、棋类和益智等类型其中不少做到了多章节战役、养成系统、存档码跨设备同步的产品级深度整个项目以 MIT 协议开源。给侄子们做一个《我的世界》复刻版CraftMine20266,820 行、单文件的网页版《我的世界》复刻版包含 46 种方块、36 种生物、19 种武器、5 种生物群系、昼夜循环甚至支持 P2P 多人联机没有任何构建步骤打开网页就能玩。AI 实时生成无限关卡的《超级马里奥》2026把开源版《超级马里奥》和 OpenAI 模型结合在无限模式下 AI 会随着你的前进动态生成全新的场景和敌人实测能连续玩 45 分钟甚至可以直接在游戏里用文字让 AI 加敌人、放平台、改主题。国产大模型 Kimi K3 一个提示词做出 3D 游戏2026开发者只给 Kimi K3 发了一个提示词就做出了可玩的第一人称 3D 游戏一次生成即可游玩再通过两轮对话修掉两个 Bug 就能顺畅通关全程花费约 2 美元。Kimi 官方游戏平台 K3992026Kimi K3 模型发布后同步上线的网页游戏平台几十款游戏全部由 K3 模型参与制作点开即玩品类覆盖 3D 射击、音游、横版动作、宫斗 AVG、3D 解谜甚至开放世界。看完这些案例你会发现贪吃蛇只是 AI 编程能力的冰山一角。只要能把想法说清楚并愿意多轮对话去打磨AI 都能帮你从 0 到 1 做出来。6. 本章作业与验收标准这是完整的教程总共约需4 小时可分多次完成。完成后请对照以下作业清单验收任务 1完整复现 AI 原生贪吃蛇游戏必做至少实现蛇可以移动、吃到食物后长度和分数发生变化、撞墙或撞到自己会结束在复现过程中练习把错误现象 报错信息 关键代码片段一次性丢给 AI请它用小白模式修复。任务 2自创 1 个 AI 原生小游戏或 Demo选做可以是围绕文字、图片、音乐、节奏等的任意轻量玩法例如吃单词写诗节奏点击生成式跑酷等重点不是画面多炫而是你能清楚说出AI 在这里具体帮了什么忙它解决了什么人工难以做到或很麻烦的部分。7. 附录 1我们需要前端开发知识吗一句话总结你不需要会写代码但了解基础概念能让你更好地向 AI 描述需求。7.1 前端与后端的分工前端后端定位用户能看到、点到的所有内容运行在服务器上的数据处理示例网页标题、文字、图片、按钮、输入框、游戏界面、动画效果用户分数存储、登录账号验证、关卡内容分配可见性可见不可见7.2 前端三件套把网页想成一间房子三种代码各管一件事HTML管页面上有什么——好比盖房先画图纸CSS管长什么样——好比刷墙、摆家具JavaScript管怎么动——好比电灯开关一按就亮。浏览器先搭骨架HTML、再装修CSS、最后通电JS三步做完就是网页。7.3 React / Vue 是什么它们是盖复杂网页的预制板工具——更快、更稳。你不需要会知道是帮手就行。7.4 在 Vibe Coding 中不写代码只描述跟 AI 说人话就行例如用 React 做个排行榜右侧分数列表点一行下方显示玩家详情风格简洁现代。想深入可以查阅本仓库的 Web 基础附录 和前端进化史附录。8. 附录 2到底什么是 Vibe CodingVibe Coding一词由计算机科学家 Andrej KarpathyOpenAI 联合创始人之一、特斯拉前 AI 负责人于 2025 年 2 月提出指的是一种依赖于 LLM 的编码方法允许程序员通过提供自然语言描述而不是手动编写代码来生成可工作的代码。从字面上看Vibe Coding 可以理解为一种用说的方式来做开发。核心变化在于你不再需要自己一行一行写代码、查语法、调 Bug而是直接用自然语言描述你想要的东西例如我需要一个登录页面上面有手机号输入框和验证码输入框。登录成功后跳转到首页并在右上角显示用户名。给我一个简单的贪吃蛇小游戏可以用键盘方向键控制。LLM 会把这类描述自动翻译成真正可以运行的代码并生成对应的页面、逻辑和数据结构。你看到效果后再用自然语言提出修改意见按钮再大一点背景换成深色得分记录下来并显示排行榜AI 会继续按你的要求调整实现。在这种模式下你的主要精力放在三件事上说清楚要做什么 → 看到结果后判断哪里不对 → 再提出新的修改。8.1 日常 Vibe Coding 的实用 Prompt 清单实际上在真正的 Vibe Coding 过程中我们通常不会使用很多复杂的提示词。也许开始时需要为整个程序提供一个具体且适度复杂的提示词但之后的每一步你可能只需要下面这类提示词代码里有个 bug请修复它。 我不要部分代码给我完整的修改后的代码。 你的代码还是有问题。 请再次修改并给我完整的修正后的代码。 刚才还能运行为什么现在不能运行了 你没理解我的意思吗不要改我原来的代码。 不要添加任何调试功能。 不要做我没让你做的事。 我让你实现的功能在哪里 你听不懂我说的话吗 我只要一个函数。 我告诉过你参考我之前的代码。 请不要添加不必要的注释。 请不要修改我原始代码的基本逻辑。 帮我修改代码。 基于我的代码修改…… 不要改我的变量名 不要改原来的函数名 不要乱动我的变量。 不要添加额外的功能。 不要只生成框架生成完整的代码。这些提示词之所以必要是因为大语言模型存在上下文长度限制有时指令遵循能力也不是很强模型可能会忘记对话早些时候讨论的内容。因此在 Vibe Coding 中我们倾向使用长上下文且指令遵循能力强的模型并通过两者的排行或指标来判断模型好坏。9. 附录 3模型上下文模型上下文可以理解为 AI 的短期记忆指在当前一次对话或任务中模型能够看到和记住的所有文本内容包括你之前输入的问题、系统提供的说明、相关资料等。正是因为有上下文AI 才能理解你在接着前面的内容继续提问才能进行一轮一轮、看起来连贯自然的对话。如果没有上下文你的每一句话在模型看来都像一次全新的提问无法延续对话。9.1 上下文长度Context Window每个模型都有自己的有效上下文长度通常用 token可粗略理解为字词片段的单位来衡量目前主流模型大多在32k128k token之间。上下文越长模型一次能读的内容就越多例如一次性读完一篇较长的论文或报告在同一轮对话中引用多篇资料、多个案例让模型记住之前几轮的复杂讨论结论。9.2 上下文被占满时的常见现象当你输入的内容接近或超过模型的上下文限制时往往会出现模型开始遗忘前面长文本中的细节或关键信息对话进行到后面话题逐渐偏离最初目标对同一材料的不同问答之间引用的内容不一致。这些现象并不是模型突然变笨而是上下文容量被用满或接近用满后产生的自然结果。9.3 上下文与成本的平衡在实际使用中我们既希望上下文尽可能长又要意识到上下文越长占用的算力资源越多调用成本费用也会随之增加。因此设计 AI 应用时需要在让模型看得足够多和控制成本、提升效率之间做平衡例如对真正需要长期保留的信息进行提炼后再交给模型对不再需要的细节信息避免一遍又一遍原样塞入上下文使用外部知识库等方式把长期记忆交给系统而不是强行塞进模型上下文中。10. 附录 4指令遵循能力指令遵循能力指的是模型在理解你的指令之后能否准确、完整地按照你的要求执行。它不仅包括能回答问题还包括能按指定格式、风格、步骤完成任务。例如下面这些都是对模型有明确要求的指令将这篇文章总结为三个要点用正式、礼貌的语气写一封回复邮件把这个词翻译成英文并各造一个例句从文章中提取作者、时间和主要事件。10.1 强指令遵循模型的典型特征按要求的数量输出内容例如要求总结三个要点就不会给出五条覆盖所有指定的要素例如要求提取作者、时间和事件就不会遗漏任何一项遵守指定的格式和语气例如要求使用正式语气就不会输出过于口语化的回复不做不必要的额外延伸例如只要求翻译和造句就不会额外输出一大段无关解释。10.2 为什么强指令遵循能力很重要提高稳定性同样的指令在不同时间、多次运行时输出结构和行为模式更加一致不容易随意发挥提高可复现性当你把一段提示词配置到产品或流程中时可以预期模型大致会怎样响应方便测试和迭代便于系统集成当模型输出符合预期格式时更容易与后端程序、工作流或其他工具自动对接。因此在选择和评估大语言模型时除了关注它是否聪明、知识覆盖是否广之外还需要特别关注它的指令遵循能力。对于工业级应用来说能否稳定而准确地执行指令往往比偶尔给出一次惊艳回答更重要。总结本文完整覆盖了 easy-vibe 第一阶段用对话编程做出 AI 原生贪吃蛇的全部路径从认识 AI 编程带来的效率革命到 60 秒极速生成网页应用从渐进式提示词搭建吃单词、写诗、画画的现代贪吃蛇到多轮对话修复 Bug、扩展创意玩法再通过 20 个创意点子与 8 个全网案例建立对 AI 编程能力边界的真实认知。最后通过四个附录前端基础、Vibe Coding 本质、模型上下文、指令遵循能力补全了支撑这一全新编程范式的底层概念。记住文档中反复强调的那句话完成比完美更重要。现在轮到你了——打开一个 AI 编程平台用一句话开始你的第一个 AI 原生应用吧。【免费下载链接】easy-vibe vibe coding 101The first course for AI-native product builders.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ea/easy-vibe创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考