Vibe Coding 实用技巧总结：Git、Spec、上下文管理与多 Agent 协作

你好，我是小 G。上个周末，我通过文字消息分享了一些 Vibe Coding 的小技巧，不少 G 友反馈说分享的经验非常有用，甚至要把我的建议做成一个skill。还有一些朋友非常想要详细版。 于是，我爆肝了一篇，前后反复优化完善很多遍，把我这几年所有积累的 AI 编程经验都总结分享了出来，真心希望对你有帮助。 正文开始之前，想问问大家：你还记得自己第一次 Vibe Coding 的感觉吗？ 我反正是特别上头，24 年第一次接触 Cursor，真是惊为天人。那种感觉就像小时候刚接触游戏一样，但比游戏还爽一些。每天最开心的事情就是 Vibe Coding，看着代码一行一行被自动写出来。就感觉自己一天做的事情比过去一周还要多。 那段时间是真的游戏都不想碰了，就想着 AI 能帮我多干点活。 但爽完之后，翻车情况也越来越多，经常会遇到一些莫名其妙的问题。这让我意识到，单纯凭感觉去 Vibe Coding 是不太可行的。 下面这些，是小 G 这几年用 AI 编码踩出来的一些经验。不花哨，但都挺管用。 先把 Git 准备好 如果只选一个最重要的 Vibe Coding 技巧，小 G 会选 Git。 原因很简单：AI 写错一行代码不可怕，可怕的是它一口气改了 20 个文件，等你发现方向不对，已经不知道哪一块该留、哪一块该扔。Git 不是写完代码之后再补的仪式，它应该站在 AI 动手之前。 让 Agent 改代码前，先看工作区： 如果当前目录里已经有改动，先弄清楚这些改动是谁的、要不要保留。多人协作或多 Agent 并行时，这一步尤其重要。不要让 AI 回滚它没写的东西，也不要把别人的半成品混进自己的任务里。 确认干净后，再给当前任务单独开分支： 任务很小也建议开分支。主分支上裸跑 Vibe Coding，心理负担会越来越大；分支隔离之后，AI 就算写歪了，也只是当前任务分支的问题。 AI 改完后，别急着看它的总结，先看仓库自己怎么说： 看影响面， 看细节。确认没问题之后，再分块暂存和提交： 一个提交只做一件事。能分块提交就分块提交，后面 Review、回滚、定位问题都会轻很多。AI 说“我只改了导出逻辑”，不如 diff 可信。 改坏了也尽量用可控回滚： 不是什么禁术，但别随手交给 Agent。除非当前分支就是一次性实验分支，否则它很容易把没保存好的改动一起抹掉。 并行任务可以用 隔离： 一个 Agent 一个目录、一个分支、一个任务。这样它们即使乱改，也只会乱在自己的工作区里。 开工前先把范围写窄 你需要让 AI 做什么，尽量说得具体一些，不要让它自己猜。 以订单场景为例，你说一句：帮我实现导出订单功能。 这句话太宽泛了，AI 不知道每次导出几条，导出什么格式，导出哪些字段，字段顺序是怎样的。 信息没给够，它就会自己猜。猜出来的结果能跑，但未必是你想要的。 不如在开工前花几分钟写轻量 Spec，通常比后面返工便宜得多： 这份东西不用写得像方案评审文档。 小任务写清楚目标、约束和验收就够了；中等任务再补接口格式、错误码、表结构；大一点的需求，再拆成 、 、 。没必要一上来就把流程拉满，不然你会先被文档劝退。 关于 Spec Coding 的详细介绍，可以参考我写的这篇，质量非常高：Spec Coding 规范驱动编程实战：从 Vibe Coding 到 AI 代码规范。 还有一招，比抽象规范更管用：给 AI 看项目里写得好的代码。 “代码要优雅、可维护、符合最佳实践”这种话，放在 Prompt 里看着很认真，实际约束力很弱。 模型更擅长模仿具体样板。你让它看一段项目里真正合格的代码，它反而更容易写出同一套风格。 把项目坑点写进规则文件 长期项目可以把这些规则放到 AI 工具能稳定读取的位置。比如： Claude Code： Codex： Cursor：Project Rules、 ，也可以配合 GitHub Copilot / VS Code： 千万别写成项目说明书！应该写 Claude 容易猜错、代码里读不出来、团队又必须遵守的规则。重点放技术栈版本、常用命令、架构取舍、团队约定和项目坑点；别塞空话、默认行为和大段文档。 判断标准很简单：这行删掉后，Claude 会不会更容易犯错？ 每次 AI 犯了重复错误，也别只在聊天里训它一句。 聊天记录会散，规则文件会跟着仓库走。你把坑补进规则里，下一次它才更可能绕过去。 善用 Skill，把套路沉淀下来 规则文件和 Skill 解决的问题不太一样。 规则文件更适合放这个项目一直要遵守什么，比如：技术栈版本、启动命令、目录结构、错误码格式、哪些文件不能碰。 Skill 更适合放遇到某类任务时应该怎么做。比如做代码审查、写测试、改前端页面、网页调研、写技术文章，这些任务每次流程都差不多，就没必要每次都在聊天里重新提醒一遍。 小 G 之前写过两篇相关的文章：Agent Skills 是什么？和 Prompt、MCP 到底差在哪？ 和 AI 编程必备 Skills 推荐。 简单说，Skill 就是一份能被 Agent 按需加载的任务说明。它不是插件，也不是 MCP 工具本身，而是把某类任务的流程、约束、检查项和踩坑经验写进 。。 比如这些事情，就很适合沉淀成 Skill： 写功能前走 TDD：先写失败测试，再写实现。 做代码审查时固定检查安全、事务、性能、边界条件和项目约定。 写前端页面时固定检查响应式、hover 状态、可访问性和设计系统。 做网页调研时固定选择搜索、抓取、浏览器自动化这些工具的顺序。 写技术文章时固定检查事实来源、引用、标题层级和 AI 味。 为什么要用 Skill？ 因为这些流程每次靠聊天提醒都很烦。你今天提醒它先写测试，明天换个会话它又忘了；你这次让它 Review 权限风险，下次它可能只看命名和格式。Skill 的价值就在这里：把重复提醒变成可复用的工作手册。 不过，Skill 也别写成 README。 README 是给人看的，可以讲背景、原理和安装说明；Skill 是给 Agent 执行任务时看的，重点是：什么时候用、按什么顺序做、哪些情况别做、失败了怎么兜底。 正文越长，越容易占上下文。写 Skill 时可以问自己一句：这段话会不会直接影响 Agent 下一步怎么做？不会，就别塞进去。 Anthropic 的建议是， 正文最好控制在 500 行以内；如果超过这个长度，就把细节拆到单独文件里，通过渐进式披露的方式让 Agent 按需读取。 现成 Skill 也可以直接用，比如 Superpowers 把 TDD、Code Review、Spec Driven、Git Worktree、子 Agent 协作这些流程封装好了。 我在 AI 编程必备 Skills 推荐：TDD、代码审查与网页自动化实战这篇文章中有详细推荐。 但第三方 Skill 不要拿来就跑。 也是指令，里面如果带了危险命令、奇怪脚本、过宽权限，Agent 会照着做。装之前至少看一眼正文、 和 ，确认它没有越权操作。 贵模型别拿来搬砖 不要什么事都丢给最贵的模型。 这就像请了一个资深架构师，结果天天让他改字段名、补 getter、调 CSS，钱花了，价值没用出来。反过来也一样，为了省钱把系统设计、安全边界、复杂重构全交给便宜模型硬扛，最后返工成本可能更高。 小 G 更常用的是“贵模型把方向定清楚，便宜模型去干活，最后再让贵模型验一遍”。 代码审计也可以这么干。先让便宜模型扫一遍项目，把疑似问题列出来；再让强模型复核这些问题到底成不成立。直接让高价模型全量扫，当然也不是不行，就是钱烧得快，收益未必成比例。 别听它说修好了，看证据 AI 最爱说“已修复”“已优化”“没问题”。 听听就行，别直接信。 小 G 更愿意看三样东西：测试、命令输出、diff。 比如你让它修一个订单导出 Bug，不要只问“修好了吗？”。可以直接这样要求： 这个做法有点像 TDD，但不用搞得很教条。重点是别让 AI 一边改代码、一边补一个永远会通过的测试。先让测试失败，再让实现通过，心里会踏实很多。 不想完整 TDD，至少也要让它列清楚验收项： 还要让它贴运行过的命令和结果： 没跑就写“未运行”，并说明原因。比如依赖没装、数据库没起、测试环境缺配置，都可以接受；最怕的是它没跑，但写一句“已验证”糊弄过去。 性能优化更不能只听它说。它说“速度提升明显”，你就让它把证据贴出来：优化前后的 SQL、 、测试数据量、P95/P99 或接口耗时。没有真实压测结果，就只写预期收益和待验证项，别让它编数字。 上下文别越堆越乱 小 G 之前写过一篇 Context Engineering，里面有个观点放到 Vibe Coding 里也很适用： 上下文窗口大不等于效果好——窗口能装更多东西，但模型能不能稳定找到重点，是另一回事。 一个会话里先写登录，再改支付，再重构缓存，最后又问为什么测试挂了，模型迟早把旧约束、失败尝试和废弃方案混在一起。你以为自己给了它完整历史，它拿到的可能是一堆噪声。 Vibe Coding 里，上下文要管三件事。 第一，别把仓库一股脑塞进去。 当前任务只需要 Spec、相关文件、报错日志、验收命令和少量参考实现。其他内容先用路径、文件名、目录结构挂着，等需要时再让 Agent 去读。Claude Code 分析大仓库时也是这种思路：先用搜索和目录定位，再逐步读具体文件，而不是上来吞全量代码。 第二，长任务要及时压缩。 Claude Code 可以用 压缩上下文，用 清空上下文（详细用法参考 Claude Code 核心命令详解）；Codex 或其他 Agent 也有类似的摘要、压缩、重开机制。压缩是为了保留重点（如：架构决策、已改文件、未解决问题、失败命令和下一步任务），丢掉重复对话和已经消化过的工具输出。 第三，关键进展要落到文件里。 比如让 Agent 在长任务中维护一份 或任务 handoff，记录： 这样就算开新会话，也不用重新解释半天。聊天记录会变长、变乱、变旧，结构化笔记反而更稳定。 小 G 的习惯是：一个会话只处理一个任务；超过两次纠正还不对，就开新会话；新会话只带当前 Spec、相关文件、失败日志、验收命令和上一轮 handoff。对多数编码任务来说，3000 到 8000 tokens 的高质量上下文，通常比几十万 tokens 的杂乱对话更可靠。 上下文包可以写得很朴素： 文档也可以当上下文用。AI 改了多个模块后，让它补一份变更说明：新增了什么接口，改了哪些表或索引，关键业务规则是什么，如何验证，如何回滚。这样就可以下次继续开发时能直接喂给 AI。 历史包袱多的项目里，哪个字段不能改、哪个接口兼容老客户端、哪个枚举值被外部系统写死，这些口口相传的规则都该进文档。 多 Agent 先串行再并行 多 Agent 分工协作的玩法，确实很香，但真心不建议大家上来就尝试多 Agent 并行（例如，一个写代码，一个补测试，一个做 Review，一个写文档），很容易把项目搞乱。 你刚开始就串行着跑就好了： 1. Plan Agent 只读代码，输出方案和任务拆分； 2. Code Agent 只负责一个 Task，不碰其他任务； 3. Test Agent 补测试并运行验证； 4. Review Agent 只看 diff，找问题，不直接大改。 一定不要一上来就让多个 Agent 同时改代码，让们在同一个 feature 分支上按顺序提交： 等流程跑顺以后，也比较熟练之后，再考虑 worktree 并行、Agent View 这类玩法。 并行最怕的不是 Git 冲突，那种至少能看到。真正麻烦的是不冲突——两个 Agent 同时改同一个公共 DTO，一个为了导出加字段，一个为了查询删字段，合并时看起来没问题，但接口语义、序列化结果、前端依赖可能已经变了。 所以多 Agent 不能靠运气，要靠任务边界、分支隔离和验收项管住。哪些文件能改、哪些模块不能碰、改完要跑哪些测试、哪些 diff 必须人工看，都要提前写清楚。 subagent 适合做专项任务 这里也可以顺手提一下 subagent。 以 Claude Code 为例，subagent 可以理解成一个“专门干某类活的小助手”。它有自己的上下文、系统提示词和工具权限，适合处理边界比较清楚的任务，比如代码审查、测试补齐、日志分析、文档整理。官方文档里也提到，subagent 可以在独立上下文中运行，减少主会话的上下文压力，并且可以为不同任务配置不同的工具访问权限。 它和前面说的多 Agent 并行不是一回事。多 Agent 更偏协作方式，subagent 更偏任务委派。比如主会话正在实现订单导出功能，你可以把“检查这次 diff 有没有权限绕过风险”交给 Review subagent，把“根据当前代码补单元测试”交给 Test subagent。它们各自做完后，把结论返回给主会话。 但 subagent 也别滥用。任务太小、边界不清、代码还在剧烈变化时，拆出去反而容易增加沟通成本。比较稳的用法是：主 Agent 负责整体上下文和决策，subagent 负责局部、明确、可验收的任务。 权限控制很重要 AI Coding 不能只靠 Prompt 里写一句：“请你谨慎一点，别做危险操作”。 Claude Code 这类工具已经不只是回答问题了，它会读文件、改代码、执行命令，也可能通过 MCP 调内部工具或外部服务。风险自然也不再只是代码写错，更严重的问题可能误删文件、改坏配置、跑错迁移、推送到远程，甚至碰到密钥、证书、生产配置这类敏感信息。 所以权限要提前收住。 、密钥、证书这类文件，默认就不应该让 AI 读取或修改；删除文件、数据库迁移、推送远程、改 CI 配置这类操作，必须人工确认；登录、支付、权限、上传、Webhook 这类模块，改完要单独做安全 Review。 Claude Code 官方其实也提供了对应的权限机制。比如可以用 查看和管理工具权限；权限规则里可以配置 、 、 ，分别表示允许执行、执行前询问、直接拒绝。像 、跑单测这类低风险命令，可以放得宽一点； 、删除文件、读取 、访问 这类操作，就应该放到 或 里。 如果只是配置权限规则还不放心，可以继续加 Hooks 和 Sandbox。Hooks 可以在工具调用前后执行自定义检查，比如拦截危险命令、检查是否改了敏感路径、在提交前跑格式化和测试；Sandbox 则更偏执行环境隔离，用来限制 Bash 命令能访问的文件系统和网络范围。 举个例子，假设 Claude Code 准备执行： Hook 会先拿到这次 Bash 调用，判断它是不是危险命令；如果命中规则，就返回 ，Claude Code 会取消这次工具调用，并把拒绝原因反馈给 Claude。 下面这张图展示了整个过程，图源 Claude Code 官方文档对 Hooks 的介绍。 更稳的做法，是把这些规则固化到工程里： 哪些命令可以自动执行； 哪些命令必须人工确认； 哪些路径禁止读取或修改； 哪些 MCP 工具不能随便调用； 哪些 CI 任务必须人工审批； 哪些测试不过就不能合并。 这里还有一个容易忽略的点：权限规则不是万能的。比如你只拦了 ，不代表一定拦得住 、 这类变体。所以高风险操作不能只靠一条命令黑名单兜底，最好结合路径限制、Hooks、Sandbox、CI 和人工 Review 一起管。 工程上的谨慎，肯定不能写在 Prompt 里，要落到命令、脚本、权限、测试、CI 和审批流程里。 分享下我常用的一套流程 日常写需求时，小 G 一般按这个节奏走： 1. 新建分支，先确认工作区是干净的。 2. 写一份轻量 Spec，把目标、约束、验收标准说清楚。 3. 看看有没有合适的 Skill，比如 TDD、Code Review、前端设计、网页调研。 4. 先让顶级模型出方案，只讨论方案，不急着写代码。 5. 方案确认后，再让低价模型按 Task 一步步实现。 6. 每完成一个 Task，就跑测试、看 diff，然后小步提交。 7. 当前 diff 稳住后，再让顶级模型做一次 Review。 8. 修掉 Review 里合理的问题，再跑一遍测试。 9. 合并前，人工看关键 diff。涉及数据、权限、支付、定时任务这类改动时，再补一下文档、回滚方案或者灰度说明。 这个流程比“一句话生成代码”慢一点。 但慢的这点时间，通常会在后面赚回来。至少能少很多返工、回滚和线上排雷。 短期原型可以大胆 Vibe，先把东西跑起来再说；但只要代码要长期维护，还是得回到工程流程里。GitHub Flow 本身也是围绕分支、Pull Request、Review 和合并来组织协作，不是让人直接往主分支怼代码。Codex 这类工具也支持通过 放项目级规则，让 AI 按仓库里的约定做事，而不是每次都靠聊天临时提醒。 说白了，AI 写代码越快，Git、测试、Review、Spec 这些老东西越不能丢。 以前它们是为了约束人，现在还得顺手约束 AI。