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## 🎲 前言
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**这是一个不断生长和自我校正的项目。** 本仓库的统一定位是:帮助零基础学习者从环境配置、工具选择、需求表达、计划拆解、AI CLI 协作、代码验证、Git 迭代一路走到可独立交付项目。**Vibe Coding** 不是“让 AI 随便写”,而是用自然语言定义目标,用 Codex CLI 等 AI 工具执行工程动作,再用文档、测试和版本控制把结果固定下来。本指南强调**规划驱动**、**模块化**与**索引构建**,目标是让新手能从 0 开始,也能逐步形成可复用的专业工作流。
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**这是一个不断生长和自我否定的项目,当下的一切经验和能力都可能因 AI 能力的变化而失去意义,所以请时刻保持以 AI 为主的思维,重视这次宇宙级的变革,所有的经验都可能失效,辩证的看🙏🙏🙏**,**Vibe Coding** 是一个与 AI 结对编程的终极工作流程,旨在帮助开发者丝滑地将想法变为现实。本指南详细介绍了从项目构思、技术选型、实施规划到具体开发、调试和扩展的全过程,强调以**规划驱动**和**模块化**,**索引构建**为核心(受限于模型上下文窗口而生成的解决策略),避免让 AI 失控导致项目混乱,Vibe Coding(氛围编程)是一种以自然语言驱动、让LLM生成大部分代码的开发方式,主张“先沉浸式做出能跑的东西”,以极低门槛快速产出原型但也伴随可控性与可靠性风险,由计算机科学家 [Andrej Karpathy](https://x.com/karpathy) 首次提出。
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> **注意**:以下经验分享并非普遍适用,请在具体实践中结合场景,辩证采纳(点击标题可以展开收起内容)
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