vibe-coding-cn:非严肃开发的 Vibe Coding 工具箱

以 Pi Agent 与 OpenAI GPT 为实现基座,整合并编排可见层中既有的 Context、Skills 与 Extensions 组件,构建高可用系统。

许可证 交流群 功法体系:思想、准则、方法与流程 研究事实与证据 从零开始完整入门 skills技能大全 提示词在线表格 外部资源本地注册表 Wiki 导航入口 功法总表 功法JSON原始资料;历史Excel保留为载荷,不是活动视图 zread.ai/tukuaiai/vibe-coding-cn

📌 字多不看

📌 字多不看

  • vibe-coding-cn 是Vibe Coding工具箱,主体底座为Pi Agent与OpenAI GPT;本次只整理已有资产,不增加业务Skill。
  • 新手先走 从零开始完整入门:网络环境、CLI 配置、开发环境、第一个项目和 Git 闭环。
  • 方法正文统一在 功法体系:按问题选择思想、准则、模型与工程方法,不按旧栏目分库。
  • 资源统一为Context、Skills、Extensions;用现有测试、CI、脚本、类型、Schema与Git核对具体结果,不把分类当作运行或效果证明。
  • 需要直接使用资源时,进入 提示词、Skills 和 外部资源。

入口关系

入口 你该怎么理解
Context 既有资料按需读取;功法、法器、入门、研究、提示词、资源、引用、索引及附件
Skills 所有既有Skill平铺治理;指令引用单一程序源,不自动执行
Extensions 所有既有程序、小工具、检查器与适配;不是Pi原生扩展盲扫目录
Wiki 独立导航仓库,不作为第四种资源或第二份正文源

⚡ 1 分钟快速开始

⚡ 1 分钟快速开始

  1. 准备当前系统可用的Pi Agent及已授权OpenAI GPT模型,通过Pi原生模型选择配置;不把ChatGPT订阅自动等同于API权限,也不在仓内保存凭据。
  2. 获取本仓并按锁定修订初始化既有来源:git submodule update --init --recursive。
  3. 阅读根AGENTS.md和当前任务所需Context;需要既有Skill时,从仓库根显式加载:
pi --skill .github/skills
  1. 用Pi原生/model选择已授权的OpenAI模型。先明确任务和验收,再让Agent按需读取资料、使用相应Skill并显式调用现有程序。

加载不是执行许可,也不是运行或效果测试。不要把.github/extensions/整体传给-e。 从零开始保留具体CLI的入门资料;原Codex配置基线及安装脚本已移除,不再提供一键安装入口。

🚀 从零开始

完全新手?按顺序完成以下步骤:

  1. 从零开始完整入门 - 按目标选择新手、开发者、团队、Prompt、Skill 或质量门禁路线
  2. Vibe Coding 经验 - 通用语言能力、人机分工、机器门禁和入门铁律
  3. 第一个项目 - 用本地待办清单走通需求、实现、验收和 Git 保存
  4. 问题求解 - “目标-现状-差距-标准”与“目标-约束-对象-路径”的极简框架
  5. Vibe Coding 状态转移闭环 - 用固定目标、可变策略和分层反馈统一理解 Vibe Coding
  6. Lambda演算 - 天级上品;理解函数抽象、作用域、归约与组合边界
  7. 拼好码 - 优先复用成熟能力,用胶水代码连接、编排、适配业务流程
  8. 工程实践 - 用项目架构、代码组织、开发经验和硬门禁约束 AI 输出
📺 演示与产出

📺 演示与产出

一句话:Vibe Coding = 规划驱动 + 上下文固定 + AI 结对执行,让「从想法到可维护代码」变成一条可审计的流水线,而不是一团无法迭代的巨石文件。

你能得到

  • 成体系的提示词工具链:云端表格 提供系统提示词约束 AI 行为边界,编程提示词提供需求澄清、计划、执行的全链路脚本。
  • 闭环交付路径:需求 → 上下文文档 → 实施计划 → 分步实现 → 自测 → 进度记录,全程可复盘、可移交。
🗂️ 项目目录结构概览

🗂️ 项目目录结构概览

资源只有三个域;下面列出域边界与Context的全部9个集合,不展开各原生包内部源码。完整对象分别在三个域的README中导航。 法器与功法的工具解释模板v0已登记:保留15项原名原序;Markdown中每个对象使用一张严格表格,不合并对象或新增栏目。 Extensions当前保留17个一级对象;用户点名的8项程序/配置/图文文件已移除,历史资料不代表当前可用入口。 原Actions定义已移入Extensions保全,自动CI、打标签及欢迎流程已停用;本地make test保留。

.
├── README.md                    # 项目主文档
├── AGENTS.md                    # AI Agent 行为准则
├── llms.txt                     # 面向 AI 助手的短上下文入口
├── Makefile                     # 自动化脚本
├── LICENSE                      # MIT 许可证
├── CODE_OF_CONDUCT.md           # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md              # 贡献指南
├── .gitattributes               # GitHub Linguist 语言统计规则
├── .gitignore                   # Git 忽略规则
├── .lychee.toml                 # 外部链接检查配置
└── .github/                     # GitHub 配置与仓库内容
    ├── AGENTS.md                # 本目录规则、维护入口和平台边界
    ├── CONTRIBUTORS.md          # 独立的项目贡献者名单与鸣谢
    ├── check-ai-citation.py     # AI引用校验
    ├── check-directory-docs.py  # 目录文档校验
    ├── check-doc-structure.py   # 文档结构校验
    ├── check-external-resources.py # 外部资源校验
    ├── check-gongfa.py          # 功法协议校验
    ├── check-local-links.py     # 内链与锚点校验
    ├── check-markdown-details.py # 折叠块与围栏校验
    ├── check-metadata.py        # 机器导航校验
    ├── check-research-raw.py    # 研究原始事实校验
    ├── check-source-facts.py    # 源事实镜像校验
    ├── check-wiki.py            # 独立Wiki校验
    ├── test-faqi-catalog.py     # 法器维护测试
    ├── test-gongfa-catalog.py   # 功法总表测试
    ├── test-gongfa.py           # 功法协议测试
    ├── test-markdown-details.py # 折叠块与围栏测试
    ├── test-source-archive.py   # 原始资料档案测试
    ├── source_boundaries.py    # 共享第三方与来源检查边界
    ├── taxonomy.py             # 共享分类与文档导航读取
    ├── source_archive.py       # 原始资料读取与完整性保护
    ├── book_views.py           # 文集阅读视图与历史导航
    ├── requirements-faqi.txt    # 法器维护依赖
    ├── requirements-gongfa.txt  # 功法维护依赖
    ├── context/                 # 按需读取的既有资料
    │   ├── README.md            # 资料导航
    │   ├── AGENTS.md            # 原始数据、来源与信任规则
    │   ├── gongfa/              # data.json + 轻量README导航 + 天地玄黄正文
    │   ├── faqi/                # data.json + 轻量README导航 + 天地玄黄正文
    │   ├── getting-started/     # 原入门与实例
    │   ├── prompts/             # 原云端提示词入口
    │   ├── research/            # 原研究、事实镜像和缓存
    │   ├── external-resources/  # 原外部资源登记
    │   ├── ai-citation/         # 原AI引用语料
    │   ├── metadata/            # 原分类、术语与重定向
    │   └── assets/              # 原图片、数据与模板
    ├── skills/                  # 仅保留auto-skill、auto-tmux两个自有入口
    ├── extensions/              # 原程序与公共维护工具;自有Skill封装已退役
    ├── CODEOWNERS               # 路径级 owner 评审基线
    ├── ISSUE_TEMPLATE/          # Issue 模板
    ├── PULL_REQUEST_TEMPLATE.md # PR 模板
    ├── SECURITY.md              # 安全政策
    ├── FUNDING.yml              # 赞助配置
    ├── WIKI.md                  # GitHub Wiki 独立仓库说明
    └── labeler.yml              # 原PR标签规则(自动流程已停用)
⚙️ 架构与工作流程

⚙️ 架构与工作流程

核心资产映射是context/的资料、skills/的指令和extensions/的现有实现。相邻步骤按输入输出合同连接,失败和外部副作用不能隐去。

下面保留既有提示词转换程序的架构示意;图中的历史预留节点不是本次新增能力,也不代表整个工具箱均采用该转换流程。

graph TB
  %% GitHub 兼容简化版(仅使用基础语法)

  subgraph ext_layer[外部系统与数据源层]
    ext_contrib[社区贡献者]
    ext_sheet[Google 表格 / 外部表格]
    ext_md[外部 Markdown 提示词]
    ext_api[预留:其他数据源 / API]
    ext_contrib --> ext_sheet
    ext_contrib --> ext_md
    ext_api --> ext_sheet
  end

  subgraph ingest_layer[数据接入与采集层]
    excel_raw[prompt_excel/*.xlsx]
    md_raw[prompt_docs/外部MD输入]
    excel_to_docs[.github/extensions/prompts-library/scripts/excel_to_docs.py]
    docs_to_excel[.github/extensions/prompts-library/scripts/docs_to_excel.py]
    ingest_bus[标准化数据帧]
    ext_sheet --> excel_raw
    ext_md --> md_raw
    excel_raw --> excel_to_docs
    md_raw --> docs_to_excel
    excel_to_docs --> ingest_bus
    docs_to_excel --> ingest_bus
  end

  subgraph core_layer[数据处理与智能决策层 / 核心]
    ingest_bus --> validate[字段校验与规范化]
    validate --> transform[格式映射转换]
    transform --> artifacts_md[prompt_docs/规范MD]
    transform --> artifacts_xlsx[prompt_excel/导出XLSX]
    orchestrator[main.py · .github/extensions/prompts-library/scripts/start_convert.py] --> validate
    orchestrator --> transform
  end

  subgraph consume_layer[执行与消费层]
    artifacts_md --> catalog_coding["prompts(在线)/编程提示词"]
    artifacts_md --> catalog_system["prompts(在线)/系统提示词"]
    artifacts_md --> catalog_meta["prompts(在线)/元提示词"]
    artifacts_md --> catalog_user["prompts(在线)/用户提示词"]
    artifacts_md --> docs_repo[.github/context/*]
    artifacts_md --> new_consumer[预留:其他下游渠道]
    catalog_coding --> ai_flow[AI 结对编程流程]
    ai_flow --> deliverables[项目上下文 / 计划 / 代码产出]
  end

  subgraph ux_layer[用户交互与接口层]
    cli[CLI: python main.py] --> orchestrator
    makefile[Makefile 任务封装] --> cli
    readme[README.md 使用指南] --> cli
  end

  subgraph infra_layer[基础设施与横切能力层]
    git[Git 版本控制] --> orchestrator
    deps[.github/extensions/prompts-library/requirements.txt · .github/extensions/prompts-library/scripts/requirements.txt] --> orchestrator
    config[.github/extensions/prompts-library/scripts/config.yaml] --> orchestrator
    monitor[预留:日志与监控] --> orchestrator
  end
📈 性能基准 (可选)

📈 性能基准 (可选)

本仓库是既有资源工具箱,不对模型或程序效果作统一性能保证;可在具体任务中跟踪下列可观测指标(当前主要依赖人工记录,可在 progress.md 中打分/留痕):

指标 含义 当前状态/建议
提示命中率 一次生成即满足验收的比例 待记录;每个任务完成后在 progress.md 记 0/1
周转时间 需求 → 首个可运行版本所需时间 录屏时标注时间戳,或用 CLI 定时器统计
变更可复盘度 是否同步更新上下文、文档和 Git 提交 通过 commit、CHANGELOG 与必要的 tag 留痕
例程覆盖 是否有最小可运行示例/测试 建议每个示例项目保留 README+测试用例

🗺️ 路线图

以下是 2025 Q4–2026 Q2 的历史规划,不代表当前进度或交付承诺;原日期仅用于回溯。 当前交付以仓内文档、代码与提交记录为准,新排期待确认。

gantt
    title 历史规划(非当前进度)
    dateFormat YYYY-MM
    section 原计划 (2025 Q4)
    补全演示GIF与示例项目: 2025-12, 30d
    外部资源聚合完善: 2025-12, 20d
    section 原计划 (2026 Q1)
    prompts 索引自动生成脚本: 2026-01, 15d
    一键演示/验证 CLI 工作流: 2026-01, 15d
    文档索引与引用门禁增强: 2026-02, 10d
    section 原计划 (2026 Q2)
    模板化示例项目集: 2026-03, 30d
    多模型对比与评估基线: 2026-04, 30d

📚 功法体系

功法体系

序号 说明项 内容
1 工具的名称 功法体系。本区块说明的是一组可复用内容,不对应单一功法。
2 是什么 统一导航思想、准则、思维模型、方法与工程流程;经验、道法术器、实验性方法和哲学作为同一集合中的原始文集保留。
3 为什么 让读者按当前问题选用适用内容,避免从首页分散的旧栏目或独立分库中查找。
4 怎么做 先明确当前任务的问题,再从功法体系目录选择文集或条目;具体用法以条目说明和来源为准。
5 扩展 需要继续阅读时进入相应原始文集;文集归并本身不创建新的功法身份或登记条目。
6 关联信息 工具解释模板 v0规定说明结构;具体类型和边界见功法体系目录。
7 出处 功法原始资料记录逐条身份、内容版本、冻结来源与已有意见;生成总表用于浏览。
8 相关图书 本区块未列集合级书目;具体书目须按对应条目的来源核实,未核实前不补列。
9 它要解决什么问题? 帮助读者从统一入口按任务找到可参考的思想和方法;集合本身不是单一问题求解器,具体问题由各条目说明。
10 为什么这样设计? 把既有内容保留在同一集合中,既维持原文可追溯,也不恢复经验、道法术器、实验性方法和哲学的首页独立栏目或分库入口。
11 内部如何实现? 以data.json为唯一维护数据,由生成器输出轻量README导航页和天、地、玄、黄四阶正文;逐条身份、内容版本和来源绑定仍按原登记记录维护。
12 付出了什么代价? 现有总览没有集合级成本测量;不能据此认定维护或应用成本为零,具体限制以各条目来源为准。
13 比较不同技术与方法。 应在同一问题和适用条件下比较具体条目;不同任务中的效果或品级不能直接互比。
14 提炼共同规律。 当前可归纳的共同做法是先看问题,再选择方法;不把目录归类或已有初评当作统一效果证明。
15 明确这些规律成立的前提与适用条件。 选择依赖具体任务和条目的适用条件、限制;文集归并不等于全部内容已经逐条登记,已有初评也不等于正式效果验证。

🧰 法器体系

法器体系

序号 说明项 内容
1 工具的名称 法器体系。本区块说明工具、入口和依赖的集合,不对应单一产品。
2 是什么 整理 Vibe Coding 流程中使用或依赖的工具、可调用入口和依赖类别;固定来源实现、当前运行实例、候选对象与抽象类别分别记录。
3 为什么 帮助读者理解各对象在 Vibe Coding 工作流中的位置;重要性分级不代表实现质量、运行状态或任务效果。
4 怎么做 先明确任务,再核实具体对象的来源、版本、可用性和权限;选用流程见法器体系说明。
5 扩展 新增或延伸说明须先明确对象身份和来源;抽象依赖类别不自动代表具体产品、部署或已启用能力。
6 关联信息 工具解释模板 v0、法器体系说明(分类、重要性、选用方式与固定 MCP 源码副作用边界)及法器类型与正式效能规约。
7 出处 法器登记源是唯一可编辑数据源;法器重要性总表是生成视图。固定来源和选区按登记记录核对,不据此推断当前运行。
8 相关图书 本区块未列集合级书目;具体书目须按对应对象的来源核实,未核实前不补列。
9 它要解决什么问题? 帮助读者识别 Vibe Coding 工作流中的工具角色、可调用入口和依赖类别;它不是某个工具,也不保证对象当前可用。
10 为什么这样设计? 将固定来源实现、运行实例、候选对象和抽象类别分开记录,避免把来源、依赖关系或名称相似误当成同一对象。
11 内部如何实现? 登记数据生成浏览总表;具体实现机制须根据各对象对应的固定来源、版本和选区说明,不能从集合摘要推断。
12 付出了什么代价? 本区块没有集合级成本或效能测量;具体资源代价和副作用须按对象来源核实。文件级许可线索仅作支持证据,不等于许可批准或再分发授权。
13 比较不同技术与方法。 30 项分级比较的是 Vibe Coding 重要性,不是质量或效能;方案比较须限定同一任务、对象层级和适用条件。
14 提炼共同规律。 应分别核对对象身份、重要性、当前运行状态、许可和效果证据;其中一项不能替代其他项。
15 明确这些规律成立的前提与适用条件。 当前 30 项按重要性暂分天阶 4 项、地阶 12 项、玄阶 9 项、黄阶 5 项;重要性不代表实现质量、运行可用性或效能验证。正式效能量表仍为草案,评级尚未完成。

Star History

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Languages
Python 89.2%
Shell 9.8%
Solidity 0.7%
Makefile 0.3%