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欢迎来到基础版

1. 觉醒：为什么现在是编程最好的时代

2. 心法：像产品经理一样思考

3. 技术：从想法到产品

4. 从 0 到 1 实战

5. 精进技能

从想法到产品的100小时

01-环境搭建与代码运行基础

02-AI使用说明书

03-PRD与文档驱动

04-运行与构建

05-界面与交互

06-环境变量与安全

07-数据持久化与数据库

08-测试与自动化

09-公网访问

11-无服务器部署与CI/CD

12-域名与DNS

13-云服务器部署

14-SEO与分享统计

15-用户反馈与迭代

旧进阶篇（完整）

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基础篇

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第 1 章：觉醒 —— 为什么现在是编程最好的时代

1.1 编程已死，编程永生：从 Coder 到 Commander

1.1.1 2025 年，编程世界发生了什么

1.1.2 从 Coder 到 Commander 的角色转变

1.2 破除迷信：不懂英文、数学不好也能写代码吗？

1.2.1 迷信一：编程需要数学很好

1.2.2 迷信二：要先学好英文

1.2.3 迷信三：需要懂很多技术名词

1.2.4 迷信四：Vibe Coding 只是玩具

1.2.5 迷信五：AI 会抢走程序员的工作

1.2.6 迷信六：AI生成的代码总是完美的

1.3 工具初探：AI 编程工具选型指南

1.3.1 AI 编程工具全景图（2025 年版）

1.3.2 所有工具的共同能力

1.3.3 按你的情况选择

1.3.4 本教程的工具策略

1.4 Vibe vs Spec：AI 编程的两种方式

1.4.1 什么是 Vibe Coding

1.4.2 什么是 Spec Coding（规范驱动开发）

1.4.3 如何选择和切换

1.4.4 Context 管理技巧

1.5 Hello World：你的第一个 3 分钟 AI 网页

1.5.1 目标与准备

1.5.2 Step by Step 操作

1.5.3 恭喜你！你已经完成了什么

1.5.4 常见问题 FAQ

第 2 章：心法 —— 像产品经理一样思考

2.1 思维升级：从"我想做一个App"到"我要解决一个问题"

2.1.1 JTBD进阶技巧：深度理解与应用方法

2.1.1 JTBD实践应用：四场景分析与练习

2.1.1 JTBD理论：从功能思维到任务思维

2.2 逆向思维：先想清楚什么会让项目失败

2.2.1 逆向思维基础：从Carl Jacobi到Charlie Munger

2.2.2 Pre mortem失败模式分析：Vibe Coding项目避坑指南

2.2.3 Pre mortem实战指南：操作步骤与工具模板

2.3 减法思维：MVP不是「最小功能」，而是「最小可验证价值」

2.3.1 MVP基础：从概念到深层含义

2.3.2 真实案例对比：成功与失败的分水岭

2.3.3 功能策略：砍掉功能的艺术与不做清单

2.3.4 实践指南：减法思维的完整应用流程

2.4 故事思维：把用户当作故事的主角

2.4.2 产品即故事：用叙事结构思考需求

2.4.3 三维用户画像：让用户从纸面上站起来

2.4.4 用户旅程地图：把故事可视化

2.4.5 用故事思维写 Prompt：让 AI 真正理解你

2.4.6 实战练习：为你的项目应用故事思维

2.4.7 本节核心要点

2.5 灵魂三问：开发前必须回答的问题

2.5.2 问题一：用户是谁？

2.5.3 问题二：痛点在哪？

2.5.4 问题三：为什么选你？

2.5.5 灵魂三问自检清单

2.5.6 实战案例：四种场景的灵魂三问

2.5.7 本节核心要点

2.6 场景应用：这些思维工具不只是用来「做产品」的

2.6.1 核心洞见：一套思维，多种场景

2.6.2 数据分析场景：让 AI 做出有价值的分析

2.6.3 自动化脚本场景：识别值得自动化的任务

2.6.4 个人工具场景：警惕过度设计的陷阱

2.6.5 家人工具场景：站在他们的角度设计

2.6.6 本节总结：场景化思维速查表

2.7 问题发现：如何找到值得解决的问题

2.7.2 问题就在你身边，只是你没注意

2.7.3 "烦恼日记"法：系统性发现问题

2.7.4 什么样的问题适合用 Vibe Coding 解决

2.7.5 给不同人群的问题发现建议

2.7.6 实战练习：问题发现工作坊

2.7.7 本节核心要点

2.8 本章总结：产品经理的思维工具箱

2.8.2 开发前检查清单

2.8.3 从心法到技法

附录：心法篇补充材料

A. 思维模型速查表

B. 扩展案例库

C. 常见误区诊断清单

D. 深度参考资源

第 3 章：技法 —— 与 AI 对话的艺术

3.1 提示词工程基础：Context is King

3.1.1 什么是提示词工程

3.1.2 Context is King：上下文为王

3.1.3 初学者最常犯的五个错误

3.2 结构化提示词框架

3.2.1 为什么需要框架

3.2.2 S.C.A.F.F. 框架（推荐框架）

3.2.3 Role → Goal → Constraints 框架（简化版）

3.2.4 万能提示词模板

3.2.5 框架选择指南

3.3 进阶提示技巧

3.3.1 Zero shot Prompting：直接提问的艺术

3.3.2 Few shot Prompting：用示例教会 AI

3.3.3 Chain of Thought：让 AI "想一想"再回答

3.3.4 Tree of Thoughts：探索多条推理路径

3.3.5 Self Critique：让 AI 自我检查

3.3.6 技巧选择指南：什么情况用什么技巧

3.4 编写你的第一份 PRD

3.4.1 什么是 PRD，为什么 Vibe Coding 需要它

3.4.2 从第二章成果到 PRD：整合你的思考

3.4.3 适合初学者的 PRD 模板（精简版）

3.4.4 用优先级引导 AI 分阶段开发

3.4.5 PRD 实战：从想法到文档

3.5 迭代对话的艺术

3.5.1 为什么一次提问往往不够

3.5.2 迭代对话的基本模式

3.5.3 有效反馈的艺术

3.5.4 上下文管理：让 AI 记住你说过的话

3.5.5 知道何时开始新对话

3.6 当 AI 不听话时

3.6.1 AI 常见的"不听话"表现

3.6.2 诊断问题：AI 错在哪里

3.6.3 修正策略：怎么让 AI 改对

3.6.4 兜底策略：当 AI 真的搞不定

3.6.5 预防胜于治疗：减少"不听话"的概率

3.7 本章总结与实战演练

3.7.1 本章核心要点回顾

3.7.2 第二章 + 第三章：完整工作流

3.7.3 提示词速查清单

3.7.4 实战演练：综合练习

3.7.5 从本章到下一章

附录：常用 Prompt 模板库

A.1 项目创建类模板

A.2 代码修改类模板

A.3 问题解决类模板

A.4 文档生成类模板

第 4 章：实战 —— 从 0 到 1 开发个人工具

4.1 开始之前：整合你的准备工作

4.1.1 回顾第二章成果：小李的待办清单

4.1.2 准备你的 AI IDE

4.1.3 工具准备与环境检查

4.1.4 本节检查清单

4.2 第一轮：搭建页面框架

4.2.1 用第三章框架写第一个 Prompt

4.2.2 生成静态页面

4.2.3 调整样式与布局

4.2.4 阶段性成果检查

4.2.5 完整 Prompt 对话记录

4.3 第二轮：实现核心功能

4.3.1 功能一：添加任务

4.3.2 功能二：删除任务

4.3.3 功能三：标记完成

4.3.4 迭代优化的艺术

4.3.5 阶段性成果检查

4.4 第三轮：让数据活起来

4.4.1 为什么需要数据存储

4.4.2 使用本地存储（localStorage）

4.4.3 测试数据持久化

4.4.4 完整功能验证与阶段回顾

4.5 Debug 实战：当 AI 代码报错时

4.5.1 常见错误类型速查

4.5.2 用 AI 帮你修 AI 的代码

4.5.3 真实案例复盘

4.5.4 Debug 心法总结

4.6 收尾与回顾

4.6.1 完整项目展示

4.6.2 从 0 到 1 的完整历程回顾

4.6.3 你学到了什么

4.6.4 下一步可以做什么

第 5 章：精进 —— 从「能用」到「好用」

5.1 后悔药：代码改崩了怎么办

5.1.1 一个真实的噩梦场景

5.1.2 零门槛方案：AI IDE 自带历史功能

5.1.3 手动版本管理

5.1.4 进阶方案：GitHub Desktop 入门

5.1.5 GitHub Desktop 实操

5.1.6 版本管理最佳实践

5.2 见世面：把网页发到互联网上

5.2.1 为什么要部署上线

5.2.2 部署平台选择指南

5.2.3 Zeabur 部署实战（大陆首选）

5.2.4 Vercel 部署实战

5.2.5 部署后的实用操作

5.2.6 大陆访问解决方案（可选）

5.2.7 其他部署选择

5.2.8 部署常见问题

5.2.9 本节检查清单

5.3 护城河：AI 时代的安全意识

5.3.0 2025年安全现状：触目惊心的数字

5.3.1 为什么这一节很重要

5.3.2 绝对禁区：永远不要告诉 AI

5.3.3 代码中的安全隐患

5.3.4 初学者安全检查清单

5.3.5 AI 推荐的库安全吗（Slopsquatting）

5.3.6 永远审查代码

5.3.7 本节要点总结

5.4 再进化：项目的持续迭代与优化

5.4.1 你的项目不是一次性的

5.4.2 收集反馈

5.4.3 功能扩展

5.4.4 代码优化

5.4.5 从项目到作品集

5.5 知边界：Vibe Coding 的能与不能

5.5.1 Vibe Coding 能做什么

5.5.2 Vibe Coding 的局限性

5.5.3 什么信号告诉你需要学更多

5.5.4 正确的心态

5.5.5 进阶版预告

5.6 启程前：本章总结与进阶预告

5.6.1 本章核心要点回顾

5.6.2 基础版完整学习路径

5.6.3 你现在能做什么

5.6.4 进入进阶版的准备

5.6.5 结语

结语：给未来的你

下部预告：Vibe Coding 全栈实战教程

进阶版核心内容详解

附录

A. Prompt 速查清单

B.1 JavaScript 错误

B.2 CSS/样式问题

B.3 交互问题

B.4 工具问题

C.1 AI 编程相关

C.2 开发相关

C.3 技术相关

D.1 对话式 AI 对比

D.2 IDE 集成式对比

D.3 专用 AI IDE 对比

D.4 部署平台对比

E.1 个人工具类（10 个）

E.2 效率工具类（10 个）

E.3 内容创作类（10 个）

E.4 数据可视化类（10 个）

进阶篇

第一章：环境搭建与代码运行基础

1.1 代码格式演变

1.2 技术栈概念

1.3 浏览器与服务器基础

1.4 Terminal 终端入门

1.5 Node.js 环境与包管理

1.6 模型与工具

1.7 创建项目

1.8 Localhost 与端口

第二章：AI 使用说明书

2.1 AI 编程的经济学

2.2 VibeCoding 工作流

2.3 MCP、插件与 Skills

2.4 项目规则配置

2.5 高效调试心法

第三章：PRD 与文档驱动开发

第四章：代码运行的三种状态与构建原理

第五章：界面(UI)与交互(UX)

第六章：环境变量与安全机制

第七章：数据持久化与数据库

第八章：功能测试流程与自动化脚本

第九章：Localhost 与公网访问

第十章：Git 版本控制与跨平台协作

第十一章：无服务器部署与 CI/CD 自动化

第十二章：域名解析原理与网络接入

第十三章：云服务器运维与项目部署

第十四章：SEO 、分享与数据统计

第十五章：用户反馈与产品迭代

NEXT LEVEL

进阶版（旧）

0 ｜Bootcamp（概念打底）

0.0 进阶版要学什么——课程概念定义

0.0.1 到底什么才算全栈——全栈开发定义与边界

0.0.2 为什么 Vibe 一下就能编程——Vibe Coding 与传统编程的区别

0.0.3 学完这门课我能做什么——课程目标与预期产出

0.1 计算机基础知识

0.1.1 文件系统：电脑的数字图书馆

0.1.2 进程与端口：餐厅里的服务员和电话分机

0.1.3 权限：谁能动我的数字资产

0.2 命令行：与计算机的直接对话

0.2.1 导航：在数字世界里自由穿梭

0.2.2 文件操作：数字世界的建筑师

0.2.3 权限管理：数字资产的守护神

0.2.4 跨平台：命令行的“方言”

0.3 前端基础：构建用户眼中的世界

0.3.1 搭建网页的骨架——HTML：结构与语义化标签

0.3.2 给网页穿上衣服——CSS：样式与布局基础

0.3.3 让网页动起来——JavaScript：变量/函数/事件基础

0.3.4 为什么骨架、衣服和动作要分开——三者协作：分离关注点的设计思想

0.3.5 你的电脑如何上网——网络基础：HTTP/HTTPS/域名/端口/API 概念

0.3.5.1 浏览器在说什么——HTTP 协议基础：请求/响应/状态码

0.3.5.2 为什么网址会有把锁——HTTPS 与安全：SSL/TLS 证书配置

0.3.5.3 https://www.baidu.com/search?q=www.baidu.com 是什么——域名与 DNS：域名解析与配置

0.3.5.4 电脑上的门牌号——端口与服务：常用端口与服务映射

0.3.5.5 程序间的通用语言——API 设计基础：RESTful 与 GraphQL 概念

0.4 搭建你的编程工作室——开发环境配置：Node.js、包管理器与工具链

0.4.1 工具箱该选哪一个——包管理器选择：npm vs pnpm vs yarn

0.4.2 为什么我的 Node 版本不对——Node.js 版本管理与 nvm

0.4.3 给 JS 代码请个语法保镖——TypeScript 配置与最佳实践

0.5 从随心所欲到规行矩步——JS → TS 思维转换

0.5.1 动态与静态到底在说什么——JavaScript/TypeScript 思维转换：从动态到静态类型

0.6 别让你的网站裸奔——开发安全底线

0.6.1 像保安一样思考——安全设计原则

0.6.2 你的密码放对地方了吗——环境变量与密钥管理：安全存储的最佳实践

0.7 把程序装进集装箱——Docker 核心概念

0.7.1 模具与标准零件——镜像与容器

0.7.2 给集装箱贴上标签——环境变量配置

0.7.3 集装箱之间如何对话——网络与端口

0.7.4 程序关了数据还在吗——数据卷：持久化存储与数据管理

0.7.5 可视化的集装箱港口——1Panel

1 ｜概念与准备

1.1 先让 Hello World 跑起来——工具装配与最小项目验证：Node/VSCode/Cursor/Claude；跑通 Next.js

1.1.1 神器如何选——编辑器选择：VSCode vs Cursor 功能对比

1.1.2 给你的 IDE 装上大脑——AI 助手集成：Trae/Cursor 配置

1.1.3 一键生成项目骨架——Next.js 项目初始化：create next app 详解

1.1.4 亲眼看到第一个页面——Hello World 验证：本地开发服务器启动

1.2 你不是一个人在战斗——Vibe Coding 心法：从"写代码"到"指挥 AI 写代码"

1.2.1 从编码员到指挥官——AI 辅助编程的核心思维转变

1.2.2 让 AI 听懂人话——AI Native 应用特点：自然语言交互与智能化工作流

1.2.3 如何向 AI 下达指令——提示工程基础：如何与 AI 有效沟通

1.2.4 AI 写的代码靠谱吗——代码审查：人机协作的质量保证

1.3 让全世界看到你的作品——最小上线实战与 Vercel/EdgeOne 部署

1.4 如何让 AI 成为真·队友——AI 协作工作流实战与最佳实践

1.5 全副武装你的开发环境——工具链与环境：IDE/Git/Node.js/数据库/部署平台

1.5.1 磨刀不误砍柴工——IDE 选择：VS Code 配置与插件推荐

1.5.2 团队协作如何不打架——Git 工作流：分支策略与协作规范

1.5.3 数据仓库怎么选——数据库选择：PostgreSQL vs MySQL vs SQLite

1.5.4 项目最终落户在哪——部署平台：容器化与云服务选择

1.5.5 零配置的前端部署——Vercel：Next.js 应用的最佳部署平台

1.5.6 国内访问更快的选择——腾讯云 EO：边缘优化与 CDN 加速

2 ｜技术选型与架构蓝图

2.0 选对工具，事半功倍——技术栈全景：统一的技术选型指南与版本管理策略

2.1 为什么我们选这套装备——Next.js + TS + Prisma + OSS 架构全景

2.1.1 选它们图什么——技术栈选择理由：性能/开发体验/生态系统

2.1.2 文件目录就是网页路由——App Router 架构：文件系统路由与嵌套布局

2.1.3 前后端代码写一起？——RSC 渲染策略：服务器组件与客户端组件

2.1.4 在前端直接调后端——Server Actions：服务器端数据变更

2.1.5 图片和文件放哪里最快——OSS 对象存储：文件上传与 CDN 加速

2.2 你的网页何时被创建——Next.js 渲染策略全景

2.2.1 用户浏览器自己渲染——CSR 客户端渲染：SPA 应用场景与性能考量

2.2.2 服务器渲染好再发——SSR 服务器端渲染：SEO 与首屏性能优化

2.2.3 提前渲染好所有页面——SSG 静态站点生成：构建时预渲染策略

2.2.4 半静态半动态渲染——ISR 增量静态再生：静态与动态的平衡点

2.2.5 具体页面具体分析——混合渲染：不同页面的渲染策略选择

2.3 用对新特性才不香——Next.js 核心概念深入：App Router/RSC/Server Actions 实战

2.3.1 弹窗也能当页面——App Router 高级特性：并行路由与拦截路由

2.3.2 为什么 use client 很重要——RSC 性能优化：组件边界与数据流

2.3.3 提交表单的最佳方式——Server Actions 最佳实践：表单处理与错误边界

2.3.4 别让数据不新鲜——缓存策略：fetch cache 与 revalidate 机制

2.4 前后端如何高效协作——接口契约/API Route；请求/响应、幂等、流式返回

2.4.1 先商量好再动手——契约先行：API 接口设计优先

2.4.2 假数据也能开发——Mock 数据：前端独立开发环境

2.4.3 你写你的，我写我的——并行开发：前后端团队协作模式

2.4.4 为什么接口对不上——联调测试：接口对接与问题排查

2.5 代码为什么会越写越乱——架构分层详解：页面/路由、API/HTTP、服务层/业务、数据层/Prisma+SQL

2.5.1 用户能看见的层——表现层：页面组件与路由管理

2.5.2 前后端沟通的层——接口层：API 路由与 HTTP 处理

2.5.3 处理复杂业务的层——业务层：核心逻辑与规则封装

2.5.4 和数据库打交道的层——数据层：ORM 与数据库交互

2.5.5 层与层如何对话——层间通信：依赖注入与接口抽象

2.6 全家桶服务好不好用——拓展：Supabase适用与取舍

2.6.1 Supabase 能帮你做什么——Supabase 服务概览：数据库/存储/认证一体化

2.6.2 什么时候该用它——适用场景：快速原型 vs 生产环境

2.6.3 到底要花多少钱——成本考量：免费额度与付费计划

2.6.4 用上瘾了怎么搬家——迁移策略：从 Supabase 到自建服务

3 ｜前端到后端

3.1 你的文件目录就是网站地图——App Router：文件路由与数据获取

3.1.1 页面放哪，路由就在哪——文件系统路由：page.tsx/layout.tsx/loading.tsx

3.1.2 如何给成千上万的页面做路由——动态路由：参数处理

3.1.3 整理乱糟糟的路由——路由组：组织与布局复用

3.1.4 数据该何时获取——数据获取：fetch/cache/revalidate 策略

3.2 像搭乐高一样构建页面——前端构建块：组件/状态/路由/数据获取/错误与空态

3.2.1 积木的插槽怎么设计——Props 类型定义：接口设计与默认值

3.2.2 积木的状态谁来管——State 管理：useState/useReducer 选择

3.2.3 复杂状态的全局管理——全局状态管理：React Context API vs Zustand/Jotai

3.2.4 积木的副作用怎么办——Effect 副作用：useEffect 依赖与清理

3.2.5 封装你自己的积木——自定义 Hooks：逻辑复用与抽象

3.2.6 积木该多大才合适——组件设计：单一职责与组合模式

3.3 能不能让 AI 看懂设计稿——Figma 集成实战与 AI 协作

3.4 告别选择困难症——Tailwind + shadcn/ui：统一设计体系与组件库

3.4.1 不用想名字的 CSS——Tailwind CSS：原子化 CSS 框架

3.4.2 复制粘贴就能用的组件——shadcn/ui 组件库：安装与使用

3.4.3 告别五颜六色的黑——设计系统：颜色/字体/间距规范

3.4.4 手机和电脑都能看——响应式设计：移动优先的布局策略

3.5 别靠猜来找 Bug——Debug 实战：断点/Network/日志/错误边界

3.5.1 看看网络请求慢在哪——Network 面板：请求分析与性能优化

3.5.2 代码到底跑没跑——Console 调试：日志输出与错误排查

3.5.3 为什么页面这么卡——Performance 分析：渲染性能与内存泄漏

3.5.4 组件状态对不对——React DevTools：组件树与状态检查

3.6 别把厨房建在客厅——API Route 与服务层分离：输入/输出、幂等、鉴权、错误与重试

3.6.1 你的 API 长啥样——API Route 结构：GET/POST/PUT/DELETE 处理

3.6.2 非法请求怎么拦住——请求验证：参数校验与类型安全

3.6.3 业务逻辑放哪里——服务层设计：业务逻辑封装与复用

3.6.4 统一处理报错——错误处理：统一异常处理机制

3.7 崩了和没数据时怎么办——可用性：错误/空态/加载骨架；Error Boundary

3.7.1 一个组件崩了，别全崩——错误边界：React Error Boundary 实现

3.7.2 什么都没有时显示什么——空态设计：无数据时的用户体验

3.7.3 白屏时该怎么办——加载状态：Skeleton/Spinner 组件

3.7.4 网络不好能重试吗——错误重试：用户友好的错误恢复

3.8 别让少数人用不了你的产品——可访问性/UX 原则/设计令牌/颜色与对比度/i18n

3.8.1 键盘能不能用你的网站——可访问性标准：WCAG 2.1 基础要求

3.8.2 系统化管理你的设计——设计令牌：颜色/字体/间距的系统化管理

3.8.3 色盲用户能看清吗——颜色对比度：视觉障碍用户的友好设计

3.8.4 外国人能用吗——国际化：i18n 框架与多语言支持

3.8.5 翻译得接地气吗——本地化：l10n 文化适配与地区差异

4 ｜数据库与数据生命周期

4.1 数据关系要先理清——数据建模与 ER 图：实体/关系/约束；面向变更与演进

4.1.1 你的数据有哪些主角——实体识别：业务对象抽象与属性定义

4.1.2 主角之间什么关系——关系设计：一对一/一对多/多对多

4.1.3 数据表的设计规则——范式理论：1NF/2NF/3NF 规范化过程

4.1.4 规则可以被打破吗——反规范化：性能优化的权衡考虑

4.2 数据库到底在忙什么——关系型数据库：CRUD/索引/事务

4.2.1 增删改查的背后——CRUD 操作：Create/Read/Update/Delete 基础

4.2.2 为什么查询这么快——索引原理：B Tree 索引与查询优化

4.2.3 转账为什么是安全的——事务特性：ACID 属性与隔离级别

4.2.4 同时操作数据怎么办——并发控制：锁机制与死锁预防

4.2.5 张三为什么看不了李四的数据——行级安全：PostgreSQL 核心安全特性

4.3 如何命令数据库干活——SQL 基础操作：表/行/列、主键/外键、索引、事务、JOIN、CRUD

4.3.1 如何创建一张表——DDL 数据定义：CREATE/ALTER/DROP 语句

4.3.2 如何操作表里的数据——DML 数据操作：INSERT/UPDATE/DELETE/SELECT

4.3.3 如何给数据上规矩——约束定义：主键/外键/唯一/检查约束

4.3.4 如何关联多张表——JOIN 查询：INNER/LEFT/RIGHT/FULL JOIN

4.3.5 如何统计数据——聚合函数：COUNT/SUM/AVG/MAX/MIN

4.4 告别手写 SQL——Prisma 实战应用

4.4.1 Prisma 安装配置：CLI 工具与依赖管理

4.4.2 Schema 文件结构：generator/datasource/model

4.4.3 模型定义：字段类型与关系映射

4.4.4 数据库连接：连接字符串与环境配置

4.4.5 迁移与类型生成：db:generate / db:migrate

4.4.6 种子数据：prisma/seed.ts 与 npm run db:seed

4.4.7 复杂关系如何设计——数据建模最佳实践

4.4.8 查询如何更高效——高级查询技巧：关联查询与性能优化

4.4.9 数据如何保证一致——事务处理：数据一致性保证

4.5 线上数据库动手术——数据库迁移策略：生产环境的变更管理

4.5.1 开发和生产环境如何同步——迁移策略：开发/测试/生产环境同步

4.5.2 手术失败了怎么办——回滚机制：迁移失败的恢复方案

4.5.3 改表结构时数据怎么办——数据迁移：结构变更时的数据处理

4.6 如何批量制造假数据——种子数据高级应用：多环境数据管理

4.6.1 重复执行也不怕——多环境与幂等造数

4.6.2 测试前后的清理——与测试/E2E 的执行顺序与清理

4.6.3 生产数据不能明文给测试——生产数据脱敏与测试数据生成

4.7 数据打架了怎么办——数据同步：幂等/冲突处理

4.7.1 重复提交了怎么办——幂等性设计：重复请求的安全处理

4.7.2 同时修改了怎么办——冲突检测：并发修改的识别机制

4.7.3 冲突了听谁的——冲突解决：最后写入胜利 vs 合并策略

4.7.4 数据不一致了怎么办——数据一致性：最终一致性与强一致性

4.8 拓展：Supabase 为何如此强大——存储与认证联动

4.8.1 拓展：文件怎么和权限挂钩——存储桶：文件上传与权限控制

4.8.2 拓展：数据一变就通知我——实时订阅：数据变更推送

4.8.3 拓展：离用户最近的计算——Edge Functions：边缘计算函数

5 ｜产品与文档（让人和 AI 都读得懂）

5.1 先把想做的说明白——AI 时代产品开发理念：从传统开发到 AI 协助全流程

5.1.1 为什么 AI 应用不一样——AI Native 应用特点

5.1.10 把 AI 变成专家顾问——批判性专家角色

5.1.2 AI 如何包办开发——AI 协助产品开发全流程

5.1.3 告别繁琐的点击——AI 重塑交互方式

5.1.4 Vibe 如何改变产品设计——Vibe Coding 对产品设计逻辑的重塑

5.1.5 怎么和 AI 好好说话——Prompt 工程核心原则

5.1.6 如何让 AI 记住你的项目——上下文管理策略

5.1.7 别把 AI 累死——工具调用策略

5.1.8 哪家 AI 最懂我——模型选择与应用

5.1.9 AI 写的代码能用吗——代码质量控制

5.2 为什么说先写文档再编码——PRD 基础

5.2.1 这份文档算数吗——文档状态管理

5.2.2 到底改了啥——更新记录格式

5.2.3 去哪里找相关资料——相关文档索引

5.2.4 别让黑话搞晕团队——术语表维护

5.3 不会提需求怎么办——让 AI 帮你问对问题

5.3.1 如何看透题目要求——AI 辅助需求拆解

5.3.2 我该做什么功能——AI 辅助头脑风暴：创意发散与解决方案生成

5.3.3 用户到底想要什么——AI 协助用户洞察：用户画像分析与需求挖掘

5.3.4 从想法到功能列表——AI 辅助功能梳理：从产品想法到功能需求清单

5.3.5 哪些功能最重要——AI 协助 MVP 视角收敛：优先级排序与最小可用版本定义

5.4 你写的文档 AI 看得懂吗——AI 可读的 PRD 文档生成：结构化与机器友好

5.4.1 为什么格式很重要——结构化 PRD：模块清晰、格式规范的文档设计

5.4.2 数据从哪来，到哪去——输入输出定义：明确的数据流与接口描述

5.4.3 万一...怎么办——边界条件与异常处理：系统响应的完整描述

5.4.4 为什么 AI 偏爱 Markdown——Markdown 格式优化：便于 AI 工具解析与复用

5.5 先讲故事再列清单——用户故事、问题陈述、范围与优先级矩阵

5.5.1 像用户一样描述需求——用户故事格式：作为...我希望...以便...

5.5.2 我们要解决什么——问题陈述：现状/目标/约束条件

5.5.3 哪些该做，哪些不做——范围界定：功能边界与非功能需求

5.5.4 到底先做哪个——优先级矩阵：重要性 vs 紧急性分析

5.6 方案是用来减风险的——技术方案要点：接口/数据表/边界/风险；单人自评

5.6.1 程序如何互相调用——接口设计：RESTful API 规范与约定

5.6.2 数据该怎么存——数据表设计：实体关系图与字段定义

5.6.3 哪里归我管——系统边界：内部组件与外部依赖

5.6.4 提前想想会出什么错——风险评估：技术风险与缓解措施

5.6.5 我一个人搞得定吗——单人自评：可行性与工作量估算

5.7 别让文档烂尾——文档即代码：目录与 PR 同步更新

5.7.1 文档该放哪里——文档目录结构：与代码结构的对应关系

5.7.2 改了代码必须改文档——PR 流程：代码变更必须同步文档更新

5.7.3 文档也需要后悔药——文档版本控制：Git 管理文档变更历史

5.7.4 让机器提醒你更新文档——自动化检查：CI 验证文档完整性

6 ｜认证与安全

6.1 别再从零开始写登录注册——NextAuth 快速上手：Google/GitHub 登录实战

6.1.1 开箱即用的认证——NextAuth 配置：providers/callbacks 基础设置

6.1.2 Google 登录怎么接——Google OAuth：应用注册与环境变量配置

6.1.3 GitHub 登录怎么接——GitHub 登录：OAuth Apps 快速接入

6.1.4 用户登录状态怎么保持——会话管理：用户状态持久化与路由保护

6.1.5 登录失败了怎么办——常见问题：登录失败排查与解决方案

6.2 你是谁与你能做什么——认证与授权安全实践

6.2.1 JWT 安全：密钥管理与过期策略

6.2.2 Session 安全：存储与传输安全

6.2.3 Cookie 安全：HttpOnly/Secure/SameSite 属性

6.2.4 OAuth 2.0：授权码模式与安全配置

6.2.5 多因素认证：增强账户安全性

6.3 守好程序的大门——API 安全防护实践

6.3.1 认证与授权：JWT/Session/OAuth 选择与实现

6.3.2 预检不是麻烦是保护：CORS 机制：预检请求与简单请求

6.3.3 脚本别跑野路子：XSS 攻击：反射型/存储型/DOM 型

6.3.4 身份被借用的防线：CSRF 攻击：跨站请求伪造原理

6.3.5 API 限流与防护：请求频率控制与异常检测

6.4 认识常见的网络小偷——常见 Web 安全威胁与防护

6.4.1 XSS：输入验证与输出编码

6.4.2 CSRF：令牌验证与 SameSite

6.4.3 CORS：跨域请求安全策略

6.4.4 同源策略：浏览器安全基础

6.4.5 输入验证：防止注入攻击

6.5 接入微信/QQ 登录——第三方登录集成深度：微信/QQ/钉钉/企业微信

6.5.1 OAuth 2.0 是什么——OAuth 2.0 流程：授权码模式详解

6.5.2 微信登录怎么接——微信登录：微信开放平台与公众号登录

6.5.3 QQ 登录怎么接——QQ 互联平台接入

6.5.4 钉钉登录怎么接——钉钉登录：企业内部应用与第三方应用

6.5.5 多平台账号如何统一——用户账号绑定与解绑

6.5.6 登录异常怎么办——错误处理：登录失败与异常情况处理

7 ｜API 设计与开发规范

7.1 接口是合同不是暗语——HTTP 与 API：方法、JSON、分页与过滤、幂等与重试

7.1.1 动作的规范——HTTP 方法语义：RESTful 设计原则

7.1.2 数据的格式——JSON 数据格式：序列化与反序列化

7.1.3 数据太多分批拿——分页策略：offset/cursor 分页对比

7.1.4 精细化地拿数据——过滤与排序：查询参数设计

7.1.5 手抖多点了几下怎么办——幂等性保证：安全的重试机制

7.2 报错也要说人话——REST 最小原则与错误返回：错误码/错误体/追踪 ID

7.2.1 为什么 REST 这么流行——REST 约束：统一接口/无状态/可缓存

7.2.2 网址该怎么设计——资源设计：URL 路径与资源映射

7.2.3 404 到底是什么——错误码标准：HTTP 状态码使用规范

7.2.4 错在哪要说清楚——错误响应格式：统一的错误信息结构

7.2.5 串起整个请求——追踪 ID：请求链路跟踪与调试

7.3 活的文档才有用——内部 API 文档：Markdown/Swagger/Postman；同库同 PR 更新

7.3.1 API 文档怎么写——文档格式选择：Markdown vs OpenAPI

7.3.2 可以点着玩的文档——Swagger UI：交互式 API 文档

7.3.3 测试 API 的神器——Postman 集合：API 测试与分享

7.3.4 代码改了文档自动改——文档同步：代码变更驱动文档更新

7.4 接口升级了，旧版怎么办——API 版本管理与兼容性：向前兼容的设计原则

7.4.1 v1 和 v2 的讲究——语义化版本：主版本/次版本/修订版本

7.4.2 版本号放哪合适——API 版本控制：URL 路径 vs 请求头版本

7.4.3 新功能别搞坏旧的——向前兼容：字段添加与废弃策略

7.4.4 改了要通知大家——变更日志：API 变更记录与通知机制

8 ｜项目规则与协作

8.1 你的时光机和安全网——Git 基本流程：提交 → 分支 → 合并 →PR→ 回滚；`.gitignore` 的必要性

8.1.1 后悔药怎么吃——Git 基础命令：add/commit/push/pull

8.1.2 平行世界里写代码——分支操作：创建/切换/合并/删除

8.1.3 代码打架了怎么办——冲突解决：合并冲突的处理方法

8.1.4 一键还原到昨天——版本回滚：reset/revert 的使用场景

8.1.5 哪些文件不该被穿越——.gitignore 作用：版本控制的边界管理

8.2 为什么不能随便提交代码——分支策略：Feature→Develop→Main；禁止直推 Main

8.2.1 专业团队的工作流——Git Flow：功能/发布/热修复分支

8.2.2 小团队的敏捷工作流——GitHub Flow：简化的分支模型

8.2.3 主分支不是谁都能动——分支保护：强制 PR 与状态检查

8.2.4 同事帮你看代码——代码审查：PR 模板与审查清单

8.3 让你看懂改了什么——提交规范：Conventional Commits 与 Release Note

8.3.1 提交信息的标准格式——提交格式：type: description

8.3.2 feat 和 fix 是什么意思——类型分类：feat/fix/docs/style/refactor

8.3.3 机器人帮检查格式——自动化：commitlint 与 husky 钩子

8.3.4 自动生成更新日志——发布日志：从提交历史生成 CHANGELOG

8.4 哪些文件不该进仓库——`.gitignore` 管理：依赖/构建/敏感/IDE/系统/日志

8.4.1 黑名单第一条：`node_modules`——依赖/构建产物：`.next/`、`out/`、日志

8.4.2 密码千万别提交——敏感文件：`.env*` 忽略；用 `.env.example` 传达配置

8.4.3 电脑垃圾和编辑器配置——IDE/系统：`.vscode/`、`.idea/`、`.DS_Store`

8.4.4 代码提交前自动检查——防误提交钩子与 CI 联动

8.5 开工前对齐了吗——文档与评审：基本"对齐—验收—留痕"流程

8.5.1 做之前先确认——需求对齐：PRD 评审与确认流程

8.5.2 技术方案靠不靠谱——技术评审：方案设计与风险评估

8.5.3 做完了怎么算——验收标准：功能测试与性能指标

8.5.4 上线的标准流程——上线流程：1Panel 部署与核心理念

9 ｜测试与质量

9.1 懒人的测试金字塔——优先测服务层与 API

9.1.1 测试也分三六九等——测试分层：单元/集成/端到端测试

9.1.2 时间花在刀刃上——测试优先级：投入产出比分析

9.1.3 业务逻辑是核心——服务层测试：业务逻辑验证重点

9.1.4 接口是门面——API 测试：接口契约与边界条件

9.2 在沙盒里跑测试——测试环境与隔离：`.env.test`、迁移、数据清理

9.2.1 测试不能影响生产——测试环境配置：独立的数据库与服务

9.2.2 测试专用的配置——环境变量：测试专用配置管理

9.2.3 测试前初始化数据库——数据库迁移：测试数据库的初始化

9.2.4 每次测试都是全新的——数据清理：测试间的状态隔离

9.3 给你的代码上保险——单元测试/集成测试：Jest + Test DB；seed 前置

9.3.1 测试框架怎么选——Jest 配置：测试框架与断言库

9.3.2 测试数据放哪——测试数据库：内存数据库 vs 真实数据库

9.3.3 测试前准备好数据——Seed 数据：测试用例的数据准备

9.3.4 外部依赖怎么办——Mock 策略：外部依赖的模拟

9.4 出了错如何快速定位——错误处理与日志规范：级别/上下文/脱敏；修复 → 文档同步

9.4.1 错误也分等级——日志级别：ERROR/WARN/INFO/DEBUG 使用

9.4.2 谁在什么时间干了啥——上下文信息：请求 ID/用户 ID/操作类型

9.4.3 日志里不能泄露密码——敏感信息脱敏：实施指南与安全设计原则

9.4.4 崩了也要优雅——错误恢复：异常处理与用户提示

9.4.5 错误要记录在案——文档同步：错误码文档与处理指南

9.5 让机器人帮你守住质量——CI 质量门禁与 GitHub Actions

9.5.1 TS 编译通不过——类型检查：TypeScript 编译验证

9.5.2 代码风格统一了吗——代码规范：ESLint/Prettier 自动检查

9.5.3 项目能打包成功吗——构建验证：生产构建成功性检查

9.5.4 测试覆盖了多少代码——测试覆盖率：代码覆盖率阈值设置

9.5.5 不合格的代码不准合并——门禁策略：失败阻断与通知机制

10 ｜部署与运维

10.1 上线前必须知道的事——云服务/网络/域名/证书

10.1.1 服务器放哪——云服务选择：计算/存储/网络资源规划

10.1.2 网站要备案吗——合规要求：ICP 备案与公安备案

10.2 点点鼠标就上线——1Panel 可视化部署：从零到上线

10.2.1 应用商店还是自定义——界面操作：应用商店 vs 自定义应用

10.2.2 部署到底要填什么——配置要素：镜像/启动命令/端口/卷/环境变量

10.2.3 Next.js 项目怎么部署——Next.js 部署示例：生产构建与端口配置

10.2.4 NestJS 项目怎么部署——NestJS 部署示例：API 服务与数据库连接

10.2.5 部署失败了怎么办——常见问题：端口冲突/环境变量/权限问题

10.3 一键启动所有服务——Docker Compose 编排：多服务协同

10.3.1 编排文件怎么写——Compose 文件结构：服务定义与依赖关系

10.3.2 服务之间如何对话——网络与卷：服务间通信与数据共享

10.3.3 开发和生产用一套配置吗——环境隔离：开发/测试/生产配置差异

10.3.4 服务挂了能自动重启吗——健康检查：服务可用性监控与自动重启

10.4 网站的交通指挥官——反向代理与负载均衡：Nginx 配置实战

10.4.1 请求该转发给谁——反向代理：upstream 配置与请求转发

10.4.2 HTTPS 证书怎么配——SSL 终止：HTTPS 证书配置与自动续期

10.4.3 用户太多了怎么办——负载均衡：多实例分发策略

10.4.4 图片如何加速访问——静态资源：缓存策略与 CDN 集成

10.5 网站生病了怎么办——监控与日志：可观测性体系

10.5.1 网站还活着吗——应用监控：健康检查端点与指标收集

10.5.2 日志太多了怎么办——日志管理：结构化日志与日志轮转

10.5.3 一出错就通知我——错误追踪：异常捕获与告警机制

10.5.4 性能瓶颈在哪——性能分析：响应时间与资源使用监控

11 ｜发布、复盘与教学沉淀

11.1 1.0.0 和 1.1.0 区别在哪——语义化版本与发布流：Release 分支/Tag/公告

11.1.1 版本号的秘密——SemVer 规范：主版本/次版本/修订版本

11.1.2 发布前的准备工作——Release 分支：发布准备与稳定化

11.1.3 打个标签好记录——Git Tag：版本标记与发布点

11.1.4 告诉大家更新了什么——发布公告：变更日志与升级指南

11.2 提交代码即自动上线——GitHub Actions 质量门禁与生产部署

11.2.1 自动化流程怎么写——Workflow 配置：触发条件与执行环境

11.2.2 自动检查质量——质量检查：测试/构建/安全扫描

11.2.3 自动部署到生产——部署流水线：自动化部署到生产环境

11.2.4 CI/CD 里的密码——密钥管理：CI/CD 环境配置与安全存储

11.3 把踩过的坑变成地图——课程化产出：PRD/方案/部署笔记沉淀到 `/docs`

11.3.1 文档如何组织——文档结构：项目文档的组织方式

11.3.2 经验如何传承——知识沉淀：经验总结与最佳实践

11.3.3 如何把项目变成课——教学材料：案例研究与练习题

11.3.4 文档也要跟上代码——版本控制：文档与代码的同步更新

11.4 事后诸葛亮怎么当——复盘模板：问题分析与闭环改进流程

11.4.1 问题出在哪——问题识别：故障现象与影响范围

11.4.2 为什么会出问题——根因分析：技术原因与流程缺陷

11.4.3 怎么彻底解决——修复方案：临时修复与根本解决

11.4.4 下次如何避免——预防措施：流程改进与监控加强

12 ｜高级专题与优化

12.1 为什么 JS 能一心多用——Node 进程与事件循环：回调/Promise/async await

12.1.1 JS 的心脏——事件循环机制：Call Stack/Event Queue/Callback Queue

12.1.2 套娃式回调——异步编程模式：回调函数与回调地狱

12.1.3 链式调用——Promise 链式调用：then/catch/finally

12.1.4 像写同步一样写异步——async/await 语法：同步风格的异步编程

12.2 如何让谷歌/百度搜到你——SEO：SSR/Meta/站点地图/结构化数据

12.2.1 搜索引擎如何工作——搜索引擎优化基础：爬虫与索引原理

12.2.2 SSR 对 SEO 的好处——SSR 优势：首屏渲染与 SEO 友好

12.2.3 网页的身份证——Meta 标签：title/description/keywords

12.2.4 给爬虫画地图——站点地图：XML Sitemap 生成与提交

12.2.5 帮爬虫看懂内容——结构化数据：Schema.org 与 JSON LD

12.3 AI 应用的最后一公里——Vercel AI SDK 与流式响应：Streaming UI 实战

12.3.1 AI 应用的核心模式——流式响应原理：为什么需要 Streaming UI

12.3.2 官方工具包——Vercel AI SDK：安装配置与基础使用

12.3.3 实时生成内容——流式文本生成：useChat/useCompletion 实战

12.3.4 用户体验优化——加载状态与错误处理：优雅的 AI 交互设计

12.3.5 高级应用场景——RAG 与多模态：检索增强生成与图文混合

12.4 超越 HTTP 的实时世界——WebSockets 实时通信：在线聊天与协作功能

12.4.1 为什么需要实时通信——WebSocket vs HTTP：长连接的优势

12.4.2 建立实时连接——Socket.io 基础：服务端与客户端配置

12.4.3 构建在线聊天室——实时消息传递：房间管理与消息广播

12.4.4 处理连接异常——连接管理：断线重连与状态同步

12.4.5 现代化选择——PartyKit：边缘计算的实时通信方案

12.5 超大文件如何秒传——文件分片传输：断点续传/完整性校验

12.5.1 文件拆开传——分片上传原理：大文件切分与并行传输

12.5.2 网断了接着传——断点续传：上传进度保存与恢复

12.5.3 传的数据对不对——完整性校验：MD5/SHA256 哈希验证

12.5.4 上传失败怎么办——错误处理：网络异常与重试机制

12.6 如何友好地爬取数据——爬虫：速率/robots/反爬概要

12.6.1 爬虫的规矩——爬虫伦理：robots.txt 与网站条款

12.6.2 别把对方网站爬崩了——速率控制：请求频率与并发限制

12.6.3 网站如何防爬虫——反爬虫机制：验证码/IP 限制/User Agent

12.6.4 合法地获取数据——合规爬虫：API 优先与数据使用规范

12.7 功能下线的艺术——版本化与变更日志：兼容期与弃用路线图

12.7.1 API 版本的规则——API 版本策略：URL/Header 版本控制

12.7.2 别让升级搞坏旧应用——向后兼容：破坏性变更的避免

12.7.3 优雅地告别——功能下线的平滑过渡

12.7.4 变更要广而告之——开发者沟通机制

实践篇

文科生/商科生项目

理工科学生项目

职场人士项目

我的一点点 Vibe 的编程经验分享——从执行者到决策者

核心技能 (Core 1 4)

AI Agent 开发

🎨 Vibecoding 案例分享：零代码打造 AI 绘本生成器

全栈项目实战

工具与效率

优质文章篇

知名公司博客

AI 辅助发布与 AI 部署助手

使用 ComputeEval 评估 LLM 生成的 CUDA 代码

Claude Code：代理式编码的最佳实践

GitHub Copilot Vibe Coding 工作坊

GitLab Duo Agent Platform：AI 代理平台

Google Gemini 2.0：代理时代的 AI

如何帮助每个人成为 10 倍工程师？

IBM watsonx Code Assistant：主机现代化的代理式 AI 能力

Replit Agent：AI 结对编程员

利用 AI 编码助手大规模开发量子应用：NVIDIA CUDA Q 实践

GitLab Duo Workflow：AI 驱动开发的未来

Microsoft Build 2025：AI 代理时代与开放代理网络

并非所有 AI 辅助编程都是 Vibe Coding

OpenAI 2025 开发者战略

超大上下文窗口：AI 编码助手的性能倍增器

Vibe Coding 案例研究：ScubaDuck

Vibe Coding 详解：工具与指南

使用 Vercel v0 详解 Vibe Coding

Vibe Coding 即元编程

"Vibe Coding" 是未来，但也令人恐惧

Vibe Coding 即将来临（YouTube 版）

使用 Vibe Coding 将博客从 Express 迁移到 Next.js

使用 Amazon Q CLI 进行 Vibe Coding

Vibe Coding 与 Anthropic Claude：AI 辅助软件开发的新时代

使用 GitHub Copilot 进行 Vibe Coding

Vibe Coding 专题讨论

什么是 Vibe Coding？

优质播客

第117期 Vibe Coding：当 AI 将你的想法转化为代码

2025 年 AI 辅助软件开发（DORA 报告深度解读）

AI 与软件开发者 Practical AI #262

Claude Code：Anthropic 的终端 AI 代理

2024 年开发者如何使用 AI 编码工具

如何成为一名 Vibe Coder

像 Claude Code 构建者一样使用它

AI 与裁员潮 Frontend Happy Hour #191

RIP Vibe Coding：2025年2月 10月的兴衰

生成式 AI 对软件开发的影响

Vibe Coding 与 AI 代理的崛起

Vibe Coding 是个问题 Syntax #887

Vibe Coding 即将来临

Vibe Coding Is The Future（Spotify 版）

Vibe Coding 专题讨论

我们仍需讨论 Vibe Coding：对2025年度词汇的反思

研究报告

大语言模型 Vibe Coding 综述

代理式 AI 安全：威胁、防御、评估与未来方向

AI | 2025 Stack Overflow 开发者调查中的 Vibe Coding 章节

AI 50：AI 代理超越聊天

LLM 驱动安全代码生成的实证研究

你从 AI 中获得价值了吗？差距在扩大

Vibe Coding 完全指南：2025年5月版

AI 代码助手的使用与影响研究

从结对编程到 AI 副驾驶：对比研究

从 Vibe Coding 到 Context Engineering：2025年软件开发回顾

AI 对开发速度的影响有多大？

微软 2024 年工作未来报告

并非所有 AI 辅助编程都是 Vibe Coding（但 Vibe Coding 很棒）

代理式 AI 的崛起

保护 AI 生成代码与 Vibe Coding IDE 的安全

2025 年开发者生态系统现状

AI 系统中的技术债务

2025年可视化开发与 Vibe Coding 现状

万亿美元的 AI 软件开发栈

Vibe Coding：对话式 AI 软件开发的混合方法案例研究

Vibe Coding：探索基于 AI/语音编码的研究探针

Vibe Coding：通过与人造智能对话进行编程

Vibe Coding：迈向语义与意图级软件开发的 AI 原生范式

Vibe Coding 与 Agentic Coding 对比

Vibe Coding 白皮书

关于 Vibe Coding 你需要知道的一切（基于 Vercel State of Vibe Coding 报告）

优质 Newsletter

Vibe Coder 新时代已经到来

AI 代理周刊：软件开发版

AI 开发必备通讯

Almost Timely News：我如何使用 AI 编程

Claude Code：代理式编码最佳实践

如何有效使用生成式 AI 完成软件工程任务

我用 Vibe Coding 构建了一个自动撰写 AI 主题 Substack 的系统

两年使用 AI 工具进行软件工程的经验总结

规范驱动的 AI 开发：开源工具包入门

Vibe Coding 的过去与未来

"Vibe Coding" 的真相

2025 年 AI 工程现状：从编码代理到容器化集群

TLDR AI 通讯（2025年12月版）

顶级 AI 代理工作流模式

Vibe Coding // BRXND Dispatch 第76期

Vibe Coding 通讯 | AI 驱动开发的每周见解

Vibe Coding：思考与预测

Vibe Engineering（氛围工程学）

什么是 Vibe Coding？

开发者社区

2025 年 AI 编码最佳实践

AI Vibe Coding 教程 + 工作流（Cursor 最佳实践）

Andrej Karpathy：软件正在再次变革

构建本地 AI 编码助手：Qwen3 + Ollama + Continue.dev 指南

vibecoding：面向 Vibe Coder 的活文档库

Cursor Vibe Coding 教程完全新手版（无需经验）

AI 编码平台的必备最佳实践

从 Vibe Coding 到 CLI 代理：我的 2025 终极开发者指南

Zed 代码编辑器入门：代理式编辑

Google 的 Vibe Coding 平台删除了整个硬盘

完全新手如何开始 Vibe Coding Emergent

2025年 Vibe Coder 访谈[Vibe Coding 意味着完全依赖 AI]

Reddit 上的 Vibe Coding：社区如何分享技巧、妙招和有趣的编程时刻

r/vibecoding：Vibe Coding 专属讨论区

Cursor 编码初学者指南 | Lee Robinson

关于 Vibe Coding 的残酷真相及你为什么应该关心

2025年 Vibe Coding 终极指南（高级工作流版）

Vibe Coding 2025年度方法论

33分钟掌握 Vibe Coding 基础

Vibe Coding 是你为自己设下的陷阱

Vibe Coding 手册

Vibe Coding：AI 生成代码的真相

Vibe Coding vs Agentic Coding：2025 年 AI 驱动开发新手指南

2025年最好的 Vibe Coding 应用是什么？分享你的最爱！

Aider AI 是什么及如何使用：初学者指南

What’s the current best and simplest vibe coding stack? What tools do you need?

Windsurf：2025 年最佳代理式 AI 代码编辑器

Windsurf 初学者教程（AI 代码编辑器）

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研究报告

精选优质学习资源，帮助你保持对行业前沿的关注。

The Trillion Dollar AI Software Development Stack

万亿美元的 AI 软件开发栈

Andreessen Horowitz (a16z)

a16z 深度分析报告，探讨了生成式 AI 如何革命性地改变软件开发。报告涵盖了 AI 编码助手和代理工具如何影响全球 3000 多万开发者。研究分析了市场规模、投资趋势、新兴技术和商业模式。

阅读更多 2025-10

Agentic AI Security: Threats, Defenses, Evaluation, and Future Directions

代理式 AI 安全：威胁、防御、评估与未来方向

这篇综合性学术论文综合了当前关于安全设计代理系统的研究。报告系统分析了 AI 代理系统面临的安全威胁，包括提示注入、数据泄露、模型越狱等攻击向量。研究提出了多层次防御框架。

阅读更多 2025-10

State of Developer Ecosystem 2025

2025 年开发者生态系统现状

JetBrains 年度开发者调查报告显示，85% 的开发者定期使用 AI 工具进行编码，62% 的开发者在某些时候依赖 AI 工具。报告详细分析了不同编程语言、框架和工具的流行度趋势。

阅读更多 2025-09

Are You Generating Value from AI? The Widening Gap

你从 AI 中获得价值了吗？差距在扩大

Boston Consulting Group (BCG)

BCG 基于 1250 多家公司的 2025 年研究显示，只有 5% 的公司在规模化实现 AI 价值方面取得成功。AI 原生公司实现了 5 倍的收入增长和 3 倍的成本改善。报告深入分析了成功公司和落后公司之间的关键差异。

阅读更多 2025-07

Rise of Agentic AI

代理式 AI 的崛起

Capgemini Research Institute

该报告识别 AI 代理为最快出现的技术趋势之一。报告基于全球企业调查数据，分析了 AI 代理在软件开发、自动化工作流程和业务流程优化中的应用。研究提供了关于企业如何实施和管理 AI 代理系统的实用建议。

阅读更多 2025-06

An Empirical Study on LLM-Driven Secure Code Generation

LLM 驱动安全代码生成的实证研究

这项研究全面评估了最先进的 LLM 在安全代码生成方面的表现。研究发现 LLM 生成的代码中往往存在安全漏洞，即使是最新的模型版本也无法完全避免安全问题。研究系统分析了不同 LLM 在处理常见安全漏洞时的表现。

阅读更多 2025-06

From Developer Pairs to AI Copilots: A Comparative Study

从结对编程到 AI 副驾驶：对比研究

该研究比较了传统的人与人结对编程模式与人类-AI 结对编程模式的效果。研究考察了开发者如何将 AI 编码助手作为"结对程序员"来使用，分析了两种模式在代码质量、开发速度、知识转移和开发者满意度方面的差异。

阅读更多 2025-04

AI 50: AI Agents Move Beyond Chat

AI 50：AI 代理超越聊天

Sequoia Capital

红杉资本的 2025 年度 AI 50 报告，展示了企业如何使用代理和推理模型来优化企业工作流程。报告通过分析 50 家领先 AI 代理公司，揭示了该领域的技术趋势、商业模式和市场机会。

阅读更多 2024-12

Examining the Use and Impact of an AI Code Assistant

AI 代码助手的使用与影响研究

这项研究通过企业环境中的案例研究，检查了基于 LLM 的 AI 代码助手对开发者生产力和体验的影响。研究发现，虽然这些工具通常能提升感知生产力，但对开发者体验的影响是复杂的，存在细微差别。研究采用实证方法，跟踪了开发者在实际工作中使用 AI 代码助手的行为模式和工作流程变化。

阅读更多 2024-12

Microsoft New Future of Work Report 2024

微软 2024 年工作未来报告

Microsoft Research

微软年度工作报告的 2024 版本，包含关于编码指标的重要发现。报告指出，88% 的 AI 编码工具用户报告了工作方式的显著变化，即使传统编码指标未显示重大变化。该报告通过大规模数据分析，深入探讨了 AI 工具如何改变软件开发流程、开发者协作模式以及技能需求的演变。

阅读更多 2024-10

How much does AI impact development speed?

AI 对开发速度的影响有多大？

该研究通过控制实验提供了 AI 对开发速度影响的精确估计。研究发现 AI 显著缩短了开发者完成任务的时间。研究考虑了各种因素的控制，提供了关于 AI 编程助手实际生产力提升效果的可靠数据。

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Technical Debt in AI-Enabled Systems

AI 系统中的技术债务

该研究通过对 53 名 AI 从业者的调查，首次系统性地研究了 AI 系统中技术债务的普遍性、严重性和影响。研究发现 AI 项目中的技术债务与传统软件项目有显著差异，包括数据质量问题、模型可解释性挑战等。

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