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Comprehensive Polymarket skill covering prediction markets, API, trading, market data, and real-time WebSocket data streaming. Build applications with Polymarket services, monitor live trades, and integrate market predictions.
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Vibe Coding 指南
一个通过与 AI 结对编程,将想法变为现实的终极工作站
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🖼️ 概览
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为核心,避免让 AI 失控导致项目混乱。
核心理念: 规划就是一切。 谨慎让 AI 自主规划,否则你的代码库会变成一团无法管理的乱麻。
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。
🔑 元方法论 (Meta-Methodology)
该思想的核心是构建一个能够自我优化的 AI 系统。其递归本质可分解为以下步骤:
延伸阅读:A Formalization of Recursive Self-Optimizing Generative Systems
1. 定义核心角色:
- α-提示词 (生成器): 一个“母体”提示词,其唯一职责是生成其他提示词或技能。
- Ω-提示词 (优化器): 另一个“母体”提示词,其唯一职责是优化其他提示词或技能。
2. 描述递归的生命周期:
-
创生 (Bootstrap):
- 使用 AI 生成
α-提示词和Ω-提示词的初始版本 (v1)。
- 使用 AI 生成
-
自省与进化 (Self-Correction & Evolution):
- 使用
Ω-提示词 (v1)优化α-提示词 (v1),从而得到一个更强大的α-提示词 (v2)。
- 使用
-
创造 (Generation):
- 使用进化后的
α-提示词 (v2)生成所有需要的目标提示词和技能。
- 使用进化后的
-
循环与飞跃 (Recursive Loop):
- 将新生成的、更强大的产物(甚至包括新版本的
Ω-提示词)反馈给系统,再次用于优化α-提示词,从而启动持续进化。
- 将新生成的、更强大的产物(甚至包括新版本的
3. 终极目标:
通过此持续的递归优化循环,系统在每次迭代中实现自我超越,无限逼近预设的预期状态。
🧭 道
- 凡是 ai 能做的,就不要人工做
- 一切问题问 ai
- 目的主导:开发过程中的一切动作围绕"目的"展开
- 上下文是 vibe coding 的第一性要素,垃圾进,垃圾出
- 系统性思考,实体,链接,功能/目的,三个维度
- 数据与函数即是编程的一切
- 输入,处理,输出刻画整个过程
- 多问 ai 是什么?,为什么?,怎么做?
- 先结构,后代码,一定要规划好框架,不然后面技术债还不完
- 奥卡姆剃刀定理,如无必要,勿增代码
- 帕累托法则,关注重要的那20%
- 逆向思考,先明确你的需求,从需求逆向构建代码
- 重复,多试几次,实在不行重新开个窗口,
- 专注,极致的专注可以击穿代码,一次只做一件事(神人除外)
🧩 法
- 一句话目标 + 非目标
- 正交性,功能不要太重复了,(这个分场景)
- 能抄不写,不重复造轮子,先问 ai 有没有合适的仓库,下载下来改
- 一定要看官方文档,先把官方文档爬下来喂给 ai
- 按职责拆模块
- 接口先行,实现后补
- 一次只改一个模块
- 文档即上下文,不是事后补
🛠️ 术
- 明确写
// HOW IT'S BUILT
KEY FILES