“在这系列文章中，我的目标是通过从零开始编写一个简化版的克隆，展示OpenGL、Vulkan、Metal和DirectX是如何工作的。令人惊讶的是，许多人在学习3D图形API的初期就遇到了困难。”
Vibe Coding 最佳实践
1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要
1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。
2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。
3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个 实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。
4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。
2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）
1) 建议创建一个
2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。
3) 你还应该在
3. 迭代 + 验证 + 提交
1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。
2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。
3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。
4. 为新特性写 feature-specific 文档
1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。
2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。
5. 错误处理 & 卡住时的方法
1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的
2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。
3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。
6. 优化 AI 工具使用
1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。
2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。
3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。
4）频繁清除对话上下文（如
7. 风险意识与权衡
1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。
2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。
3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。
4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。
8. 持续反馈与学习
1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。
2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。
3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。
9. 综合心得
1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。
2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。
3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。
4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。
5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。
1. 清晰规划比盲目 “让 AI 自由发挥” 更重要
1) “Planning is everything” ——不要让 AI 自己随意规划整个项目，否则代码会混乱。
2) 最开始要做一个 Game Design Document（GDD，或者如果是应用的话，就是产品需求文档 PRD），以 Markdown 格式写清你的构想。
3) 之后要让 AI 基于这个设计文档 +技术选型，生成一个 实现计划（implementation plan），而不是直接让 AI开始写代码。
4) 实现计划里的每一步都应该是小粒度，并且附带测试，这样每次 AI 写出的功能都能被验证。
2. 维持上下文一致性：用 Memory Bank（记忆库）
1) 建议创建一个
memory-bank 文件夹，把 GDD、tech-stack、implementation plan、progress、architecture 等重要文档都放进去。2) AI 在生成代码时 “总是” 读取关键规则 /文档（例如 architecture.md, game-design-document.md），以保证它写出来的东西是基于你当前的整体结构，而不是零散乱写。
3) 你还应该在
progress.md 中记录每一步完成情况，在 architecture.md 中补充每个文件或者模块的架构解释。这样未来回顾或让 AI 继续开发时，会更清晰。3. 迭代 + 验证 + 提交
1）用 AI 写第一步（实现计划里 Step 1）之后，不要马上继续下一步，而是让你自己运行测试：确认 AI 写的代码是否满足预期。
2）每完成一个 step，就 commit 一次。这样可以保留历史，也便于后退／修正。
3）每一步都开启新的对话（新的 Chat /新上下文）让 AI “重新读 memory-bank + progress 再继续下一步”。这种方式能避免上下文混乱。
4. 为新特性写 feature-specific 文档
1）在基础框架（base game / app）完成后，想加新功能（特效、声音、UI …）时，不要直接命令 AI 写代码，而是为每个大功能写一个 `feature-implementation.md`：列出小步骤 +测试。
2）然后让 AI 逐步实现这些 feature，保持明确、模块化、可测试。
5. 错误处理 & 卡住时的方法
1）如果 AI 生成功能出错，用 Claude Code 的
/rewind 回到上一步重新尝试。2）对于 JavaScript 错误，建议把控制台（console）日志／错误复制到 VSCode，让 AI 帮你分析。
3）如果问题很复杂、卡住了，可以把整个 repo 做成一个大文件（用类似 RepoPrompt / uithub 的方式），然后请 AI 从整体视图帮你诊断。
6. 优化 AI 工具使用
1）对于小改动（refactor /小调整等），建议使用较小 /中等能力的模型（如 GPT-5 medium）进行，以节省成本，同时保持响应质量。
2）配合使用 CLI 和 VSCode：既可以在命令行里运行 Codex CLI / Claude Code 来看 diff，又可以通过 VSCode 插件维持开发节奏。
3）为 Claude Code 或 Codex CLI 自定义命令，比如 `/explain $arguments`：先让模型理解某个模块 /变量 /逻辑，然后再让它基于理解做任务，这样能提升生成质量。
4）频繁清除对话上下文（如
/clear 或 `/compact`），避免旧对话内容影响新的 prompt。7. 风险意识与权衡
1）虽然 vibe coding 鼓励快速产出，但这种方式有潜在风险：AI 写出的代码可能结构混乱、未来维护困难。社区里有人提到 “代码混乱到调试噩梦”。
2）有人指出 AI 写出的逻辑有 bug（如并发问题、不正确的 API 调用等），这些 bug 很难被察觉，因为代码“看起来对”。
3）如果项目到后期进入生产阶段（或用户较多时），最好考虑重构（vibe-refactor）：有人在社区里专门提供这种服务，把用 AI 快速写出的 “原型 / β 版本” 变得更健壮。
4）保持适度的审查机制：虽然是 vibe coding，但定期审查代码、做重构、建立测试习惯非常重要。
8. 持续反馈与学习
1）每次迭代完成后，不仅记录 progress，还记录 architecture 的变动和思考，这样下次生成代码时 AI 有 “记忆” 可用。
2）如果你卡住了，或者某些 prompt /策略不成功，可以向社区求助（例如 Reddit 的 r/vibecoding）。很多人都在分享他们失败 +成功的经验。
3）建议保持小步快跑 — 用 AI 快速原型验证想法，不要一次把所有功能堆进去。发现方向对了再慢慢加。
9. 综合心得
1）vibe coding 是一个强大的快速原型工具：它可以让你很迅速地把想法验证出来。但它不应该取代所有传统的软件工程流程，尤其是当你追求长期维护或扩大规模时。
2）上下文管理非常关键：记忆库（memory-bank） + 明确规则（Always read architecture / GDD）是维持项目健康的重要支撑。
3）测试不可省略：每一步有测试、每个 feature 都拆开实现并验证，是保证生成代码可用性的关键。
4）灵活结合 AI 与人类判断：AI 写的东西非常有用，但人类需要持续审查、校正、重构。
5）社区很有参考价值：阅读其他 vibe coder 的经验（比如他们卡住了什么、重构怎么做）对自己的实践非常有帮助。
容器的本质是 Linux 命名空间与文件系统操作的组合，其中挂载命名空间是基石。通过理解 unshare、mount、pivot_root 等机制，可以构建出完全隔离的容器环境。掌握这些底层原理有助于深入理解 Docker 和 Kubernetes 中的挂载、卷、网络等高级特性的实现基础。
1. SaaS与智能代理全面融合，软件不再是工具而是“会说话”的生态系统，不适应者将被淘汰或收购。
2. Google继续领跑，OpenAI转型社交公司，功能逼近元宇宙巨头。
3. 无限上下文娱乐终结试播季，AI根据心情动态续写《老友记》、《办公室》等剧集。
4. 微型AI驱动企业爆发，服务小众社群成为新职业。
5. AI定制营养方案取代传统保健品，维生素货架崩塌。
6. AI代理拥有独立钱包，用加密货币交易数据和计算，机器经济交易量超越人类。
7. 邀请制网络回潮，开放网页沦为死地，信誉评分成社交门槛。
8. 搜索被答案合成取代，SEO消亡，LLM优化成为新营销战争。
9. 硬件复兴，AI耳机、设备兴起，智能手机开始衰落。
10. Google、Apple、OpenAI无意中打造新互联网，用户生活在模型驱动的环境中。
11. 个性化教育解构大学，AI导师胜过教授，名校变社交俱乐部。
12. 首批代理驱动的媒体公司出现，自动生成节目和新闻，仅需一名编辑监督。
13. 本地大模型成隐私防线，重大黑客事件促使模型离线运行。
14. 国家发行主权算力信用，管控AI高端计算资源。
15. 预测市场替代用户调研，企业用1万AI角色测试产品前景。
16. 软件即用即弃，应用生成后72小时自动删除，代码变“一次性塑料”。
17. 垂直AI吞噬横向SaaS，细分行业代理胜过大厂CRM。
18. 小众即服务平台兴起，AI监管的兴趣圈子收费订阅。
19. AI零售实时创造产品，需求设计生产营销无缝衔接。
20. 企业内部邮件消亡，代理全权处理，人工介入成为奢侈。
21. 人工介入客户支持成高端服务，99%由AI完成。
22. 首例代理间诈骗曝光，触发全球监管恐慌。
23. AI成为新CRM，客户细分转向情感特征。
24. 大学弃科计算机科学，设立“代理系统”“模型心理学”等新专业。
25. 数据投毒成商品，用户付费混淆AI画像。
26. 无限微应用取代App Store，应用内生成微型软件崛起。
27. 内容饱和迫使平台重回人际社交，唯一信任来自实名认证用户。
28. 风投分裂为数字与实体，资金流向机器人、能源、生物科技。
29. 中层网红消亡，只有顶级魅力和全自动农场存活。
30. 首场主权AI贸易战爆发，国家禁止基础模型出口。
31. 蓝领工种成为避风港，工资飙升。
32. 人情版Airbnb兴起，人工服务成为奢侈品。
33. AI造假经济崩溃，真实资产与体验成为新地位象征。
34. 信任溢价爆发，零AI参与产品标价10倍。
35. 传统互联网被封存，2023年前内容成最珍贵的人类思想库。
36. 识别AI速度低估带来的资产错价，最快财富路径。
37. 治疗先AI后人类，AI心理疗法成为主流。
38. “真人”认证兴起，蓝勾变为“人类生成”标识。
39. 复古成终极炫耀，胶片、手写、原声乐器价值暴涨。
40. AI复制经济创造新竞争，抄袭反而提升原创价值，创作者成为“产品DJ”。
41. 工作大拆分，员工转向结果导向和微型企业。
42. “无AI”成为新有机，强调人类制造的瑕疵美。
43. 语音AI诞生首个后智能手机杀手应用。
44. AI彻底融入日常计算，智能设备成为标配，愚蠢设备被淘汰。
这40+条预测不仅洞察技术趋势，更反映社会、经济、文化的深刻变革。AI不再是辅助工具，而是重塑人类生态的驱动力。唯有掌握AI，懂得用AI赋能思考和创造，才能在2026年站稳脚跟。
真正的技术核心不再是从零写代码，而是掌握“提问模型”的能力——懂得如何引导AI、高效调试，远比盲写代码更值钱。架构理解与代码感知的差距，将越拉越大。
有人补充，Claude在后端逻辑处理上表现出色，结合上下文管理工具，可以极大提升效率。而Gemini 3在前端设计体验上尤其突出，甚至比传统工具更具创造力。也有声音提醒，Gemini 3目前还不够稳定，全面集成还需时间。
此外，未来全栈开发的核心是“模型路由”——用不同AI模型分别负责前后端，关键是保证状态同步和数据一致。开发者更像是“生物API网关”，负责在多模型间传递信息，架构思维和设计能力成为最宝贵的技能。
有人戏称，这就是新型的“全栈工程师训练营”，省去了繁琐配置，专注于构建创新。基础打得扎实，选对技术栈，AI模型本质上只是工具，不管是Opus还是Gemini，都能助力项目成功。
未来的开发者，是懂得驾驭AI、管理复杂系统状态的架构师，而非传统意义上手写代码的工匠。掌握提问艺术，设计思维与模型协作，才是打开全栈新世界的钥匙
