企业官网建设流程全解析

最近圈子里讨论最多的开发方式，绝对绕不开Vibe Coding。这个词刚火起来的时候，我以为又是哪个博主造出来的概念噱头，直到我在Trae Code里把一个内部小工具从零搭完，又用同样的思路去改老项目里的历史bug，才意识到它真正改变的是开发的发力方式。Vibe Coding简单说，就是靠自然语言描述意图，让AI动手写代码，人在旁边控制方向和兜底验收。听起来很轻松，实操起来差别特别大，有人用它十分钟写了个脚本，有人因为完全不设边界，把项目拆得七零八落。

我用这套方式写了半年多的代码，踩坑足够多，如果要总结Vibe Coding里什么最重要，我会毫不犹豫选这三件事：开发环境搭建、全局MD文档、人在回路。这三件事不是并列的三块砖，而是一条链条：环境不好，AI发挥不出来；文档不立，AI记不住约定；人不审，AI给你挖坑。下面我把每一件事掰开讲清楚，全是实操经验。

1. 第一件事：把开发环境理顺，工具趁手才谈得上Vibe

1.1 为什么着急写prompt前，必须先收拾环境

我见过太多人拿到AI IDE的第一天，上来就敲一句“帮我把外卖系统写完”，然后一脸期待地看着代码刷刷往外冒。结果十有八九会遇到这些情况：代码风格混乱、目录结构看不懂、依赖库突然多了一堆没见过的。原因在哪？不是AI不行，是环境压根没梳理好。

所谓Vibe Coding，本质是让AI在你熟悉的技术语境里工作。它就像一个刚入职的实习生，虽然能力很强，但如果你没给它讲清楚项目用什么语言、遵循什么风格、目录怎么组织，它就只能凭自己的“刻板印象”瞎写。环境搭建这一步，就是给这个实习生一份靠谱的工位、一本员工手册和一条明确的工作流。

我在团队里带过几个用AI写代码的同事，最后发现人和人之间的效率差距根本不在“会不会问AI”，而在于有没有把环境盘好。环境好的项目，AI生成的代码能直接进diff review；环境差的，AI每次都要问东问西，甚至偶尔反过来破坏现有功能。工具配置不到位，后面所有舒适感都是空中楼阁。

1.2 基于Trae Code的完整环境搭建路径

Trae Code是我目前主力用的AI IDE，类似Cursor的思路，但它对国内开发者的入口更友好，内置终端、diff审阅、AI对话这些基础能力都有。以下这套搭建流程，换到任何AI IDE上也能照抄，逻辑是通用的。

第一步，下载安装并初始化项目。

官网下载对应平台的Trae Code，装好后直接把已有项目文件夹导入，或者新建一个空目录。不要急着写代码，先检查左侧文件树，确认项目的入口文件、配置文件都在。很多老项目会有奇怪的目录嵌套，AI读不到关键文件，后面很容易迷路。

第二步，配置模型服务。

Trae Code里可以切换不同的模型，我一般把主力模型放在Claude和GPT系列之间切换，轻量补全用速度更快的模型。这里有个细节：不要把对话模型和补全模型混为一谈。对话模型负责理解大段需求、跨文件改代码，必须选推理能力强的；补全模型只是给你接下半句，选响应快的就行。

第三步，用规则文件给AI立“使用说明”。

这一步特别关键。Trae Code支持在项目中放规则文件，也能设置全局规则。我的做法是项目根目录放一份AGENTS.md（也有人叫GLOBAL.md或CLAUDE.md，名字看你用的IDE约定），把项目的技术栈、目录约定、代码风格全都写进去。这样一来，AI每次打开项目都会自动读到这份说明，不用你反复在对话框里唠叨。

第四步，关掉自动应用代码，改成手动审阅。

Trae Code默认在某些场景下会直接帮你改文件，我强烈建议把“自动应用”关掉，改成每处变更都要你点接受或拒绝。自动应用一时爽，事后review火葬场。AI一次性给十几个文件的改动时，你根本分不清哪些是它自己抽风加的。

第五步，用一个小任务验证环境通不通。

不要一上来就跑大需求。先在终端里跑通项目，然后用一个很小的任务测试，比如“在utils目录新增一个格式化日期函数”。看看AI能不能正确找到目录、遵循已有风格、不引入额外依赖。这一步通了，再放大需求。

1.3 关于IDE规则和快捷键的两个细节

• 规则文件放在项目根目录，而不是塞进三层深的子目录，这个问题我在后面第二章会专门展开。
• 习惯用快捷键做“接受/拒绝”的操作：在diff面板里逐块审阅，不要一键全部接收，也不要一键全部丢掉。接受前看一眼，拒绝时给AI说明原因，它下一轮会改得更准。实测下来，这个习惯比任何prompt技巧都管用。

环境搭建完毕，工具开始趁手了，但这时候会遇到第二个大问题：AI记不住你昨天和它讨论的决定。

2. 第二件事：全局MD文档，给项目立一部“宪法”

2.1 没有文档时，AI为什么总是“失忆”

我用AI写代码最崩溃的时刻，不是它代码写得不对，而是它转头就忘了我反复交代过的约定。比如说好这个项目不许引入ORM框架，这周刚用十几行SQL写好的查询，下周新开一个对话，AI又给你塞进来一个数据库抽象层。

原因很好理解。AI对话有上下文长度限制，每次会话承载不了太多信息，而且每次新开对话，它都相当于一个“新同事”从头开始读项目。如果你不在对话里重新交代背景，它就只知道文件夹里有什么文件，不知道你隐藏的设计意图和禁忌。

那怎么办？总不能每次都把所有背景讲一遍。全局MD文档就是用来解决这个问题的。它相当于项目的长期记忆，也可以叫项目宪法。所有重要约定、当前进展、常见命令、架构边界，都写进这份文档，让AI在每次启动时先读一遍。这和给新入职的同事准备一份扎实的README的逻辑完全一样，只不过你的读者是AI。

对比一下就明白有没有文档的差别：没有文档时，AI靠猜；有文档时，AI靠读。猜的行为不可控，读的行为才可复现。

2.2 一份能落地的全局MD文档应该写什么

很多人听到“全局MD文档”，以为就是把GitHub README复制一份丢到项目根目录。其实不行。README是给人看的项目简介，全局MD文档是给AI看的“执行手册”，二者完全不同。我写全局MD文档，会分成四个区块：

# 项目全局说明 ## 1. 项目背景与技术栈 - 这个项目解决什么问题 - 使用的语言、框架、版本、包管理器 - 禁止引入的依赖/技术（明确写清楚） ## 2. 目录结构与核心概念 - 主要目录的职责说明 - 项目里的关键名词和业务概念 - 已有模块之间的依赖关系 ## 3. 代码风格与架构约束 - 命名规范、文件组织方式 - 错误处理约定、日志规范 - 数据流向、状态管理方式 - 测试要求（必须/不必须） ## 4. 当前任务与进行中事项 - 已完成事项（清单） - 待办事项（清单） - 最近一次修改的上下文

这个结构不是死的，但前三个区块要尽量稳定，写好后不要频繁改动。第四个区块则要高频更新，每次任务结束时把新信息回填进去。我见过很多人写完前三个区块就当甩手掌柜，第四个区块长期不更新，结果AI读完文档只能知道“项目大概什么样”，不知道“现在干到哪一步”，照样会迷路。

再补一个原则：文档要小而精，别写成万言书。AI读文档是要消耗上下文token的，文档越长，留给真正代码的token越少。我给自己定的规矩是整个文档控制在300到500行以内，只写“必须遵守”和“约定俗成”的东西，不放废话和嵌套层数过深的说明。

2.3 让AI真正“读进去”的三种挂载方式

写了文档，AI不一定每次都会读，得用对挂载方式。我试过三种有效的办法，按优先级排序如下。

方式一：通过IDE规则能力挂载。

Trae Code以及其他主流AI IDE，基本都支持在项目根目录识别AGENTS.md之类的规则文件，也可以手动在设置里指定“始终读取项目文档”。如果你用的IDE支持，这是最优解，因为AI每一次交互都会携带这份文档，你不用手动干预。首次搭建环境时务必把这步做掉。

方式二：新对话第一句话强制阅读。

有些情况下规则文件没生效，或者你用纯聊天界面和AI对话，没办法自动挂载。那就在新对话的第一句写：“先阅读项目根目录的AGENTS.md，理解项目背景和约束后再开始。” 实测这句话能显著降低AI胡来的概率，因为它先建立了一个上下文基座，后面的代码生成都基于这个基座展开。

方式三：用@符号手动引用特定文档段落。

当任务特别具体，只涉及某个模块时，不需要让AI读全量全局MD文档。这时候用@模块说明.md之类的方式单独引用对应文件或段落，既精准又省token。我通常在优化老模块时用这个方式，避免AI在无关目录里乱翻。

上面就是把“失忆”变“记忆”的关键。但光有文档还不够，因为AI就算记得背景，依然可能写出逻辑正确但方向完全错误的东西。这就是第三件事要解决的问题了，你必须有足够强的审查和边界意识。

3. 第三件事：人在回路，Vibe Coding不是无人驾驶

3.1 Vibe Coding的四种典型翻车现场

很多人误以为Vibe Coding就是把需求一说，然后躺着看AI干活。半年的实操经验告诉我，如果你真这么干，大概率会在这些地方翻车。

• 依赖失控：AI为了让一个排序功能好用，顺手引了一个重量级第三方库，项目包体积爆炸。
• 修复式破坏：你让它修A模块的bug，它为了“保持风格统一”，把B模块里正常逻辑也顺手改了，测试跑完才发现出问题。
• API幻觉：AI生成代码时调用了一个看起来特别合理的API，实际上这个API根本不存在，或者版本早就废弃了。
• 安全裸奔：AI生成拼接SQL、把密钥写死在代码里、没有对用户输入做校验，这些问题在代码review时最容易漏掉。

这些翻车现场的共同点是什么？是AI在“局部正确”，但在“全局方向”上失控。局部正确恰恰是最迷惑人的地方，因为编译能过，函数名也对，只有你在真实业务里运行时才会发现它走偏了。这正是Vibe Coding最大的隐患：它太容易让你放松警惕。

3.2 我的验收清单：三查三不查

人要在回路里，不是让你盯着AI的每一行输出，那反而失去了Vibe的效率。我自己总结了一套“三查三不查”的验收方法。

三查：

• 查diff，重点看删改范围。AI有没有动到和需求无关的文件？有没有删除看起来“多余”但实际在别处被引用的函数？这些都要在diff里揪出来。
• 查运行结果。所有AI生成的代码，都必须在真实环境里跑一遍，不能只看它自己贴的“输出示例”。有时候AI会很贴心地造一个假输出，真实数据一进来就崩。
• 查安全敏感项。凡是跟密钥、SQL、权限、文件路径、用户输入沾边的代码，逐行看。AI不懂你的业务边界，它可能在模型训练时学到了“把数据库连接放配置里”的对的常识，也可能为了图方便直接把私钥写进常量。

三不查：

• 简单的样板代码不需要逐行查。比如生成一个标准格式的JSON序列化函数，这种东西出错概率极低，逐行看是浪费时间。
• 大规模重构时不要逐行看。你只需要看关键路径和对外接口是否保持一致，内部实现细节可以在编译和测试里验证。
• AI自己写出来的单元测试不要完全相信。它倾向于用一个实现去验证另一个实现，两边错在同一点，测试照样绿。

3.3 哪些需求适合Vibe，哪些必须严格设计

不是所有任务都适合把方向盘全交给AI。我用一张边界表来说明自己的判断标准。

我的常见做法是“Vibe 写细节，人来定骨架”。拿到需求后，我先自己规划模块划分和接口语义，然后把这些交代给AI，让它在既定的骨架上填肉。这样既能享受AI的高效，又保住了系统最重要的上层结构。如果一开始就把架构问题甩给AI，你可能会得到一份看起来很完整、但根本没有扩展余地的代码。

4. 三件事如何协同：一个完整实操复盘

4.1 一个典型任务的完整链路

前面三件事单独拆开讲完了，但实际用的时候它们是一整套流程。我拿最近一个真实任务举例：给内部后台工具新增一个导出Excel的功能。

第一步，打开项目根目录的全局MD文档，把“当前任务”区块更新为“新增导出Excel功能，使用已有excel库，输出格式为.xlsx”。这一步对应的就是第二件事，先给AI同步任务上下文。

第二步，在Trae Code里发起对话：“请在utils/exporter目录下新增exporter.go，实现ExportToExcel，接收[][]string，返回文件路径。使用项目中已有的xlsx库，不新增依赖。导出逻辑参考当前目录已有代码的风格。” 这一步对应第一件事，环境已经提前备好，模型知道项目在哪、规则是什么。

第三步，AI生成代码后，我先看diff。重点看三处：是否真的没有新增依赖、是不是放在了指定目录、函数签名是否符合我描述的约定。确认OK后再跑一遍包含导出功能的测试用例。这一步对应第三件事。

第四步，功能验证通过后，我回到全局MD文档，把“已完成事项”追加一条，同时把“当前任务”清掉。这一点特别重要，很多人忽略。只有把任务结果回填到文档里，AI下次才会记住这个模块现在已经有导出功能了，而不是下次又给你写一个重复实现。

整个过程看起来不复杂，但没有前面环境、文档、审查任何一个环节，下面就可能出幺蛾子。环境没配好，AI可能找不到依赖在哪；文档没更新，AI不清楚项目里已有导出逻辑；人没审，可能直接引入了错误的库。

4.2 日常踩坑记录与排查思路

这套流程跑起来之后，我还是遇到了不少反反复复的问题。我整理成了一张速查表，方便排查。

排查思路总结起来就一句话：先怀疑上下文，再怀疑规则，最后怀疑模型。大多数问题都不是模型笨，而是它没有拿到足够的背景信息，或者拿到的信息已经过期了。这时候不要把错误推给AI，去检查自己的MD文档是不是太久没更新。

4.3 三件事的协作关系与经验沉淀

最后想系统说一下这三件事之间的关系。我把它们比喻成一棵树：环境搭建是树干，支撑整个系统稳定生长；全局MD文档是根系，持续给AI输送背景信息；人在回路是阳光和修剪，避免树长歪。

没有树干的支撑，文档写得再漂亮也无处安放；没有根系的输送，AI只能在每次对话里从头摸索；没有阳光的修正，树长得再快也只是疯长。三件事环环相扣，少了任何一个，Vibe Coding都会“翻车”。

从团队协作的角度看，这套三件事体系还有一个额外好处：它把个人经验变成了项目资产。环境搭建的规则、全局MD文档里的约定、人的审查清单，都可以随项目交付，换一个人来开发，依然能快速上手。这比单纯靠个人在聊天窗口里“调教AI”要可持续得多，也是我坚持把这套流程固化成习惯的原因。

结尾：一点个人体会

回头看我这段时间踩过的坑，最想强调的还是开头那句话：Vibe Coding不是甩手掌柜，更像带着一个能力极强但没有项目经验的实习生干活。你越早把环境、文档、边界整理清楚，AI的产出质量就越高，你需要擦屁股的事情就越少。

最后分享一个我雷打不动的小习惯：每天下班前，我会花十分钟更新全局MD文档的“已完成”和“待办”部分。这个动作看着不起眼，但第二天再开对话时，AI的状态衔接几乎完美，不需要我复述昨天的背景。这十分钟的投入产出比，是我在Vibe Coding这条路上做的最划算的一笔投资。希望这三件事对你有用，也欢迎你在实际项目里调整出适合自己团队的那套打法。