文章摘要
文章介绍了vibe coding模板，其可解决AI Agent协作开发痛点，搭建高效开发流水线。模板有七大专属Skill分工，核心设计围绕AGENTS.md、web - search、knowledge - explainer展开。项目迁移应循序渐进，逐步沉淀规则。该模板可将协作转化为标准化工作流，供开发者迭代使用。

近期围绕vibe coding开发模式的讨论热度颇高，不少使用AI辅助编程的开发者都分享了相关体验。我日常深度依赖AI工具开展项目开发，此前曾遭遇过一次令人懊恼的突发状况：登录Codex的Windows客户端后，再重新打开VSCode的Codex插件时，本地存储的所有历史对话文件全数丢失。

我平时的开发工作高度依赖这些日积月累的历史记录，此前撰写提示词的习惯是先调取过往逻辑完整的优质提示词，复制后结合Codex的中等推理模式生成适配当前需求的个性化prompt，再切换至高或超高推理模式开展正式开发。当本地对话记录彻底消失后，大量常用的提示词也随之遗失，这给后续开发带来了不小的麻烦。

这次经历让我意识到，仅将协作工作流留存于对话历史中存在极大的安全隐患，也因此加速了一套vibe coding协作模板的开发。无论后续遭遇Codex对话文件意外丢失、AI账号封禁、接手全新陌生的小型项目，或是入职新公司面对陌生代码环境，这套Agent协作模板都能帮助快速搭建高效的开发流水线。

模板核心解决的开发痛点

借助AI Agent生成初始代码往往并非难事，但真正的挑战在于长期的协作式开发。当项目推进到一定阶段，开发者常会遇到一系列重复出现的问题：

  • 更换仓库时，需要反复向Agent讲解项目规则、测试方式、交付格式与不可修改的边界要求
  • 想要让Agent开展代码审查时，很难让它真正围绕当前的代码差异、项目规则与潜在风险精准定位问题
  • 试图沉淀高频开发流程时，现有的prompt只能适配单次任务，更换场景后就需要重新编写
  • 深度使用vibe coding模式后，开发者自身可能反而难以理解Agent生成的代码与方案，遇到陌生技术点时需要先补充背景知识，理清核心原理、关键术语与项目落地逻辑，否则后续开发方向极易失控
  • 当任务依赖最新官方文档、论文、API或基准测试数据时，Agent可能凭借过时的训练知识给出看似确定的答案，后续实现也会被模型幻觉带偏

vibe-coding-template并未绑定特定业务场景，也不会为项目规定唯一的开发模式，开发者可以将其视为一套可灵活调整的Agent协作模板，复制到目标项目后，结合自身真实开发习惯逐步改造为专属工作流。

七大专属Skill的功能分工

  • agents-md-creator 用于生成或更新项目级的AGENTS.md文件。很多Agent协作问题看似是单次prompt编写不到位，实则根源在于项目规则未得到有效沉淀。如果仅依靠临时提醒，Agent很容易遗忘内容质量标准、测试方法、版本管理策略、修改记录格式、编码规范与错误处理边界。通过该skill先明确长期协作的底线，比如代码质量管控方式、修改前必读文件、真实可用的测试命令、版本与修改记录规则、错误处理原则、进度播报格式，以及禁止无依据添加固定超时、长度截断等防御性编程逻辑。

  • project-prompt-creator 用于处理一次性开发任务，适配代码编写、缺陷修复、文档撰写、功能验证等场景，将本轮任务的具体内容、需优先阅读的文件、不可修改的范围、测试方法与最终交付要求整理为可执行的prompt。

  • plan-mode-planner 适用于方向不明、风险较高、需要用户先决策的任务，它解决的并非Agent的代码编写能力，而是复杂任务启动前的决策顺序问题。不少任务失败并非因为Agent不会写代码，而是它过早进入编码环节。Plan模式的作用是让Agent先放缓节奏，仅开展只读探索、文件阅读、信息检索与静态分析，先提炼出少数需要用户决策的关键问题，再进入实现阶段，这样可以大幅减少写完大量代码后才发现方向错误的返工成本。

  • code-reviewer 用于生成代码审查的prompt，适配代码差异审查、PR审核、指定文件检查、配置变更校验或发布前风险排查等场景。其核心是让AI基于真实的代码差异、项目规则与可追溯的证据定位问题，并提供可定位的问题证据、影响范围说明、修复方向与验证建议。

  • web-search 用于降低Agent的模型幻觉风险。当任务依赖互联网最新信息、平台规则、学术论文、基准测试数据、发布说明、官方API或技术选型时，不能仅依靠模型的训练记忆得出结论。该skill会优先调用官方文档、行业标准、供应商文档、官方GitHub仓库、学术论文与基准测试官方页面，将信息来源的差异整理为可追溯的依据。更关键的是，检索结果最终需要回归工程判断，包括当前项目是否受影响、测试是否需要覆盖真实环境等内容。

  • knowledge-explainer 解决的是vibe coding过程中容易被忽略的一类问题：Agent生成代码的速度很快，但开发者自身未必真正理解对应的技术点。比如为何数据处理流程要如此设计、为何基准测试要采用该评测口径、为何一个模型方法要拆分为多个模块实现。如果这些问题未得到清晰解答，后续项目开发会越来越依赖Agent的输出，开发者自身却越来越难判断代码或方案的合理性。该skill适用于技术原理讲解、从零教学、面试口述、项目答疑与答辩准备，当涉及最新资料时，可联动web-search先降低模型幻觉风险，再开展讲解。

  • project-skill-creator 用于创建项目专属的本地skill。当某一开发流程反复出现，且触发条件、输入输出、边界规则都稳定后，可将其封装为项目长期复用的skill。

核心设计哲学解析

AGENTS.md的底层逻辑

AGENTS.md的核心作用是将长期有效、反复复用的协作规则固定下来，它需要回答四个核心问题：项目中的Agent在开始工作前必须知晓哪些内容？哪些操作是被禁止的？如何验证任务完成情况？如何向开发者汇报工作进度？

具体来说，AGENTS.md需要包含以下几类内容：

  • 执行环境前置规则：明确操作系统、默认shell、工具链要求，避免Agent使用错误的命令
  • 顶层代码生成约束：规定代码语言、编码规范、注释要求、命名规则等所有代码产出必须遵守的底线
  • 修改前必读文件：列出进入项目后必须先阅读的文件，避免开发者在不了解项目全局的情况下随意修改
  • 测试验证标准：提供真实可运行的测试命令与验证通过的标准
  • 修复报告规则：明确每次Agent完成修改后如何记录相关内容
  • 错误处理原则：禁止无依据添加防御性编程逻辑，说明哪些修改可能带来隐藏风险
  • 输出与验收格式：规定任务完成后必须说明修改内容、验证方式、证据路径与未覆盖的风险点
  • 进度播报格式：在长任务执行过程中，Agent需要定期输出进度信息，让开发者清晰知晓其工作内容与进度，避免全程处于黑箱状态

其中进度播报与禁止无依据防御性编程这两条约束，均来自实际开发中的踩坑经历。长任务开发中最让人煎熬的并非Agent执行缓慢，而是开发者无法知晓其当前的工作状态：它可能正在读取文件、运行测试，或是卡在某个报错中，但如果没有中间反馈，整个过程就像一个黑箱。进度播报格式将执行过程拆解为步骤、目的、执行命令、当前结果、证据路径与备注，让Agent的工作过程可观察、可追溯、可复盘。

防御性编程的问题则更为隐蔽，Agent常会主动添加一些看似稳健的兜底逻辑，但由于代码表面没有报错，Agent也不会主动告知添加了哪些兜底逻辑。因此AGENTS.md必须明确规定：禁止无依据添加防御性逻辑。如果确实需要添加限制，必须说明依据、触发条件、可见行为、误伤风险与验证方式。

AGENTS.md的另一个重要原则是明确最小化修改的边界。默认情况下应优先进行最小必要的改动，但最小化修改并非盲目保守。如果仅要求最小化修改，Agent很可能会偷懒，将任务理解为仅修改少量代码，最终产出不符合真实用户需求、工业场景或业务实践的方案。更常见的问题是，两个平行功能本应保持一致，但Agent仅在其中一个功能中补充了新设计，另一个仍保留旧逻辑，后续维护会变得越来越割裂。因此需要明确：当面向真实用户需求、解决反复未修复的缺陷，或是为了贴合真实业务实践时，可以允许更大范围的重构，但在进行大改前必须说明问题根因、必要性、影响范围、回归方案与可回滚边界。

AGENTS.md无需一次编写完善，更好的方式是随着项目推进，将实际踩过的坑、反复出现的偏差、经过验证的工作流逐步沉淀进去。

web-search的设计思路

该skill的核心定位是降低Agent的模型幻觉风险。模型对于热门前沿知识的记忆往往存在偏差或过时的情况，当任务依赖新版文档、平台规则、学术论文、基准测试数据、API或技术选型时，直接依靠模型回答往往会给出看似确定但实则错误的结论。更麻烦的是，如果开发者未意识到结论存在问题，后续的开发与方案设计就会沿着错误方向推进，带来极高的返工成本。

web-search的核心设计是将检索结果与工程判断绑定，而非仅提供几个链接。它遵循一套明确的最小检索流程：

  1. 明确任务类型：确认是确认官方API用法、开展技术选型、调研学术论文或基准测试数据
  2. 拆分关键词：从用户的原始问题出发，拆解出英文关键词、同义词、库名、版本号、接口名等检索词
  3. 优先查找一手来源：优先访问官方文档、官方发布说明、作者仓库、学术会议页面、基准测试官方主页等权威来源，社区讨论仅可作为补充线索，不可单独作为结论依据
  4. 对来源进行可信度分层：区分已确认的事实、存在冲突的来源与取舍逻辑、工程推断结论、仍需真实环境验证的边界情况

其输出结构围绕工程判断设计，包括问题重述、检索关键词、按来源类型分组的核心发现、结论分层、项目落地要点与来源清单。如果检索服务于代码生成，还需要将结论转换为工程约束：推荐使用的API或库、不推荐的做法、当前项目的最小可行实现方案、需要新增或更新的测试内容。

web-search并不会替代本地代码审查，正确的协作关系是：本地调用链分析+互联网最新信息+真实验证边界三者结合，共同定位问题。互联网最新信息最终需要回归工程约束、测试要求、文档影响与风险边界的判断。

knowledge-explainer的核心价值

该skill解决的是vibe coding过程中容易被忽略的核心问题：Agent生成代码的速度很快，但开发者自身未必完全理解对应的技术点。比如为何数据处理流程要如此设计、为何基准测试要采用该评测口径、为何一个模型方法要拆分为多个模块实现。如果这些问题未得到清晰解答，后续项目开发会越来越依赖Agent的输出，开发者自身却越来越难判断代码或方案的合理性。

knowledge-explainer的设计哲学是将Agent的产出从“用户可直接使用”推进到“用户可理解、可判断”。它不会仅满足于解释单个名词或给出概念摘要，而是会将技术点结合当前项目进行讲解：核心原理是什么、关键术语如何理解、公式中的变量对应哪些业务含义、评测指标为何如此设计、工程实现为何要做出这些取舍。

其优势在于能够将单次讲解转化为后续开发的判断依据，当开发者后续遇到代码实现、模型选择或面试相关的问题时，不仅能记住结论，还能知晓结论的来源、适用场景与需要进一步验证的部分。

项目迁移实操指南

我建议不要直接照搬整套模板，而是循序渐进地适配。首先需要更新根目录下的AGENTS.md文件，以下是通用的根目录AGENTS.md示例：

# 全局协作规则（长期生效）

## 1. 语言与表达
- 永远使用简体中文回复：包括说明、计划、总结、代码注释、README 修改建议、测试说明。
- 允许保留英文原文的场景仅限：代码、命令、报错、文件路径、域名、专有名词。
- 禁止输出英文小标题，如 Thoughts / Plan / Next steps ；统一使用中文标题。
- 如果误写了英文解释，必须立刻改写为中文。

## 2. 默认协作方式
- 优先做最小必要改动，避免无关重构；但最小不是盲目保守，若真实用户需求、反复未修复的 bug 、工业场景或业务实践要求更大范围调整，应先说明根因、必要性、影响范围、回归方案和可回滚边界。
- 先理解现有调用链、入口文件、依赖顺序，再动手修改。
- 发现风险时，先说明风险点，再给出能闭环真实问题的可行改法；不要为了追求局部最小而留下功能割裂或长期维护隐患。
- 输出尽量清晰、可复制、可执行，避免碎片化解释。

## 3. 进度播报格式
在执行命令、读写文件、测试页面、查看日志时，尽量输出简洁的中文进度块，格式如下：
> 🧩 步骤：{一句话描述正在做什么}
> 🎯 目的：{为什么要做}
> ▶️ 执行：{命令、页面、文件路径或操作}
> ✅ 结果：{当前状态}
> 🧾 证据：{可验证证据路径}
> 📝 备注：{可选；最多一句}

## 4. 协作风格要求
- 优先给出可直接落地的改法，不要空谈。
- 优先给出能闭环真实问题的可行方案；如果最小方案会导致功能割裂、不符合业务实践或留下反复返工风险，要明确说明并给出更合适的调整范围。
- 发现风险要明确指出，不要模糊带过。
- 不要为了省事而跳过测试。
- 不要把未验证写成已验证。
- 不要把推测写成事实；有证据就给证据，没证据就明确说明。

然后可以使用agents-md-creator生成项目专属的AGENTS.md文件。这份文件无需过长，核心是让Agent进入项目后明确四件事：该项目的定位是什么、修改前必须阅读哪些文件、哪些边界不可触碰、如何证明任务已完成。

通常需要优先明确以下内容：

  • 项目的核心目标、技术栈与关键目录结构，避免Agent按照自身想象理解仓库内容
  • 代码输出的内容质量要求
  • 修改前必须阅读的README、开发日志、测试说明与相关文件
  • 当前项目真实可用的测试命令
  • 版本号、修改报告记录等长期维护规则
  • 禁止无依据的防御性编程
  • 最终交付时必须说明修改内容、验证方式、证据路径与未覆盖的风险点

完成这一步后，不要立即使用大任务测试，而是先选择低风险的任务，比如修改一小段文档、补充局部测试、修复一个微小的缺陷。随着项目推进，再逐步补充AGENTS.md与各类skill，无需一次编写完善。更好的方式是随着项目开发，将实际踩过的坑、反复出现的偏差、经过验证的工作流逐步沉淀进去。每次更新都应对应一个具体问题，而非凭空添加原则。比如Agent曾误修改某段代码，就将该代码的处理方式明确写入规则；如果某次测试命令经常被漏跑，就将其加入任务验收要求。

后续可按照任务类型逐步使用其他skill：普通开发、修复、文档任务可使用project-prompt-creator整理一次性任务；方向不明、影响范围较大的任务，可先用plan-mode-planner开展只读探索与关键决策；代码修改完成后，可使用code-reviewer检查代码中的风险隐患；遇到官方文档、前沿技术等容易产生模型幻觉的内容时，可先用web-search建立可靠依据；对于自身未完全理解的技术点，可使用knowledge-explainer补充技术原理。

这种迁移方式的优势在于，模板不会变成一堆一次性文件，而是会逐渐演变为项目专属的协作资产。对于开源项目而言，这些内容还能帮助后续参与者更快理解项目的修改、测试与代码审查规则。

总结

这套vibe coding模板旨在将Agent协作转化为可复用、可随项目演进的标准化工作流。如果你也经常使用AI辅助开发工具开展项目，且已经遇到过上下文丢失、模型幻觉严重、Agent过度添加防御性编程逻辑、反复代码审查仍无法定位缺陷等问题，可以将这套模板作为起点，结合自身项目的真实内容与开发习惯逐步迭代。如果觉得这套模板有用，欢迎前往对应的开源仓库点亮star，也欢迎在评论区交流个人的vibe coding经验心得。

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