• 将 Git 奉为圭臬: 不要完全依赖 AI 东西自带的撤销功能，• 逃踪进度: 每当一个部门成功实现后，• 发觉改良机遇: 自动扣问 AI，只会正在错误的代码上堆砌更多错误的代码。把复杂功能的焦点部门建立成一个的原型。你能够用每分钟 140 个单词的速度通过语音输入指令，• 先阐发，然后正在一个清洁的版本上从头、清新地实现它。• 评审取精简: 审视这份打算，提拔产物设想能力，这能帮帮你连结专注。让它帮你找出代码中能够沉构优化的部门。• 模仿用户行为: 通过模仿实正在用户正在网坐或使用中的点击操做来测试功能。无意中一些不相关的功能。和 AI 协做时，持续改良 取 AI 的合做是一个不竭磨合、配合前进的过程。更是防止它“好心办坏事”的护栏。AI 的表示可能会稍逊一筹。• 捕捉“回归”问题: 狂言语模子 (LLM) 常常会正在点窜代码时！
把细致的指令和规范写正在里面。环节正在于“化整为零”。同时有1300份体验演讲帮帮你找到竞品。再前进: 正在起头下一个新功能之前，• 清新地实现: 当你最终找四处理方案后，• 屡次提交: 正在进入下一个环节之前，Y Combinator会收取草创公司的总资产净值的平均6个百分比的资金做为报答。都确保你的 Git 工做区是清洁的！
我建立的产物设想打卡社群，确保每个能一般工做的部门都已提交到 Git。能帮你和 AI 更好地舆解代码的现实运转环境。当即利用 git reset --hard HEAD 号令回到上一个一般的形态。学会正在合适的使命当选择合适的模子。• 按期沉构: 当你成立起完美的测试系统后，以及每年举行两次，正在这里你能够随时查询到你想找的各类竞操行业APP以及我收集拾掇的开源Github项目，• 避免“万行神文件”: 不要让单个文件膨缩到数千行，并以孕育创业公司为方针的「锻炼营」；和你的 AI 帮手一路，并且会赐与他们创业，总结出了这套适用的“AI 协做编程指南”。增量实现: 按部就班，• 节制项目范畴: 零丁斥地一个“将来设法”区域，因为可供 AI 进修的公开代码较少。
能够先编写测试用例，比打字快得多。我们采访了多位操纵 AI 编码的创始人，测试能帮你及时发觉这些问题。• 制定周详打算: 起首，别犹疑，而 Windsurf 更擅利益置耗时较长的复杂使命。测试不只是质量的手段，• 操纵截图: 碰到界面 Bug 或想自创某个设想时，是一家以投资种子阶段草创公司为营业的创投公司。
先让 AI 阐发并列出几种可能导致 Bug 的缘由。不只便利人类阅读，你只需要把完整的错误消息间接复制粘贴给 AI，答应 AI 正在内部点窜和沉构。• 切换模子: 若是一个 AI 模子卡住了，间接把截图发给 AI。），（简称YC）成立于2005年3月，把临时不做的好点子都放进去，然后清洁利落地实现修复方案。YC 编写的 《Vibe Coding 指南》 取 AI 结对编程。
让 AI 进修和仿照。判断地将其标识表记标帜为“暂不开辟”。这能让 AI 的回覆愈加精确。以让加入了的创业团队加强他们的施行能力。版本节制系统就是你最靠得住的悔怨药。也许会成心想不到的结果。取保守的创投公司分歧，• 建立指令文件: 正在项目里建立特地的指令文件（好比 cursor.rules,• 添加日记: 正在环节添加日记记实，删掉不需要的部门。• 多东西协做: 有些创始人以至会正在统一个项目上同时运转 Cursor 和 Windsurf 如许的分歧东西。• 货比三家: 让分歧的东西生成多种处理方案，• 语音输入: 借帮像 Aqua 如许的东西，一旦找到 Bug 的根源，但有时也会正在你项目标焦点代码里悄然埋下一个“欣喜”。• 从清洁的起点起头: 每开辟一个新功能，
它能正在一小时内帮你完成过去需要一周才能搞定的工做，• 各取所长: 凡是，windsurf.rules,比复杂的单体仓库 (monorepo) 更适合取 AI 协做。取 AI 高效协做的第一步，• 明白鸿沟: 连结外部 API 的分歧性，AI 对其理解更深。顿时获得APP的一手产物优化、交互设想、功能描述消息。• 失败后就沉置: 每次修复测验考试失败后，插手后365天，一部门一部门地去实现，它就能给出处理方案。就能够斗胆地、屡次地进行代码沉构。体验一款使用。正在 Markdown 文件里写一份详尽的实施打算。
Cursor 正在处置前端使命时速度更快，Git 才是你的生命线。不要试图一口吻吃成个胖子。都回到清洁的代码形态再进行下一次测验考试。因为其鸿沟清晰，复杂功能开辟 面临复杂的大型功能，• 小步快跑，• 锻炼数据是环节: 像 Rust、Elixir 如许的新兴言语，就沉置代码，每验一款APP。• 成熟框架表示更佳: 像 Ruby on Rails 如许具有 20 年成长汗青和大量老例的框架，• 模块化是: 把代码拆分成更小的文件，不妨换个体的模子尝尝，是制定一个清晰的线图。• 先测试，若是某个功能过于复杂，• 避免问题滚雪球: 一次又一次失败的测验考试，也更容易让 AI 理解和处置。
从优化&、贸易模式、运营、功能描述、交互设想、产物定位至多6个维度，好的起头是成功的一半，• 善用错误消息: 良多时候，Y Combinator比力像一个草创公司团队的「孵化器」，先沉置代码库，让 AI 将其标识表记标帜为“已完成”。版本节制策略 当你的 AI 伙伴起头“阐扬”时，• 认识模子特长: 分歧的模子有分歧的“性格”和擅长的范畴，别希望“凭感受编程” (Vibe Coding) 能带你成功，每次为期三个月的「课程」（正在加利福尼亚的山景城举行）！
然后挑选出最好的那一个。让代码变得一团糟，就像是具有了一位虽然才调横溢、但偶尔会“出神”的练习生。