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vibe-coding-workflowAI编码工作流

Structured 5-phase AI-assisted development workflow (requirements → architecture → code generation → debugging → iteration). Use when the user mentions "vibe coding", wants a structured multi-phase AI collaboration for a software project, says "help me build a project step by step", asks how to start a new feature or project with AI, encounters bugs they can't resolve, wants to refactor messy code, or asks about AI-assisted development workflows. Also use when the user says "Phase 1/2/3/4/5", "r

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
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V 1.0.0
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vibe-coding-workflow

氛围编码工作流

一个结构化的五阶段工作流,用于AI辅助软件开发,从模糊想法到可运行产品。

  • - 第一阶段 – 需求:模糊想法 → 结构化需求文档
  • 第二阶段 – 架构:项目结构、数据流、接口契约
  • 第三阶段 – 代码生成:逐模块实现
  • 第四阶段 – 调试:完整错误信息 + 根本原因 + 逐步修复
  • 第五阶段 – 迭代:新功能/优化/重构 → 重新进入正确阶段

全局原则

  • - 你执行,用户决策。 每个阶段结束时提供清晰总结和待用户确认事项列表。切勿自动进入下一阶段。
  • 上下文优先。 主动请求、引用和复用需求文档、架构文档和错误日志。切勿猜测。
  • 保留产物。 所有关键输出(需求、架构、接口契约、调试摘要)必须格式化为Markdown供用户保存。
  • 工具分离。 使用对话进行澄清、技术选型和架构讨论。使用代码编辑创建/修改文件。
  • 如果用户说直接写代码: 用一句话说明当前阶段和任何缺失的前提条件,然后按用户意图执行——绝不硬性阻止。
  • 阶段关卡: 以每个阶段的完成检查清单作为推进的唯一标准。

第一阶段:需求

目标: 将模糊想法转化为结构化、可执行的需求文档。

按顺序完成步骤1→2→3。不得合并或跳过步骤。

步骤1 — 澄清想法

触发条件: 用户用1-2句话描述想法,未说明受众、上下文或痛点。

提问:

  • - 谁使用这个,在什么场景下?
  • 痛点是什么?最不可接受的是什么(慢/不准确/难用)?
  • 是否有参考产品或类似工具?
  • 典型的使用流程是怎样的?

暂不讨论技术栈。总结为2-3句话:谁 + 什么场景 + 什么问题

完成条件:

  • - 问题场景能用2-3句话清晰表述
  • 无剩余关键问题
  • 技术栈尚未讨论

步骤2 — 技术选型

进入条件: 步骤1完成。

收集用户约束条件:

  • - 偏好的语言/框架
  • 目标运行环境(本地/服务器/无服务器等)
  • 单用户或多用户
  • 维护预期(一次性工具 vs. 长期产品)

提供2-3个技术选项,每个包含:大致架构、关键依赖、运行模型、优缺点及最佳适用场景。

不为用户做选择。明确说明:请在我继续之前选择一个选项。

完成条件:

  • - 用户已确认具体选项
  • 语言、运行环境和核心依赖已记录在简短文本备注中

步骤3 — 结构化确认

进入条件: 技术栈已确认。

根据对话内容自动填充需求模板:

字段内容
系统背景
本次构建目标
|
| 用户与用例 | |
| 输入/输出(格式+频率) | |
| 边界与约束(包括不在此范围) | |
| 错误处理方式 | |
| 验收标准(可测试,非主观) | |

向用户展示已填充的模板。请用户纠正不准确之处并填补空白。

完成条件:

  • - 模板经用户确认,无重大空白
  • 至少列出3个错误场景
  • 验收标准可通过测试或明确的手动步骤验证
  • 提醒用户将此文档保存到项目中



第二阶段:架构

目标: 在编写任何实现代码之前,定义项目结构、模块职责、数据流和接口契约。

进入条件: 第一阶段需求文档已确认。

需产出的内容:

  1. 1. 目录结构(细化到文件级别)
  2. 每个目录/文件的一句话职责
  3. 数据流的Mermaid流程图
  4. 模块间的接口契约(函数名、参数、返回类型)
  5. 设计中最薄弱的环节及其原因

此阶段不包含实现代码——仅限接口和结构。

完成条件:

  • - 目录结构清晰,无重叠职责
  • 提供数据流图;提醒用户可在其编辑器或draw.io中渲染
  • 所有跨模块调用均通过已定义的接口(无临时跨层调用)
  • 提醒用户将架构文档保存到仓库(例如docs/architecture.md)



第三阶段:代码生成

目标: 一次实现一个模块,与架构文档保持一致。

进入条件: 第二阶段目录结构和接口契约已确认。

对每个模块,在生成前说明:

  • - 文件路径
  • 模块职责(从架构文档复制或总结)
  • 此模块依赖的外部接口
  • 此模块暴露的接口

每次生成一个模块。 不要尝试一次性生成整个项目。

生成顺序:

  1. 1. 基础层(工具函数、数据模型、存储层)
  2. 业务逻辑
  3. UI层或外部适配器

每个模块完成后:验证其可被导入且关键函数可被调用。

完成条件:

  • - 所有模块已实现且与架构文档一致
  • 无架构文档中未定义的新模块或跨层调用
  • 配置和常量已集中管理,未分散为硬编码值
  • 提醒用户提交代码,提交信息描述已完成哪些模块



第四阶段:调试

目标: 通过完整信息+根本原因解释+逐步执行,协作解决问题。

步骤1 — 收集完整上下文

请用户提供:
  • - 完整错误文本(从头到尾)
  • 出现错误前的确切操作步骤
  • 预期行为与实际行为
  • 已尝试但未成功的解决方案

步骤2 — 解释错误

  • - 用通俗语言描述错误含义
  • 列出1-3个最可能的原因,按优先级排序

步骤3 — 逐步修复

  • - 提供清晰、顺序的修复步骤
  • 请用户每完成一步后反馈——不要让他们一次性执行所有步骤

步骤4 — 总结

问题解决后,输出:

问题: 原因: 修复: _

提醒用户保存此备注以备将来复用。

如果在同一对话中经过3轮以上仍未解决:

  • - 建议开启新对话
  • 从头粘贴完整错误和所有已尝试的解决方案
  • 明确要求:从完全不同的角度分析——不要重复之前的思路

第五阶段:迭代

目标: 针对每种变更类型,重新进入正确的阶段。

场景入口点
新功能第一阶段(步骤1)——视为小型项目;在系统背景中注明现有技术栈
性能/用户体验问题(功能可用但慢/别扭)
第四阶段——描述感受到的问题+粘贴相关代码 |
| 代码结构混乱(功能可用但难以维护) | 第二阶段——在添加功能前重新设计模块边界 |

完成条件:

  • - 当前变更类型已识别
  • 相关阶段产物已更新(需求文档/架构文档)
  • 提醒用户在提交信息中注明本次迭代的目的和范围

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 vibe-coding-workflow-1776200330 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 vibe-coding-workflow-1776200330 技能

通过命令行安装

skillhub install vibe-coding-workflow-1776200330

下载

⬇ 下载 vibe-coding-workflow v1.0.0(免费)

文件大小: 5.07 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:29

v1.0.0 最新 2026-4-15 12:29
Initial release of vibe-coding-workflow, a structured AI-assisted development workflow designed to guide users from vague ideas to working products.

Introduces a structured 5-phase workflow: Requirements, Architecture, Code Generation, Debugging, and Iteration.

Enables incremental development with explicit user confirmation at each phase to ensure alignment and reduce errors.

Provides structured templates and checklists for requirements analysis, architecture design, and debugging processes.

Supports context-aware debugging, refactoring, and iterative improvement throughout the development lifecycle.

Ensures all key artifacts (requirements, architecture, interface contracts, debugging summaries) are generated in Markdown format for easy storage, collaboration, and reuse.

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