AI辅助编程：Vibe Coding与Spec Coding的最佳实践与场景分析

随着AI编程工具逐渐成为开发者的日常，主流的工作方式可以大致分为两种：Vibe Coding（氛围编程）和Spec Coding（规范编程）。两者各有特点，适用于不同的开发场景。

Vibe Coding 介绍

Vibe Coding，即氛围编程，强调一种“跟着感觉走”的对话式协作。它将传统“编写 - 调试 - 优化”的线性流程，压缩为“需求提出 - AI生成 - 快速测试”的紧密闭环。这种方式旨在顺应开发节奏，拥抱AI的指数级生产力，让开发者更专注于创意和逻辑本身，而非代码的每一个语法细节。

因此，Vibe Coding非常适合创意想法的快速落地验证，或者帮助非专业开发者从零到一构建一个可运行的产品原型。

图1：Vibe Coding 典型的开发工具界面，侧重快速迭代与对话

Vibe Coding 最佳实践

很多人存在一个误区，认为Vibe Coding生成的代码质量不可控，无法用于复杂项目。这种看法并不完全准确。早期大模型上下文有限，确实需要借助项目文档、规则约束等手段来提升代码一致性。

但随着大模型迭代，主流模型的上下文窗口已达百万token级别。此时，即使在Vibe Coding模式下，只要让AI充分参考现有项目的代码风格和结构来实现新功能，其产出质量已经相当可靠，无需过多额外干预。

一个高效的实践是：在开始Vibe Coding对话前，先引导AI为你总结需求相关的核心上下文。例如，定位相关模块、梳理核心数据流和领域模型关联，并将这些信息整理成Markdown文档。这份文档极具价值，可作为项目的长期知识沉淀。随后，在提出具体需求时，将这份总结文档作为上下文提供给AI，最终生成代码的质量和相关性会显著提高（当然，这也与模型能力密切相关，推荐使用最新的GPT或Claude系列模型）。

Spec Coding 介绍

与Vibe Coding不同，Spec Coding（规范编程）特点鲜明，它基于详细、精确的规范说明书进行开发。这种方式更注重实现的准确性和与设计文档的一致性。

这种对精确性的追求，使得Spec Coding特别适合大型、复杂且对稳定性要求极高的项目。在这类项目中，涉及模块多、代码量大，统一的规范和精确的实现能有效避免代码混乱，极大提升代码的可读性与可维护性。

图2：Spec Coding 工具界面，通常包含任务列表、规范文档与实现计划

Spec Coding 最佳实践

对于采用Spec Coding，强烈推荐使用Amazon的AI编程工具Kiro，它提供了目前最完整的Spec驱动开发流程和友好的交互体验。

Spec驱动的流程本身就是文档化的。因此，在前期的需求规划、技术设计和任务分解阶段，就应深入参与，尽可能全面地将项目相关的上下文、约束条件明确写入规范文档。一份清晰、周全的Spec文档能直接影响最终代码质量，真正做到事半功倍。

此外，大模型的推理能力同样关键。在Kiro等工具中，通常会提供多种模型选择，直接推荐使用Claude Sonnet 4.5或Claude Opus 4.5等高性能模型，以确保复杂逻辑的实现质量。

图3：不同AI模型的性能与消耗对比，选择合适的模型很重要

总结

面对不同的项目，我们应该灵活选择开发方式。对于追求快速落地、验证创意的项目，采用Vibe Coding并侧重功能的快速验证是更优解。而对于复杂度高、容错率低，要求精确实现的项目，无论采用Vibe Coding还是Spec Coding，开发者都必须亲自Review AI生成的代码。毕竟AI并非万能，我们的目标是利用其提升效率，同时通过人工审查来控制风险，减少错误。

无论你偏好哪种编码方式与开发流程，持续学习和交流都能带来新的启发。欢迎在云栈社区与其他开发者分享你的AI编程实践与见解。