Vibe Coding 时代的 Prompt 秘籍：如何让 AI 真正听懂你的需求？ (2026最新)

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Oct 15, 2025

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📌 来自：faafospecialist.substack.com (Substack) | 💡 Context 大于 Prompt，别让 AI 偷走你的思考能力。本文分享了在 Vibe Coding（氛围编程）模式下编写 Prompt 的核心实战技巧。作者强调了 Context（上下文）的重要性，介绍了 Meta Prompting（元提示词）和 BMAD 方法，并详细展示了如何通过 CLAUDE.md 文件规范 AI 行为，以及如何像编写 GitHub Issue 一样提供结构化指令。文章最终提醒开发者，AI 的上限取决于使用者的水平，保持人类的思考和规划能力才是核心竞争力。 | 🔑 关键词：Substack、faafospecialist.substack.com、FA&FO | 🤖 由Gemini 3 Flash (Google API)分析生成

基础知识

在我的所有培训课程中，我总会反复强调这一点：基础知识。虽然这听起来很枯燥甚至让人昏昏欲睡，但如果你能理解其中的 80-90%，你几乎就能完全掌控 AI 的自学和使用，而不需要钻研那些高深的理论或技巧。

AI（或 LLM，大语言模型）有三个核心要素：

**How it works**（工作原理）：基于算法的统计概率。

**Context**（上下文）： AI 的记忆。

**Prompt**（提示词）：引导 AI 达成最终目标的指令。

掌握这三点并灵活运用，输出质量自然会提高。就这么简单，没什么秘密。

Context > Prompt。实际上，Context（上下文）也是 Prompt 的一部分，但我们要关注的是提供什么信息给 AI，而不是单纯写指令。每当你写 Prompt 时，想象 AI 是一个你刚认识的陌生人，问问自己：“我写的内容足够让他理解吗？”

事实是，你的 Prompt 越详细，你想要的结果就越精确；你提供的环境背景越具体（全上下文），输出质量就越好。有时候，我写一个 Prompt 甚至会花 45-60 分钟。那些说 Prompt 不再重要、因为 AI 变聪明了能理解简单指令的人，完全是在胡说八道！即使在未来，我也不相信 AI 能做到这一点，除非它能读懂你的心（即便能读心，你的脑子里可能也没有足够的 Context）。

Meta Prompting（元提示词）

这不是 "mega prompt"（大段提示词，我从不写好几页 A4 纸那么长的东西），也绝对不是来自 Meta（Facebook）的 Prompt。

什么是 Meta Prompting（元提示词）？它只是“用 AI 为 AI 生成 Prompt”的一个花哨名称。

如果你留意到 Claude Code（一款 AI 编程工具）中的 subagent（子智能体）创建功能，它就使用了这种技术。你只需描述智能体的主要任务，Claude Code 就会为该智能体生成完整的 System Prompt（系统提示词）。这种技术也被称为 Prompt Agent Method（提示词智能体法）。

这种方法的一个巨大好处是：克服偏见。很多时候我们并不知道自己不知道什么，所以当你用 AI 去写 Prompt 时，你会发现许多意想不到的新方法！

我的 Meta-Prompt 模板（准确说是从 Claude Code 借用的）：

```text

扮演一名专家级的 Prompt Engineer（提示词工程师）。我需要你为 [任务] 创建一个详细的 Prompt。

该 Prompt 应包含：

Persona/Role（角色）： 明确的角色定义

Context（上下文）： 所需的背景信息

Task（任务）： 具体的指令

Format（格式）： 输出结构（Markdown, JSON 等）

Examples（示例）： 1-2 个具体例子

Constraints（约束）： 限制和要求

确保 Prompt 满足：

Token-efficient（节省 Token）

Unambiguous（无歧义）

Actionable（可操作）

Testable（可测试）

使用 Markdown 格式

请在代码块中输出 Prompt，以便我复制粘贴。

```

BMAD Method（BMAD 方法）

BMAD 是 Breakthrough Method for Agile AI-Driven Development（敏捷 AI 驱动开发突破法）的缩写。

任何用 AI 做开发的人都会遇到这些问题：

**Context loss**（上下文丢失）： Prompt 太长，AI 忘记了初始需求。

**Inconsistency**（不一致性）：今天这么写代码，明天又是另一种风格。

**No planning**（缺乏规划）：不进行架构设计就直接写代码。

**Single role limitation**（单一角色限制）： AI 同时充当需求分析、开发、测试……结果样样通样样松。

BMAD 通过以下方式解决问题：

**Separating roles**（角色分离）：每个 AI 智能体专注于一个领域。

**Structured workflow**（结构化工作流）：从规划到开发的清晰流程。

**Context preservation**（上下文保留）：通过标准化文档传递信息。

BMAD 最强的一点是它增强了我们的能力。每个智能体都被设计为：提出正确的问题、挑战你的想法、提供多个选项供选择、并与你一起完善输出。

此外，BMAD 还有一个 Flatten Tool（平展工具），它与我之前提到的 Repomix 方法非常相似——基本上就是将整个代码库压缩成一个足够小的文档文件，以便 AI 能够完整阅读。

侧记：写作即思考

Meta Prompting 和 BMAD 方法都很有创意且有效。但是（重点在但是），凡事都有代价。

如果你关注我很久，你会知道我是“写作即思考”的粉丝。写 Prompt 也是一样，写这些文章也是一样。我更喜欢自己写，因为这能帮我“串联知识点”，从而系统地理解 AI 在 Vibe Coding（氛围编程）过程中生成的内容。我不想让 AI 夺走“让我们成为人类的东西”：思考。

前几天有人在 Facebook 上评论说，现在写代码只要 BMAD 就够了，其他什么都不需要……我不认同。世上没有“一劳永逸”的方法。要在不同场景下适度参考使用，避免陷入“关掉大脑，打开 AI”的状态。

其他酷炫的 Prompt 技术

我还从网上学到了一些其他技巧：

Step-back Prompting（后撤提示）

Chain of Thoughts（思维链）

Tree of Thoughts（思维树）

还有第一性原理思维（First Principle Thinking），在规划和解决顽固 Bug 时非常有效。

以下是我在实践中的具体做法：

0/ 系统提示词 (CLAUDE.md)

`CLAUDE.md` 文件是项目非常重要的 System Prompt（系统提示词）。我通常把项目基础信息和开发规则放在这里，帮助 Claude Code 少犯错。

首先，我会启用规划模式，在 `/docs` 文件夹中创建 Markdown 文件，例如：

`project-overview.md`（项目概述、主要功能）

`api-docs.md`（API 文档）

`integration-guide.md`（集成指南）

然后我使用 Claude Code 的 `/init` 命令分析这个文件夹并生成 `CLAUDE.md`。接着，我会手动在末尾添加 Development Rules（开发规则）部分。

你会注意到我设置了如下规则：

防止它将敏感凭据提交并推送到 Git 仓库。

提交前格式化代码。

推送前编写并运行测试。

防止它为了“通过构建”而忽略失败的测试（AI 越来越狡猾了，不能全信）。

使用 **Conventional Commits**（规范提交信息，如 fix: , feat:）。

甚至阻止 Claude Code 自动添加“由 Claude 生成”之类的署名。

不要对代码格式检查（Linting）过于严苛，以免在 Vibe Coding 时产生不必要的麻烦。

1/ 像写 Github Issues 一样写 Prompt

这种方法提供了最完整的上下文，这种方式也被称为 Context Engineering（上下文工程）。

如果你贡献过开源项目，你会非常熟悉这种结构。我的 Prompt 风格通常如下：

Bug 报告格式：

## 预期行为

## 当前行为

## 环境信息

## 复现步骤

## 可能的解决方案

## 截图

功能需求格式：

## 描述

## 运行逻辑（包含工作流图）

## 备注

2/ LAZY Mode（偷懒模式）

这种方法显然不如前一种有效，但对于需要快速解决的小问题，“谁有时间写那么详细呢？”

我通常的做法是：截图 + 想要的结果 + 提醒。

例如：[粘贴 25 行日志] + [截图] —— “分析并调查根本原因，修复这个问题。”

提供完整的日志或截图比纯文字有效得多。

初始化新项目时的建议

“改输入，不改输出”（Change the input, not the output）。

*注：Input = Prompt，Output = 源代码。*

也就是说，当你初始化一个新项目时，先描述你想要的结果。完成后进行测试，如果发现错误或部分功能未按预期实现，最好的做法是回到原始 Prompt 去修改或添加约束指令，然后丢弃整个代码库（或备份），让 AI 从头开始重新构建。虽然花点时间，但更有效。

为什么？因为 AI 目前还没有能力完美阅读和理解整个代码库的所有细节。如果你一直硬着头皮让它修补、重构，大概率会陷入死循环，产生更多错误，浪费时间。

“垃圾进，垃圾出”（Garbage in - Garbage out）。

如果你写了一个潦草的 Prompt，就别指望高质量的回报。写 Prompt 的几十分钟能节省后续数小时的修补时间。

其他小提示

写非结构化 Prompt（偷懒模式）时，把最重要的信息放在最后。

写结构化 Prompt 时，遵循： 1. 角色+核心任务（开头）；2. 上下文+示例（中间）；3. 约束+格式（结尾）。

角色描述不需要太琐碎（比如“拥有10年经验”），这有时会限制输出结果。

**用英文写 Prompt** 的输出质量通常优于中文（因为 LLM 主要是用英文训练的）。如果你英文不好，可以用 AI 帮你把中文想法转成英文 Prompt。

我非常认同一个观点：“AI 的水平取决于你的水平”。

不要把一切都交给 AI，你需要深入挖掘、挑战它，并从中学习。在 Vibe Coding 时，最怕的是我们不再学习了。

有些时候 AI 怎么试都修不好 Bug，我必须亲自去读代码、分析，给出方案后 AI 才能解决。这时我不禁想：一个完全不懂编程的人，在这种情况下该怎么办？

所以，拥有真实的知识依然非常重要。思考、规划和学习如何管理 AI Agent（智能体）才是终极目标，而不是让它们替我们做决定。

📌 关键收获

对 Grace 的启示

**项目初始化策略**：在用 AI 开发独立站的小工具或 Landing Page 时，如果初次生成的结果不理想，不要试图在烂代码上修补。修改你的 Prompt（输入），删掉代码让 AI 重新跑一遍，这往往比 debug 更快。

**建立自己的 CLAUDE.md**：即使不写代码，也可以在 Notion 或 AI 工具中建立一套“工作准则”文档。明确规定输出的语气、禁止使用的词汇、必须遵守的格式，这能极大地提升 AI 内容创作的一致性。

**像写 Issue 一样提需求**：在给 AI 下指令时，模仿 GitHub 的结构化模版（背景、目标、步骤、限制），这种“上下文工程”能显著减少 AI 的幻觉和废话。

AI 的水平取决于你的水平。

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