Vibe Coding in practice: turning AI-assisted coding into a verified engineering workflow
From idea to prompt, code, tests, notes, and deployment, the point is not loose automation but clear guardrails.
This page is organized as a full read-through, from background to implementation and usage.
Vibe Coding 不是放弃工程纪律
01Vibe Coding 的价值在于把自然语言变成可执行的工程动作，但这不等于把判断权全部交给模型。真正适合 OpsKitPro 的做法，是让 AI 负责生成和修改，让人负责目标、边界、审查和验收。
所以我把它整理成一个更稳的工作流：先描述目标，再限定范围，再声明不要改什么，最后要求测试、构建和记录。这样 AI 能快起来，但不会把项目带偏。
OpsKitPro 的 AI 工程闭环
02我的固定流程是：先读项目记录和约定，先写方案，再做最小必要改动，跑测试和构建，最后把结果、风险和回滚点写回 Obsidian。这个流程看起来慢一点，但能显著减少“改了很多却说不清为什么”的问题。
Prompt Builder 的作用，就是把这个流程产品化。它不会保存内容，也不会调用外部 API，只在浏览器本地把任务说明整理成一段可以交给 Codex、Cursor 或 Claude Code 的工程 prompt。
Review & Deploy Checklist
03进入 review 和 deploy 前，我会检查几件事：有没有越过 public/private 边界，是否只改了直接相关文件，是否没有新增不必要依赖，测试和构建是否通过，Obsidian 是否记录了结果。
如果涉及公开内容，尤其不能把草稿、内部路径、token、排障细节或不确定是否公开的资料带进主站。Vibe Coding 可以加速实现，但不能替代边界判断。
- 确认范围：只改本次任务直接相关文件。
- 确认边界：只使用已公开、已整理内容。
- 确认质量：测试、类型检查、构建都通过。
- 确认记录：方案、结果、风险和回滚点写回 Obsidian。