Daily Productive Sharing 1339 - Vibe Engineering
One helpful tip per day:)
Simon Willson 认为 vibe engineering 已经日益成为现实，特别随着代码智能体（coding agents） 的兴起——例如 Claude Code（2025年2月发布）、OpenAI 的 Codex CLI（4月）以及 Gemini CLI（6月）。这些工具能够迭代代码，不断测试和修改，直到实现特定目标，大幅提升了 LLM 在真实开发问题中的实用价值：
- 在实际软件工程中高效地与大语言模型（LLM）协作，有一个不太被提及的真相：这其实是很难的。
- 越来越多经验丰富、口碑可靠的软件工程师开始同时运行多个智能体，并行解决多个问题，从而拓宽他们的工作边界。
- 自动化测试：如果你的项目拥有健全、全面且稳定的测试套件，这类智能体工具的效率会像“起飞”一样迅猛。
- 对于能循环迭代的智能体而言，测试优先开发（test-first development） 尤其有效。
- 提前规划：临时上手写点代码的过程，如果从高层计划开始，往往会更顺畅。
- 完善的文档：就像人类程序员一样，LLM 也只能在上下文中保留代码库的一部分内容。
- 良好的版本控制习惯：在智能体可能修改代码的情况下，能追溯每次变更的时间、原因与内容，比以往更加重要。
- 高效的自动化体系：持续集成（CI）、自动格式化与代码检查（linting）、自动部署预览环境——这些都是代码智能体可以受益的关键基础设施。
- 如果你在 代码审查（code review） 上反应快、效率高，你与 LLM 协作的体验会远好于那些宁愿亲手写代码、不愿审查他人或 AI 代码的人。
- 从智能体那里获得良好结果的感觉，与从一位人类合作者那里获得成果的感觉惊人地相似。
- 确定最佳方案、验证可行路径，始终是放手让智能体编写代码前的必要步骤。
- 如果智能体构建了一个新功能，那么拥有一个安全的预览环境（而不是直接部署到生产环境）能让审查更高效，同时极大降低上线风险。
- 你需要培养一种直觉：哪些工作可以外包给 AI，哪些必须自己亲手处理。
- 项目周期估算 一直是资深工程师最难、但又最重要的技能之一——尤其是在预算与战略决策依赖这些估算的组织中。
- AI 工具会放大既有的专业能力：你作为软件工程师的技能与经验越丰富，与 LLM 或代码智能体协作的效果就越出色、效率也越高。
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