AI Native Coding ​

「Plan, search, or build anything」—— 在 AI 原生编程里，规划和构建可以有不同的起点与节奏。本文介绍 AI Native Coding 的基本概念、常见工作流与规范，以及 Vibe 与 Spec 两种模式的差异与适用场景。

什么是 AI Native Coding ​

AI Native Coding 指以 AI 为第一协作对象的开发方式：从需求探索、方案设计到代码实现，都围绕与 AI 的对话与协作展开，而不是把 AI 仅当作「写代码的助手」。

核心特点包括：

• 对话优先：用自然语言描述目标、约束和上下文，让 AI 参与理解与拆解。
• 迭代式构建：在实现过程中持续澄清、修正和扩展，而不是一次性写完再改。
• 规范与上下文可复用：通过 PRD、SPEC、Skills、Rules 等把约定沉淀下来，让 AI 在不同会话中保持一致行为。

常见工作流（Flow） ​

不同团队和场景下，流程会有所差异，但大体可以归纳为两类主流程：

1. 探索优先（Vibe）：先通过对话探索想法和需求，再在迭代中逐步实现。
2. 规划优先（Spec）：先写好需求与设计（PRD/SPEC/Test Case），再让 AI 按文档实现。

下面会单独说明这两种模式的概念与区别。除此之外，还有一类常见流程：

• 文档驱动开发：在任意模块（含 PRD/SPEC/测试用例）中，按「需求 → 设计 → 测试用例 → 实现 → 单测」顺序推进，并保持文档与代码同步更新。适合需要可追溯、可评审的协作场景。

规范（Conventions） ​

在 AI Native 协作中，规范用于减少歧义、统一风格，并让 AI 行为可预期。常见形式包括：

建议在项目中显式维护这些规范，并在提示或 Skills 中引用，让 AI 在写代码前「先看文档再动手」。

Vibe 与 Spec：概念与区别 ​

很多 AI 编程产品会用 Vibe 和 Spec 来区分两种构建方式，可以简单理解为：先聊再建 vs 先规划再建。

Vibe（先聊天，再构建） ​

• 一句话：Chat first, then build. Explore ideas and iterate as you discover needs.
  先对话、再实现；在发现需求的过程中探索想法并迭代。

• 特点：

  • 不要求一开始就有完整需求或设计。
  • 通过和 AI 的对话逐步澄清「要什么」和「怎么做」。
  • 适合快速试错、验证想法、边做边改。

• 适用于：

  • 快速探索与验证（Rapid exploration and testing）
  • 需求尚不清晰时的构建（Building when requirements are unclear）
  • 实现一个相对独立的任务（Implementing a task）

Spec（先规划，再构建） ​

• 一句话：Plan first, then build. Create requirements and design before coding starts.
  先规划、再实现；在编码开始前完成需求与设计。

• 特点：

  • 先写清楚需求、接口、行为或测试用例，再让 AI 按文档实现。
  • 强调前置思考与结构化，减少返工和理解偏差。
  • 适合需要评审、协作或长期维护的功能。

• 适用于：

  • 深入思考功能（Thinking through features in-depth）
  • 需要前期规划的项目（Projects needing upfront planning）
  • 以结构化方式构建功能（Building features in a structured way）

对比小结 ​

实际开发中可以根据任务性质混合使用：例如用 Vibe 做早期探索和原型，再用 Spec 把确定下来的部分写成 PRD/SPEC 和测试用例，交给 AI 实现与单测。

延伸阅读 ​

• 本站 AI 工具介绍、AI 使用技巧 可配合使用，提升与 AI 协作时的环境与效率。
• 若你使用 Cursor，可结合项目内 文档驱动开发 的 Skill（PRD/SPEC/Test Case 流程）与 Rules，让 AI 先读文档再写代码，保持文档与实现同步。