GitHub Copilot
Codex
90%的人把Codex用反了！装好5.6 GitHub插件，直接省下90%Token不少人用Codex开发，给Ai第一句就是：帮我写一个App。直接让AI输出代码，架构全靠AI脑补，不断返工重构，Token疯狂烧，最后代码还很难落地。分享一套我日常在用的Vibecoding实战流程，前置条件：一定要安装 Codex 5.6 GitHub 插件，整套方法的核心根基。开局直接复制这段提示词：我要开发一个【填写你的项目需求】。暂时不要创建文件，也不要输出代码。先在GitHub调研同类开源项目，筛选最有参考价值的方案。分析：项目解决的核心问题、技术架构、依赖栈、项目活跃程度、可复用设计、需要规避的坑。结合需求输出完整规划：技术选型、系统架构、MVP范围、开发顺序。等我确认方案后，再进入代码实现阶段。这套流程本质只做三件事：拿到真实项目验证过的方案，避开AI架构幻觉提前摸清前人踩过的坑，减少大规模返工基于开源实践做技术取舍，提前锁定开发方向标准流程：开源调研→输出架构方案→人工确认→再写代码千万别跳过调研直接写代码！方向没敲定就生成大量代码，绝大多数都是无效消耗。方案确认指令备用：方案审核通过，按照确定好的架构、技术栈、开发顺序，分模块开始实现。核心心法：调研先行，代码后置。借用整个开源社区的经验，降低试错成本。想问下大家：你们平时用AI开发，是先搭架构，还是直接上手敲代码？
发布于 美国
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