Easy-Vibe：零基础 AI 原生应用开发教程，从 0 到 1 掌握 Vibe Coding

2026 年 AI 编程元年:Datawhale 联合清华大学推出开源教程,让每个人都能成为独立开发者

导语

2025 年被视为 AI 编程的元年,越来越多的人开始用 AI 写代码,但往往停留在"玩具层面"——能写脚本、做小游戏,却不知道如何构建真正可上线的 AI 原生应用。面对各种 AI IDE 和插件,不知道该选哪个工具;想将大模型能力应用到具体产品,却发现能力断层;缺少传统开发知识,不清楚 AI 生成的代码距离生产环境还有多远。

2026 年第一天,Datawhale 联合清华大学深圳国际研究生院 Open FIESTA AIID 课程团队正式开源 《Easy-Vibe:AI Vibe Coding 101 教程》,旨在帮助零基础学习者通过项目制实践,系统掌握 Vibe Coding 这一全新的编程范式,从想法到产品,一个人成为前后端开发、AI 算法开发、产品经理。

更新说明:本文根据官方文档和社区最新实践进行了补充,增加了更多实用技巧和最佳实践建议。

什么是 Vibe Coding?

Vibe Coding(氛围编程)是一种全新的编程范式,核心理念是通过自然语言与 AI 协作开发,开发者专注于描述需求、管理上下文、验收效果,而 AI 负责具体的代码实现。

核心特征:

• 自然语言驱动:核心入口是自然语言,让写代码变成和 AI 聊天的简单过程
• 快速闭环:缩短从"点子"到"产品"的距离,让想法一步步落地为"可见的产品"
• 一人军队:你一个人就可以是前后端开发、AI 算法开发、产品经理

与传统编程不同,Vibe Coding 不要求开发者逐行手敲代码、调试 bug,而是让开发者沉浸在创作流程中,在"氛围"驱动下完成软件构建。

业界声音:

独立开发者 Simon Willison 对 Vibe Coding 有这样的评价:"若你程式里的每一行内容都是大语言模型写的,但你检查和测试过并完全理解,在我看来这就不算是 Vibe coding,这只是把大语言模型当成打字助理。"

更接近的状态是 Andrej Karpathy 形容的那种:"我只是看一些东西,说一些话,执行它们,然后复制贴上而已,而且几乎都可以运作。"

Easy-Vibe 项目架构

Easy-Vibe 采用项目制教学(Project-Based Learning),对零基础学习者友好。教程内容由入门扩展到高级应用,系统覆盖 AI 的常见能力与典型应用场景。

三大学习阶段

第一阶段:Project 主线(从小游戏到原生应用)

通过 9 个循序渐进的 Project,把"想法"一步步落地为"可见的产品":

第二阶段:Extra 扩展(开发者必备知识)

补齐那些容易被忽视却极其关键的基础能力,让能力从"完成题目"升级为"能独立起盘项目":

• Git 版本控制、GitHub 协作流程、SSH 配置
• API 原理与机制、HTTP 基础、第三方服务集成
• AI 能力全景图、主流模型选型(LLM/图像/语音/视频)
• AI IDE(Cursor、Trae、Claude Code)实战入门
• RAG 技术原理、文档切片与索引、企业级 RAG 方案
• Zeabur 与 Web 应用部署、CLI AI 编程工具
• MCP 协议、ClaudeCode Skills、工具扩展机制

第三阶段:Examples 实战(完整应用开发)

体验从产品构思、技术选型、开发迭代到最终上线的全流程:

• 微信小程序开发(结合 Trae + HBuilderX + 微信开发者工具)
• 微信小程序后端(包含数据库的完整应用)
• 安卓应用开发(结合 Expo,从 0 到 1 构建并上架)

目标受众与学习收获

适合人群:

• 非技术背景角色(如产品经理),希望掌握基础 vibe coding,能完成简单 AI 小工具
• 具备基础编程能力的初中级开发者,想系统学习 vibe coding 并开发原生 AI 应用
• 计算机、AI 及相关专业学生,想通过项目实践理解 vibe coding 与原生 AI 开发
• 开源爱好者和独立开发者,希望提高开发效率,创作更多作品
• 企业技术团队和 AI 初创公司,希望快速搭建和验证原生 AI 应用原型

学习收获:

• 理解什么是 vibe coding 以及它的一般做法,掌握实现原生 AI 应用的基本路径
• 通过多个完整项目,熟悉游戏、工具类、产品原型等不同形态的 AI 应用开发
• 了解并实践 Git、API、RAG、AI IDE、Zeabur 等关键工具与基础设施
• 掌握产品思维,学会构建符合用户需求的产品

技术栈与工具生态

Easy-Vibe 教程覆盖了 AI 原生应用开发的完整工具链:

AI 编程工具:

• Cursor:AI 原生 IDE,支持 Composer 模式,基于 Claude Sonnet 3.5
• Claude Code:Anthropic 推出的 CLI 编程工具,支持 MCP 协议
• Trae:字节跳动推出的 AI IDE,支持 SOLO 模式深度开发
• GitHub Copilot:代码补全和研发问答辅助

AI 平台与服务:

• Dify:LLM 应用开发平台,支持 Workflow 编排和 RAG
• Supabase:开源 Firebase 替代方案,提供后端服务、数据库、鉴权
• Zeabur:现代化应用部署平台,支持一键部署

开发框架:

• 前端:React、Vue、现代组件库(Tailwind CSS、shadcn/ui)
• 后端:Node.js、Express、Next.js
• 移动端:微信小程序、Expo(React Native)、Cordova

AI 协议与标准:

• MCP 协议(Model Context Protocol):AI 工具扩展机制
• RAG 技术(检索增强生成):文档问答、知识库集成
• Function Calling:AI 调用外部工具和 API

实践经验与最佳实践

根据社区实践和用户反馈,我们总结了一些 Vibe Coding 的最佳实践:

核心工作流

步骤一:Vibe PMing(项目管理与规划)
模糊的想法是 AI 产生幻觉和生成垃圾代码的根源。在编码前,让 AI 通过生成一份明确的 README.md 来锁定项目范围。

步骤二:分解原型(Prototyping)
任何一次性生成整个应用的尝试,都会导致代码高度耦合、混乱且难以维护。必须将大任务拆解成小块,从 UI 开始,再到逻辑,分步执行。

步骤三:集成逻辑与后端(Integration)
一个只有界面的应用是没有价值的。前端 UI 必须与数据持久化和业务逻辑连接,才能成为一个真正的产品。

步骤四:测试与调试(Debugging)
你必须有一个核心假设:AI 生成的代码 100% 会存在问题。调试和修复的过程,不仅是质量保障的关键环节,更是你深入学习和理解代码的绝佳机会。

步骤五:优化与抛光(Optimization)
完成一个能用的原型只是第一步,让产品从"能用"进化到"专业",需要进行针对性的优化。

步骤六:部署与反思(Deployment)
Vibe Coding 的最终目标是快速地将一个可交互的 MVP 分享出去,获取真实的用户反馈。

高手技巧汇总

基础规则:

1. 永远使用高层次的目标描述,而不是具体的实现细节
2. 先生成并确认 README.md,再开始编写任何代码
3. 将任何开发任务拆解到 1 小时内可以完成,并必须附带测试
4. 为新功能模块开启全新的会话,避免历史上下文污染
5. 使用 .vibe-rules.md 文件来存储项目的核心设定和记忆
6. 把每一次修复 AI 的错误,都当作一次深入学习的机会
7. 严格遵守 MVP 原则,先功能,后美化
8. 永远进行第二遍的代码抛光,能运行不等于已完成
9. 提问时,必须附带完整的错误日志和相关代码上下文
10. 保存你所有的项目原型,它们是你未来迭代的宝贵资产

为什么选择 Easy-Vibe?

1. 零基础友好

教程假设学习者具备基本编程经验(任意一门语言即可),并对 AI 与产品开发有兴趣。从 Project 1 的贪吃蛇游戏开始,循序渐进,每个项目都有详细的步骤说明和代码示例。

2. 项目制学习

与传统"理论学习→实践操作"的路径不同,Easy-Vibe 采用"做中学"的方式,通过 9 个真实项目串联起知识点,让学习者在解决问题的过程中自然掌握技能。

3. 系统性强

教程不是简单的工具使用手册,而是建立完整的 AI 开发知识图谱。从基础的 Git、API,到进阶的 RAG、MCP 协议,再到产品思维和部署上线,形成闭环。

4. 开源与社区驱动

项目采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议,欢迎贡献者参与。Datawhale 社区活跃,学习者可以通过 Issue 和 PR 与项目团队互动,共同进化。

5. 紧跟前沿

教程内容持续更新,覆盖 2025-2026 年最新的 AI 编程工具和技术趋势,如 Claude Code、MCP 协议、Trae SOLO 模式等。

Vibe Coding 的现状与未来

当前局限

尽管 Vibe Coding 展现了巨大潜力,但仍面临挑战:

• 可维护性:长期依赖 AI 输出,可能导致系统越来越难维护
• 安全性:无法完全理解代码时,漏洞更容易悄悄潜入
• 适用场景:更适合快速原型化个人小型项目,而非严肃的生产环境

未来趋势

业内人士预测,Vibe Coding 将从命令行走向更直观的 Vibe Design:

• 你只需画出或描述想要的界面和效果,AI 会自动完成实现
• 代码变成一次性的"可消费品"
• 开发流程从"写代码实现需求"转向"指定目标,让系统自我优化"

如何开始学习?

前置准备:

• 基本编程经验(任意一门语言均可)
• 对 AI 与产品开发有兴趣
• 一台可以运行 VS Code 或 Cursor 的电脑

学习路径:

1. 按照 Project 模块从 0 到 6 依次实践,完成从小游戏到完整应用原型的进阶
2. 在 Extra 模块中补充 Git、API、RAG、部署等通识知识,完善你的 AI 开发知识图谱
3. 在 Examples 模块中体验完整应用开发的全流程

学习建议:

• 遇到问题时优先尝试自己排查与检索,再对照教程与源码进行比对和反思
• 可以根据个人时间与需求,选择性地阅读和实践相关章节
• 推荐至少完成全部 Project,以形成一套完整的实践闭环

项目地址:

• 中文仓库:https://github.com/datawhalechina/easy-vibe
• 英文仓库:https://github.com/THU-SIGS-AIID/ai-vibe-coding-101
• 官方文档:https://datawhalechina.github.io/easy-vibe/#/

总结

Easy-Vibe 不仅仅是一套教程,更是一种宣言:"完成比完美重要"。项目的初心是让写程序的能力赋予每一个人,消除技术傲慢,让更多人能够在不设门槛的前提下进入原生 AI 开发世界。

在 AI 编程元年,Easy-Vibe 为我们提供了一个从零到一的完整路径。无论你是产品经理、学生、独立开发者,还是企业技术团队,都可以通过这套教程,掌握 Vibe Coding 这一全新的编程范式,成为"一人军队",将创意转化为真实的产品。

现实的万有引力无时不在,但我们仍然可以选择去创造美丽的事情!