內容簡介
本書是展示如何用自然語言通過氛圍編程工具搭配大模型生成代碼解決真實問題的實用指南。書中提供9個實戰項目作為入門講解和檢驗實驗，幫助讀者選擇合適的氛圍編程工具與大模型組合。全書分5部分：第一部分介紹氛圍編程基礎理論和指導原則；第二部分通過智能體實現、數據可視化和Excel數據分析這3個應用場景，展示扣子、DeepSeek、Claude、Trae、Cursor、Windsurf和通義這7款主流氛圍編程工具與大模型搭配組合的代碼生成能力；第三部分演示用Trae實現微信小程序和用bolt等工具快速實現Web應用產品原型；第四部分展示用GitHub Copilot實現完整的前後端分離的Web應用和用Cursor生成自動化測試；第五部分提供不同背景讀者的氛圍編程攻略、工具和大模型對比，以及實戰檢驗框架。
本書適合以下3類讀者閱讀：需處理數據或構建產品原型的非IT背景的人，希望了解高質量代碼生成的有IT經驗的人，以及想通過氛圍編程入門的IT新人。
作者簡介
伍斌（網名和曾用筆名“吾真本”）作為獨立AI應用谘詢師，正在創作一係列全民化AI編程的圖書。他擁有30多年的IT行業經驗，在軟件開發、測試、項目管理及工程實踐方麵打下了紮實的專業功底。在Thoughtworks公司工作的8年間，他協助多家國內大中型企業優化IT部門開發流程，提升了軟件質量與開發效率。近兩年，他專注於AI技術的應用探索與推廣，致力於為企業和個人提供實用的AI解決方案，幫助用戶有效應對實際業務挑戰。
目錄
第一部分基礎第1章顛覆傳統的氛圍編程3
1.1用氛圍編程快捷解決實際問題3
1.1.1用豆包批量改文件名3
1.1.2用Cursor將Markdown文檔轉換為Word文檔5
1.2什麼是氛圍編程9
1.2.1顛覆傳統的氛圍編程極簡史9
1.2.2氛圍編程的定義12
1.2.3在手機上用Kimi生成第一段代碼13
1.2.4氛圍編程中各個角色及其關係15
1.2.5氛圍編程工具21
1.2.6大模型生成文本類內容的技術簡介22
1.2.7推理大模型的興起25
1.2.8大模型發展趨勢與未來展望26
1.2.9氛圍編程的潛在風險27
1.2.10氛圍編程的風險應對29
1.3非IT背景的人的氛圍編程應用場景30
1.3.1辦公自動化31
1.3.2數據分析與可視化31
1.3.3應用原型快速實現31
1.3.4個人事務提效32
1.4有IT經驗的人的氛圍編程應用場景32
1.4.1快速原型開發32
1.4.2開發效率提升33
1.4.3跨技術棧探索33
1.5IT新人的氛圍編程應用場景34
1.5.1基礎技能學習34
1.5.2項目實戰練習34
1.5.3開發工具使用34
1.6氛圍編程的核心價值35
1.7氛圍編程指導原則與工具及大模型的搭配36
第二部分入門
第2章用扣子實現“減少AI幻覺”智能體41
2.1扣子簡介41
2.2用扣子開發AI智能體42
2.2.1需求分析42
2.2.2開發智能體43
2.2.3調試智能體48
2.2.4發布智能體49
2.2.5在豆包使用與分享50
2.3維護智能體52
2.3.1更改智能體名稱、功能介紹與圖標52
2.3.2修改智能體功能54
2.3.3在扣子商店中使用與分享55
第3章用Windsurf等5款工具可視化數據58
3.1需求分析58
3.2技術棧選型60
3.3用DeepSeek搭配R1生成HTML數據看板61
3.4用Claude搭配ClaudeSonnet4生成HTML數據看板65
3.5用Trae國際版搭配ClaudeSonnet4生成HTML數據看板67
3.6用Cursor搭配ClaudeSonnet4生成HTML數據看板71
3.7用Windsurf搭配o3-high-reasoning生成HTML數據看板75
3.8驗證數據準確性77
3.9用其他氛圍編程工具開發數據看板的體驗79
第4章用Claude和通義等分析Excel數據81
4.1需求分析81
4.2用Claude分析Excel數據82
4.3用通義分析Excel數據85
4.4用其他氛圍編程工具分析Excel數據效果對比87
第三部分快速
第5章用Trae實現微信小程序91
5.1需求分析91
5.2用氛圍編程開發微信小程序92
5.3用微信開發者工具創建HelloWorld小程序93
5.4用Trae國際版實現“減少AI幻覺”小程序96
5.5預覽小程序99
5.6體驗小程序100
5.7修改小程序102
5.8發布小程序103
第6章用bolt和Trae等4款工具快速實現Web產品原型105
6.1需求分析106
6.1.1描述業務需求107
6.1.2將業務需求轉為產品需求文檔時踩坑116
6.1.3讓AI提供軟件架構與技術棧建議117
6.2在氛圍編程需求中包含嚴格技術棧要求時踩坑118
6.3用bolt的“Enhanceprompt”時踩坑120
6.3.1用bolt直接導入Figma線框圖時踩坑121
6.3.2從Cursor生成的架構圖中得到啟發121
6.3.3在bolt提示詞中插入Figma線框圖時踩坑125
6.4用bolt單次對話成功生成第一階段氛圍編程需求代碼126
6.5用Claude更換氛圍編程需求持久化方案時踩坑126
6.6用bolt單次對話成功生成兩個階段氛圍編程需求代碼127
6.7用Cursor生成C4模型架構圖128
6.8用Trae國際版修複Next.js應用中的bug130
6.8.1修複一個嚴重偏離預期的bug130
6.8.2補充實現兩個尚未實現的功能與項目規則文件131
6.8.3修複一個API密鑰安全性問題133
第四部分進階
第7章用GitHubCopilot實現前後端分離的Web應用137
7.1需求分析137
7.2架構設計與Ask模式140
7.2.1前後端分離架構140
7.2.2用Ask模式獲取架構建議141
7.2.3自動生成提交消息147
7.3任務拆解149
7.4用戶界麵與Vision152
7.4.1拚湊用戶界麵152
7.4.2為拚湊的界麵生成文字描述153
7.5用bolt生成React前端代碼157
7.5.1在本地計算機運行前端159
7.5.2看懂前端代碼與/explain和#codebase160
7.5.3格式化代碼163
7.5.4用InlineChat的/doc為代碼加注釋164
7.5.5用InlineChat的/fix修複問題166
7.6生成Node.js後端代碼166
7.6.1備好發給後端的提示詞與Edit模式166
7.6.2生成後端代碼與Agent模式168
7.6.3修複運行錯誤與@terminal171
7.6.4點按鈕無反應與Ask模式下的/fix173
7.7實現流式響應功能與ExcludeFiles176
7.8用“ReviewandComment”評審代碼178
第8章用Cursor保護代碼邏輯不被破壞180
8.1需求分析與技術棧選型180
8.2生成端到端自動化測試代碼183
8.3驗證端到端測試的保護效果184
第五部分攻略
第9章氛圍編程攻略與工具和大模型選擇指南189
9.1非IT背景的人的氛圍編程攻略189
9.1.1用“平常心”看待編程190
9.1.2編程不是目的，解決實際問題才是190
9.1.3遇到實際問題時，思考如何用氛圍編程來解決190
9.2有IT經驗的人的氛圍編程攻略191
9.2.1擁抱氛圍編程，而非排斥191
9.2.2仔細理解、評審和測試AI生成的代碼191
9.2.3理解“設計理念和優劣勢”比掌握“如何實現”更重要192
9.3IT新人的氛圍編程攻略192
9.3.1編程入門的新途徑193
9.3.2小步生成代碼並研究錯誤解決過程193
9.3.3善用“氛圍編程先行”貢獻開源軟件代碼以獲得更多職場機會193
9.4對比9款主流氛圍編程工具及可搭配的大模型組合195
9.5對比16款氛圍編程中常搭配的大模型197
9.6用實戰來檢驗氛圍編程201
9.6.1漸進式實戰檢驗框架201
9.6.2關鍵檢驗維度202
9.6.3持久有效的檢驗方法203
9.6.4檢驗實施建議203
附錄A氛圍編程中工具準備與常見操作205
附錄A.1安裝或升級Trae國際版205
附錄A.2安裝或升級Cursor205
附錄A.3安裝或升級Windsurf205
附錄A.4安裝或升級微信開發者工具206
附錄A.5安裝或升級VisualStudioCode206
附錄A.6在VisualStudioCode中安裝或升級Copilot插件206
附錄A.7在Copilot中配置LinearMCP服務器207
附錄A.8安裝或升級Git208
附錄A.9在個人目錄解壓zip包209
附錄A.10在VisualStudioCode內置終端運行npm命令210
附錄A.11解決在VisualStudioCode內置終端運行npminstall命令出錯問題210
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最後修改：2025 年 10 月 13 日
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