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大可 Dako大可 DakoAI Builder · Agent 实践者用 AI 做真正能用的产品。专注探索 Agent 工程化落地、Vibe Coding 实践与商业化交付。
内容平台即将上线,敬请期待
每周落地一次,让方法保持活着每周小落地用新模型/新工具 ship 一点真东西攒感觉选型直觉来自亲手用,不是看表格持续底盘保留一个小项目当测试每个新东西的地盘保持一个持续迭代的最小项目当实验底盘
节奏给方法装上发条。

每周落地一次

模型不是可互换的,选型直觉来自大量亲手使用而非 benchmark。保持每周 ship 一点东西当实验底盘。

vibe coding 是一套持续打磨的技能,不是学完就完的事。结尾给一个最容易被忽略、却最能让这套方法"保持活着"的节奏:每周落地一次。

读完你能回答:

  • 为什么"每周落地一点"比"憋大招"更有效?
  • 选模型为什么不能只看 benchmark 表格?
  • "实验底盘"是什么,为什么要留一个?

保持每周落地

  • 每个周期用新模型 / 新工具ship 一点真东西,哪怕很小
  • 让"上手用"成为常态,而不是偶尔研究
  • 落地的频率决定你的手感更新速度,也逼你持续面对真实的坑

选型直觉来自亲手用

  • 模型不是可互换的:形状差异真实存在,这个更会删代码、那个更会写 UI
  • benchmark 表格给的是概括,给不了"在你项目里的真实体验"
  • 大量亲手使用,才能养出"这个任务该用谁"的判断力——这是选型最可靠的来源 anthropic-sdlc

留一个实验底盘

  • 长期留一个持续迭代的小项目,专门用来"试每一个新东西" google-patterns
  • 新模型、新工具、新 skill,先在底盘上试,别直接上生产
  • 底盘是你的"感知后端":一段时间的亲测积累,胜过一堆表格

别把节奏本身变枷锁

  • 每周落地,不是"必须每周大改版";可以是小改进、小实验
  • 把"每周 ship 一点"当方向感,不是硬性 KPI
  • 本质是保持"在和真实工具交手",而不是退化成只看资料

到这里,从"姿态"到"每周落地",vibe coding 的整套方法就闭环了。它不是一个一次性的技巧,而是一套你和 AI 持续共处、越用越顺的工作方式。祝你带着判断力,一直掌好舵。

参考资料

  1. The AI-Native SDLC Playbook (Anthropic)
  2. 4 engineering patterns behind the strongest AI agents (Google)