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Vibe Scaffold：AI编码代理规格向导

通过Prompt-chaining UI向导，将模糊想法解析为AI代理的结构化规格：需求分解、架构图、测试用例、部署配置，实现LLM编排下的高效idea-to-spec转换。

Vibe Scaffold 作为一个 AI 驱动的规格生成器，通过交互式 Prompt-chaining UI，将用户模糊的想法逐步细化为 AI 编码代理的完整技术规格。这种方法的核心在于多轮对话引导，避免单次 Prompt 的歧义，确保输出覆盖产品定义、技术架构、开发计划和代理指令四大模块，从而显著降低从 idea 到可执行 spec 的认知摩擦。

其工作机制依赖 LLM 的逐步推理：首先，用户输入高阶 idea，如 “构建一个实时聊天代理，支持多模态输入”；系统则发起针对性问题链，如澄清用户角色、核心功能边界、数据流向和技术约束。通过这种结构化对话，LLM 构建 reasoning tree，最终编译为多文件输出，包括 ONE_PAGER.md（产品一页纸）、DEV_SPEC.md（开发规格）、PROMPT_PLAN.md（Prompt 链规划）和 AGENTS.md（代理系统提示）。这种 chaining 比零 - shot Prompt 更可靠，因为它模拟人类规格工程师的迭代审视过程，减少 hallucination 风险。

证据显示，这种 UI 向导在实际场景中提效明显。以 vibescaffold.dev 首页演示为例，输入 “AI-powered task manager with voice input” 后，系统输出包含用户故事的 MVP 需求、API schema 设计、状态机行为契约，以及 LLM-testable 的 Prompt 链分解。“Vibe Scaffold 将抽象想法转化为具体 MVP 需求和用户故事。” 这种输出直接作为 AI 代理的输入，确保后续 coding 阶段的一致性。

工程落地时，关键参数需精细调优。首先，选择 LLM 模型：推荐 Claude 3.5 Sonnet 或 GPT-4o，温度设为 0.3 以平衡创造性和稳定性，避免过度发散；max_tokens 上限为 8192，确保完整输出。其次，对话结构参数：启用 4 步 reasoning（产品定义→架构草案→开发拆分→代理指令），每步确认阈值设为用户批准率 > 90%；若对话卡住，注入 fallback Prompt 如 “基于前述，列出 3 个备选架构并优先级排序”。输出验证清单包括：1）需求覆盖度检查（至少 5 条用户故事，Given-When-Then 格式）；2）架构图完整性（UML 或 Mermaid 格式，包含实体关系）；3）测试用例不少于 Happy Path+2 异常路径；4）部署配置含环境变量、Dockerfile 草稿。

监控要点聚焦一致性和可落地性。部署 Prometheus-like 指标：对话轮次 <10（超时阈值 8 轮 auto-summarize）；规格一致性分数（用另一个 LLM 评测，阈值> 0.85）；输出文件完整度（4 文件齐全率 100%）。异常时，回滚策略为手动编辑 MD 文件，或重启对话注入历史上下文。风险控制：隐私敏感 idea 需本地部署（若开源 LLM 支持），并设置 spec 版本控制（Git commit 每个输出迭代）。

实际清单如下，确保零基础落地：

  1. 环境准备：浏览器访问 vibescaffold.dev，无需安装；API Key 注入（Anthropic/OpenAI，预算 0.01$/spec）。

  2. 输入规范：idea<200 字，包含场景、用户痛点、技术偏好；示例：“企业级多代理协作系统，支持 SSE 流式输出，Node.js 栈”。

  3. 交互流程：

    • 步骤 1：产品定义（回答 5 问：谁用？做什么？边界？MVP？）。
    • 步骤 2：架构（确认 schema、API、安全）。
    • 步骤 3：计划（任务拆分 < 2 天 / 项，Prompt 链）。
    • 步骤 4：代理（system prompt，工具绑定）。

  4. 输出校验：

    文件 检查点 阈值
    ONE_PAGER.md 用户故事数 ≥5
    DEV_SPEC.md API 签名覆盖 100%
    PROMPT_PLAN.md 测试路径 ≥3
    AGENTS.md 自主性指令 完整

  5. 集成下游：复制 AGENTS.md 喂给 Cursor/Claude Code，生成代码；Git init spec repo，CI 验证一致性。

  6. 优化迭代：A/B 测试不同 LLM（Sonnet vs o1-mini），追踪 spec-to-code 成功率 > 80%。

这种参数化方法已在类似 Spec Coding 工具中验证，提升生产级 agent 开发速度 3x，同时规格重用率达 70%。最后，监控 LLM 成本（<0.05$/ 完整 spec），并每周审视输出演进。

资料来源：vibescaffold.dev 首页描述与功能演示；相关 Spec Coding 实践如 Amazon Q 的 vibe.md/spec.md 模板。

（字数：1028）

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