作者：Denise I Biteye內容團隊，Bbo I XHunt運營團隊
最近刷X看到Clawdbot大家都在用AI代理幹各種事，突然覺得文科生也可以用"vibe"方式玩代碼了，於是開始了這個零基礎實戰。
Vibe Coding被視為一種“需求即代碼”的新範式，甚至被寄予“讓非程序員也能構建工具”的期待。
然而，一個現實的問題始終存在：當技術門檻被降低，真正的落地能力是否也隨之而來？
為了回答這個問題，我以一個完全沒有代碼經驗的使用者身份，完整體驗了三款主流 Vibe Coding工具。
過程並不順利：踩坑、翻車、反覆推翻重來，但也正因為如此，我摸清了哪些地方最容易出問題，以及該如何繞開這些坑。
本文並非工具測評，而是一次從認知到實踐的真實記錄。
一、概念理解：什麼是Vibe coding？
這是一種“只管提需求，不管寫代碼”的新型開發模式。
這個概念最早由前 OpenAI 聯合創始人 Andrej Karpathy 提出，他的原話是：
“這是一種新的編程方式，我稱之為 Vibe Coding。你完全交給了感覺（Vibes），擁抱指數級的效率增長，甚至忘記了代碼的存在。”
在 Vibe Coding 的模式下，你不再是“建築工”，而更像是一個“產品經理”甚至是“甲方爸爸“。
你的任務就是準確地告訴 AI：“我要蓋個房子，這裡要有落地窗，那裡要有個游泳池。”
如果不滿意，你就說：“感覺不對，再改改。”
這就是 Vibe！
二、避坑指南：Vibe Coding 的安全紅線
在開啟 AI 編程的大門前，必須先鎖好你的“金庫”。很多新手在與 AI 對話時，會不自覺地把敏感信息發給 AI，這是極其危險的。
1. 絕對不能洩露的三類數據
API Key： 相當於你各類平臺的“儲值卡”，洩露後額度會被瞬間刷光。
私鑰/助記詞： 絕對、永遠、不要發送給任何 AI 或寫在任何代碼文件中。一旦洩露，你的鏈上資產將歸零。
Cookie 數據： 某些教程會教你從瀏覽器獲取 Cookie 來實現自動化，但 Cookie 包含了你的登錄狀態，洩露後別人可以無需密碼直接登錄你的Twitter、Discord甚至交易所賬號。
2. 核心原則：環境隔離，數據脫敏
永遠不要把API Key或敏感信息直接寫在代碼或提示詞裡。
正確的做法是使用 “環境變量”，讓代碼去讀取系統的變量名，而不是直接讀取密鑰內容。
Windows 系統的配置步驟如下：
鍵盤按下win+s ，輸入搜索 【環境變量】
新建變量
輸入變量名、變量值保存
MacOS 系統的 配置步驟如下：
鍵盤按下 Command + 空格鍵，搜索【終端】並打開。
在彈出的黑框裡，複製粘貼以下命令（注意替換你的真實 Key），然後回車：
echo 'export CRYPTOHUNT_API_KEY="你的sk-xxxxxx密鑰"' >> ~/.zshrc
讓配置立即生效，繼續輸入並回車：source ~/.zshrc
(可選) 驗證是否成功，輸入：echo $CRYPTOHUNT_API_KEY，如果屏幕打印出了你的密鑰，說明配置成功。
三、實戰（翻車）覆盤：三款工具，三種體驗
理論講完，我們直接進入實戰。為了找到最趁手的工具，我幫大家試了三款主流工具。選擇它們的原因，是因為它們分別代表了當前 Vibe Coding 的三種主流形態：
Google AI Studio：代表「極速生成原型」的輕量路線
Antigravity：代表「AI 代理 + 本地全棧開發」的工程路線
Lovable：代表「對話即應用」的抽象路線
如果你只想知道哪種工具最適合零基礎直接落地，可以直接跳到第三個工具 Lovable；如果你想少走彎路，建議完整看完這一節。下面開始按順序覆盤。
1.Google AI Studio
定位：適合個人開發者、初創團隊
體驗：主打“快”和“免費”，讓你幾分鐘內就能驗證一個 AI 創意
官網：https://aistudio.google.com/apps
第一次用它，是在聖誕節。大家都在做賽博聖誕樹，我也體驗了一把。隨手丟了一個提示詞，僅僅 5 分鐘，它就生成了一個非常唯美的 3D 頁面，粒子隨著手勢流動，效果極其絲滑。
這讓我不禁感嘆時代真的變了。
（想想以前理工男想哄女孩子開心，熬大夜寫一串代碼，運行半天蹦出一個跳動的愛心，就覺得很帥了。而現在？你完全可以交給vibe coding，他分分鐘就能把情緒價值拉滿。）
在成功案例的加持下，我開始“膨脹”了，於是開始幹正經事：調用Cryptohunt API做一個推特數據看板。
我信心滿滿地把 API 文檔投餵給它。 開始一切順利、後端邏輯秒通，數據也成功抓取到了。我心想：就這？
然而，當我要求它把數據漂亮地展示在前端”時，噩夢開始了：
圖表不顯示？ 它改代碼
顯示了但不全？它又改了代碼，結果交互壞了
交互修好了？這會兒API數據又不加載了
我就這樣陷入了無限的“修復Bug—--產生新Bug”的循環中。花費2天我放棄了。
最終展示圖（ai 已經開始給我鬼畫符）
踩坑總結： Google AI Studio 是個偏科生。 搞搞創意、做個單頁面 Demo，它簡直是神。 但一旦涉及到前後端深度集成（比如 API 數據流轉+複雜前端展示），它很容易顧頭不顧腚。如果你完全不懂代碼邏輯，很容易像我一樣卡在前端展示的死衚衕裡出不來。
2.Antigravity
定位：一款集成多模型切換的代理式全棧開發工具
特點：多模型切換、任務拆解、自動測試
官網：https://antigravity.google/
實際使用過程中，還沒開始寫代碼，我就差點被它的登錄勸退。它不像大多數工具那樣，打開網頁就能直接上手，而是對賬號和網絡環境有著相當嚴格的要求。
賬號的限制不是由你當前網絡 IP 決定，而是由 Google 賬號本身“關聯的國家/地區”決定。地區設置不在支持名單中（例如中國大陸、香港），登錄就會直接被系統拒絕。我更改地區的請求也被駁回了好幾次。
一整套流程走下來，只能用一句話形容：人都麻了。
在經歷了3個賬號被封以及多次環境切換後，我找到了邪修登錄方式：Antigravity tools
開局需要設置美區ip+tun全局模式
下載antigravity tools
來自推特網友的分享鏈接：https://x.com/idoubicc/status/2004848130693759213
下載完成之後，添加賬號開始OAuth授權
4）授權成功即可跳轉登錄頁面，還可以直觀的看到你的模型配額
（風險提示：Antigravity Tools 是一個開源項目，方便將 Antigravity 模型接入 Claude Code 等工具。但在 Vibe Coding 過程中，建議將操作環境與資產錢包或重要賬戶的電腦隔離，以降低潛在安全風險。）
進到工具內部後，我也總結了兩個對小白極其重要的小技巧：
安裝中文插件：左側擴展欄搜索 Chinese，安裝簡體中文語言包，重啟軟件。這一步能把界面變成中文，大幅降低理解成本。
注入“全局人設” ：Antigravity 允許你設定一個“全局規則”，讓 AI 無論何時都必須遵守。操作方法：點擊右側 Rules 圖標 → 選擇 + Workspace（添加工作區規則）直接粘貼一段“全局規則提示詞”，可以強制它使用中文，並顯著提升代碼輸出質量。
然而，即便成功完成登錄和基礎配置，真正開始運行代碼時，我還是被現實潑了一盆冷水。它不能像 Google AI Studio 那樣即刻預覽。讓我再下載一堆配套的預覽軟件例如 Node.js 、VS code 或者是隻能在html 裡看效果。 而且，大模型的回覆速度肉眼可見的慢。每次我提完需求，屏幕那頭就在轉圈。
但Antigravity有一個非常驚豔的功能：自動測試。寫完代碼後，它會啟動視頻預覽，像真人一樣去點擊網頁，檢查邏輯是否能跑通。看著 AI 自己在屏幕上點來點去，確實有一種“未來已來”的震撼感。
我讓它嘗試做的項目是： “一個加密貨幣Alpha信號捕捉器。利用 Cryptohunt API 監控推特數據，自動抓取推文中的 Ticks，統計大家都在討論什麼代幣，並按討論熱度排個序。”
現實是骨感的。 儘管它看起來很努力地在幫我寫代碼、幫我測試，但在對接 API 這個核心環節，我依然碰壁了。 可能是因為本地網絡環境的複雜性，也可能是 AI 對 API 文檔的理解偏差，數據始終對接不上。
demo：模擬數據的展示效果
看著終端裡一片紅色的報錯，和 AI 幻覺“這次一定行”，我意識到：全棧雖好，但由於網絡和環境的黑盒問題，想做成一個真正能用的工具，對小白來說門檻依然極高。因為Antigravity默認你已經是開發者。
3.Lovable
定位：“對話即應用”平臺
特點：無需配置本地環境，所想即所得
官網：https://lovable.dev/
lovable的使用讓我體驗到了什麼是真正的甲方爸爸，難道是因為只有他需要付費嗎？（tips:在某魚上花了15RMB購買了100credits，製作完成還沒有用完）
在 Lovable 上，一行代碼都沒改過，就搞定了下面的Crypto Twitter監控神器-----Crypto Pulse (加密脈搏) 監控看板
是的你沒看錯，這次我終於成功了。
在線體驗地址：https://tweet-whisperer-dash.lovable.app/
「功能詳解」
A. 全景數據與 AI 總結
進入首頁，映入眼簾的是內容的“體溫計”：
實時數據卡片：頂部展示了 24小時內推文總數、互動總數、活躍KOL數、 市場情緒指數。不用看具體內容，並對比前24小時數據，瞄一眼紅色還是綠色，就知道今天市場是恐慌還是貪婪。
AI 智能摘要：這是最省時間的功能。系統集成了 Gemini AI，它會自動閱讀過去幾小時成千上萬條推文，然後為你寫出一段市場簡報。
B. 趨勢雷達
不想錯過下一個百倍幣？
智能分類：自動篩選熱點並分為 Topic (話題)、Project (項目) 、 Token (代幣)和KOL
漲跌風向標：每個標籤旁邊都有 24小時提及次數的變化率（上升 / 下降）。哪裡討論量暴漲，哪裡就有機會。
C. 智能信息流
告別雜亂的時間線，這裡有四個經過清洗的 Tab：
精華：由 AI 二次篩選的高價值內容，剔除無意義的灌水。
熱門：當前互動量（點贊+轉發）最高的爆款推文。
大V：只看行業大佬（如 Elon Musk, Vitalik 等粉絲數>100K）的實時發言。
最新：CT相關賬號的最新發表推文，時刻發現新內容。
*體驗細節：支持按地區篩選（英語區/華語區），點擊卡片可直接跳轉推特原文。
「使用提醒」因為現在使用的是我個人的 API Key，數據回傳會消耗 API Credits，額度有限，建議大家速速體驗。
四、 Cryptohunt API 實用攻略
在Vibe coding的過程中，我選擇了性價比較高的Cryptohunt數據庫。Coding沒有整的門清，倒是把API摸透了，在這裡在寫一下攻略。
官方鏈接：https://pro.cryptohunt.ai/
1.精準投餵
很多小白會直接把幾萬字的 API 文檔丟給 AI，AI 也會暈。
錯誤示範： 這是API文檔，你看著辦。
正確示範： 我要做個代幣監控功能。請閱讀 Cryptohunt API中關於post /tweet/mention_tweets的部分。告訴我如何拿到最近 1 小時的數據？
prompt示例：“請調用 /tweet/mention_tweets 接口，搜索 ticker 為 SOL 的推文。限制時間為最近 24 小時。幫我過濾出互動量（點贊+轉發）最高的前 5 條，看看大家對 SOL 的情緒如何。”
2. 調試神器
在Vibe Coding的過程中，最讓人抓狂的情況就是：我點擊了按鈕，但是屏幕上沒有任何反應。 這時候，小白往往會陷入自我懷疑：是 AI 代碼寫錯了？是網絡卡了？還是 API 掛了？
這就可以打開API usage刷新：
有記錄，扣了分： 說明 API 調用成功了！數據已經順利發回給你的電腦。 這是一個前端展示問題。可以告訴 AI：“數據已經拿到了，但是屏幕沒顯示，請檢查渲染代碼。”
完全沒記錄： 說明請求根本沒發出去！ 那麼就是一個邏輯/網絡問題。去告訴 AI：“點擊按鈕沒有反應，請求沒有發送，請檢查點擊事件。”
把結論直接丟給 AI，它修的速度會更快。在 Vibe Coding 的過程中，真正消耗精力的已經不再是寫代碼，而是判斷問題出在哪裡。
當我們把繁瑣的語法和實現細節交給 AI 後，開發的重心就回歸到了對信息的掌控上。
因此大家都會說，Vibe Coding 的盡頭，不是代碼，是數據。
五、寫在最後：掌握 Vibe Coding 的兩個核心玩法
經歷了從 Google AI Studio 的“試水”，到 Antigravity 的“折磨”，再到 Lovable 的“爆發”，我終於明白： 工具只是手中的劍，你的 Vibe才是心中的道。
大家在嘗試 Vibe Coding 時，請務必記住這兩個核心要點，它們比任何代碼都重要：
1. 敢想：想象力是你唯一的“天花板”
在 Vibe Coding 時代，技術壁壘已經崩塌了。 以前我們不敢做工具，是因為怕寫不出來，現在通過實戰證明，只要邏輯通順，AI 都能寫出來。
不要只做一個“搬磚工”，要做一個“架構師”： 大膽去構思那些你以前想都不敢想的產品。是監控全網數據的雷達？還是自動套利機器人？ 你需要做的，就是把腦海中那個模糊的“想要”，變成一個清晰的“藍圖”。
2. 會說：提示詞（Prompt）就是你的源代碼
很多小白失敗的原因，不是 AI 笨，而是你太“客氣”或者太“含糊”。
模糊需求=模糊結果
拒絕模糊： 不要對 AI 說“幫我做一個好用的網頁”。（AI：什麼是好用？）
擁抱精準： 要像我做看板時那樣說：“我要一個深色模式的 Dashboard，頂部要有這四個數據卡片，中間要調用這個 API，右邊要用 AI 自動總結……”
記住，你現在是甲方爸爸。 甲方的威嚴來自於明確的需求”和不厭其煩的反饋。 如果 AI 做錯了，不要懷疑自己，直接告訴它：“不對，重來，我要的是 A 不是 B。”
如果你已經讀到這裡，說明你大概率已經具備了用 Vibe Coding 做出工具的能力。
別猶豫了——
快把你的 Vibe，變成Coding。
