文章的名字有点危言耸听，这当然不是我有资格说的话，而是官方今天给出的文档。
一直以来，我学习的习惯就是向源头去求解。譬如，如果要弄懂某个机制，我会阅读源码、写邮件和作者沟通；如果要了解某个领域，我会阅读领域内最权威、最经典的书籍；如果要学习某项技术，我会阅读官方文档、实际上手去操作。这里面有一个朴素的观念，即深入才能浅出，越是源头的东西往往越好理解。这里的“好理解”并非指“不动脑”，而是可以用最短的路径到达深处。反之，一些看起来“容易吸收”的课程、视频、博客，则会因为转述者的个人能力，出现理解偏差、抓不住重点等多种问题，到头来反而耽误我们对于知识的理解。
在我学习Vibe Coding的过程中，我依然沿袭着这种方式。即实操业内公认最好的工具Claude Code，以及阅读Anthropic官方的文档来学习工具的使用。当然，我也会看大量的Youtube视频来补充认知，但那更像是一种猎奇。因此，我强烈建议想要学习Vibe Coding的朋友阅读这篇文章：https://code.claude.com/docs/en/best-practices，里面有太多的心得和感悟。
以下摘录几条我个人感触比较深的点，以及一些延伸思考。
1. 提供反馈机制
反馈是保证结果可靠的重要机制。这就好比人开车，我们无法做到方向盘操控的100%精确，但视觉反馈可以让我们知道左右，左了就向右打一点，右了就向左打一点，最终的结果就是稳定向前。
Vibe Coding也是如此，我们应该时时去思考如何把这个反馈的Loop给Code Agent搭建好。一旦搭建好，既可以保证输出效果，又可以做到长时间不偏离方向的任务执行。
以下是文档中罗列的两种实践方式，后者提供反馈，让Claude Code可以去验证自己输出的结果，因此会明显地提升任务效果。
2. 提供具体的上下文
AI可以推断我们的意图，但毕竟上下文有限，有时无法完全读懂我们的心思。在现有的限制下，可以通过提供更加具体的上下文，让AI拥有更好的表现。
这一点倒是可以凸显出内行和外行的差异，因为外行是不可能用右边的方式来跟AI对话的，它需要很多前置的专业知识。不过我倒认为，随着模型能力的提升，具体上下文的要求会越来越宽松，以至于左边的对话会在某一时刻达到和右边对话同样的效果。这就像一年前Prompt Engineer还是个火热的概念，我们需要精心构建各种Prompt才能让模型输出理想的答案，但现在已经没人讨论这件事了。
3. 各种名词的区别
记得Skill刚出来的时候，网络上铺天盖地的文章在讨论，Skill是什么，跟MCP有什么区别。其实看那些文章，真不如看官方的具体介绍，每一个名词都有一篇详细的文章，来介绍它的具体使用和本质。
4. 培养你的直觉
随着时间的推移，你将培养出任何指南都无法涵盖的直觉。你将知道何时该明确具体，何时该保持开放；何时该制定计划，何时该进行探索；以及何时该清除上下文，何时该让其持续累积。
在飞速发展的时期，所有的工具、方法都在剧烈变化，所谓的最佳实践或许也只有三个月保鲜期。因此，真正重要的是学习、实践和培养直觉，并不断地把这个过程循环往复。
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