完全不懂编程的我们，通过 Vibe coding 重写了一个App （工具篇）

完全不懂编程的我们，通过 Vibe coding 重写了一个 App（感受篇）

接上篇，这篇内容分享我们在重写过程中主要使用的工具。

一、 真正上手写代码的工具

1. Claude Code（主劳动力）

• 怎么用：它就像一个能直接住进你电脑里的 AI 程序员。

• 三种方式：官方自带客户端（我没用过）、终端；也可以在 VS Code 编辑器里装它的插件。

• 建议：推荐在 VS Code 里用，左边看代码文件，右边跟 AI 聊天，它改了哪行代码你能看得清清楚楚，心里更踏实。

2. 多个 AI 换着吹哨（交叉检查）

• Codex：专门用来检查代码。Claude 写完后，自动调用 Codex review。

• ChatGPT/ Gemini/豆包：备用方案。有时候 Claude 连不上，或者它在一个问题上绕晕了怎么也改不对，我就换个 AI 问问，往往换个思路问题就解开了。

3. MCP 与 Skill（给 AI 递工具）

• MCP： 简单理解就是“插槽”。通过它，AI 就能读到你本地存的文档、数据库或者其他参考资料，不用你每次都手动复制给它。我们用到的 MCP：lanhu-MCP（https://github.com/dsphper/lanhu-mcp）[用 AI 重写了一个 App，用了一个月，我学到了这些](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5NDY4ODM1MA==&mid=2247486033&idx=1&sn=4cd56214e06cf4ebcfad57ac8fe0b0fd&scene=21#wechat_redirect)、Xcode mcp（开发 iOS 才需要用到）

• Skill：Skill 就是让 AI “学会”复杂的动作组合。它能把原本需要你下五六次指令才能完成的任务（比如：清理缓存+拉取分支+运行测试+提交代码），封装成一个简单的“大招”。

• Superpowers： 这是一个非常强大的技能库，通过给 AI 设定一套严格的工作流和“技能包”，让 AI 像资深工程师一样思考和工作，而不是拿到需求就盲目写代码。(地址：https://github.com/obra/superpowers)

• GStack： 这是 YC CEO Garry Tan 都在推崇的一套工作流。它能把那些琐碎的、重复性的开发动作标准化。有了它，你不再是写一行代码下一条指令，而是通过定义好的“动作组”让 AI 像熟练工一样自动衔接后续步骤。(地址：https://github.com/garrytan/gstack)

二、 提高沟通效率的工具（动嘴胜过动手）

1. 语音输入（Typeless/微信/豆包输入法）

• 提效神器：面对复杂的业务逻辑，打字太慢了。我习惯直接对着电脑说出我的想法，语音输入法会自动帮我把这些大白话转成更正式的内容。

• 优势：说 1 分钟的话抵得上打 10 分钟字，而且能把细节描述得更清楚。

2. 猛玛 Lark A1 麦克风/有线耳机

• 收音要准：在办公室干活，为了识别更准、不吵到别人，我会戴着麦克风或有线耳机。只有麦克风收音清楚，语音转出来的文字才没那么多错别字，AI 才不会理解错我的意思。

  

三、 盯着项目进度的工具

1. Git（代码撤回与记录）

• 作用： 每当 AI 改完一个功能并且能跑通时，我就会提交代码。

• 为什么重要：万一 AI 下一步把代码改乱了，我点一下就能直接回到上一个正常的版本。它帮我记录了代码变动的每一步，心里不慌。

2. 飞书 CLI

• 自动化管理： 我在电脑里装了飞书 CLI 命令行工具，这样我们在 App 里发现的每一个 Bug 都会同步到飞书多维表格里。

• 团队同步： 表格里清清楚楚地写着：BUG 是什么、谁在修、修复没有。

• 群通知： 我们还设了个机器人，AI 每提交一个 PR，群里都会通知。这样团队里的其他人（设计、后端）不用问我，看一眼群消息就知道进度到哪了。

以前，产品经理和设计师的思路往往止于“文档”；现在，借助 AI，我们第一次真正深入到了“实现层”。虽然我们还是不懂怎么手写那些复杂的算法，但我们学会了如何去定义规则、如何去控制质量、如何去调度资源。

AI 的门槛已经打下来了，接下来的路，不再取决于你是否精通编程语言，而取决于你是否能把问题定义清楚，是否能在那些琐碎的 Bug 中磨练出更高效的协作流程。

希望这份清单和我们的心路历程，能给准备出发的你一点点底气。