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Apr 10, 2026
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VibeCoding-002
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从零开始构建应用系统
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Vibe Coding
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Vibe Coding
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1 从零开发AI对话应用

01 Plan模式下提出规划
这里会列出一个实现流程,不要直接在IDE中开始执行,他会直接把所有步骤执行,之后修改和优化不方便。所以这里要把它生成的流程拆分
02 拆分phase
03 调整phase
04 执行phase1
05 执行 phase2
06 模型接入前测试
从官网找到ds相关的api文档信息,添加到提示词中
在进行前后端对接时,先从官方文档找到相关API的文档,将示例代码添加到提示词中,先进行接口的测试,把返回的接口参数再作为提示,进行后端开发和前端对接
07 基于测试好的接口规范,与前端进行对接
07 最后一步
08 最后细节优化
09 代码推送

2 智能数据分析代理

1 Planning 需求梳理

需求:智能数据分析系统
  1. 接入大模型
  1. 能够操作数据库,基于用户的自然语言查询数据库返回最终的结果
  1. 需要在前端实时的渲染查询出来的可视化图表
notion image
这里使用gpt5.2进行深度研究
根据模型提示补充研究信息

2 确定系统架构

notion image
notion image

3 Cursor plan

生成 代码结构及系统架构、功能规划
不要直接按生成的TODO list执行,先拆分phase
拆分phase
Phase 1:前后端基础框架搭建与运行测试
Phase 2:前端UI研发
Phase 3:后端接口研发
Phase 4:前后端联调

4 linear.app任务管理,cursor接入mcp,创建rule

集成,连接,授权 任务状态管理,cursor settings,Tools&MCP,new MCP server
添加好 MCP 工具后,可以在Agent 模型下进行测试
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为了构建AI驱动的自动任务管理需要使用 Rules 搭配 MCP 来做自然语言的触发
自定义创建 Rule
不要自己写,让ai写,先给官方链接问什么是rule,获得rule上下文,然后让ai创建rule
同步之前plan做的TODO list 到linear

5 分步执行任务

Phase 1

Phase 2

Phase 3

接入langchain mcp
在开始后端开发时,因为要使用langchain,所以先添加了langchain mcp,同时通过mcp问智能体可以接入qwen3的组件,以及可以实现nl2sql的组件,获取上下文信息,并更新规范,确保接口参数正确
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Phase 4

打开网站测试:请查询各个产品类别的销售趋势,并按照销售额排序

整体流程

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📎 参考文章

  • 一些引用
  • 引用文章
 
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