首页Vibe Coding 已成为现代 AI 开发者构建软件的新范式。在这种方法中，我们不再是对 AI 编程助手提出零散的问题，而是将其变成一个整体的、具有上下文感知的系统，通过设定项目目标、约束、示例和验收标准等，为 AI 代理搭建完整的环境。这种方式让 AI 助手能够参与需求分析、前端开发、后端修复、代码重构甚至调试，帮助开发者更快地原型设计和交付产品。要充分利用基于代理的 AI 编程工具，需要扎实的基础，包括正确的配置、设计模式、提示流程和思维模型等。
本文将介绍 10 个 GitHub 仓库，帮助您学习 Vibe Coding 的基本方法，了解实际示例，掌握如何集成代理和工具，从而实现比传统问答式 AI 编程更高效的全栈开发
1. Awesome Vibe Coding
该仓库是一个“Vibe Coding 资源大全”，汇集了 AI 辅助开发生态中各种工具和参考资料。它列出了协同开发所需的工具，从 Bolt.new 浏览器式编辑器、Cursor IDE 插件，到像 Claude Code 这样的终端代理；同时还介绍核心概念（如 Andrej Karpathy 的定义）、提示工程实战指南，以及各种工作流和工具选择策略。
- 使用建议：适合探索 AI 辅助开发生态的入门者，可帮助了解各种工具的用途和选择场景。
- GitHub链接：https://github.com/filipecalegario/awesome-vibe-coding
2. Context Engineering Template
该项目介绍了“上下文工程”（Context Engineering）——Vibe Coding 的基础理念。它强调不再依赖巧妙的提示，而是通过定义项目范围和团队目标来创建完整环境，包括全局规则文件（如 CLAUDE.md）、明确需求模板（如 INITIAL.md）和产品需求蓝图（PRP）等。通过这些模板，AI 编程助手能够获得项目的完整上下文，从而一次性生成符合标准的代码。
- 使用建议：适合需要可预测、可重复 AI 编程流程的团队。
- GitHub链接：https://github.com/coleam00/context-engineering-intro
3. Vibe Coding Workflow
该项目提供了一个 5 阶段的 AI 开发工作流程模板，帮助用户在几小时内构建 MVP，而不是几个月。用户可以学习如何撰写结构化文档（包括调研、需求、设计等）以及通用的 AI 代理指令文件（如 NOTES.md、CLAUDE.md、GEMINI.md），从而指导 Claude Code、Cursor 等工具完成从需求验证到功能实现的整个过程。
- 使用建议：适合独立开发者或初创团队，通过结构化流程快速将想法转化为产品原型。
- GitHub链接：https://github.com/KhazP/vibe-coding-prompt-template
4. Vibe Coding Tool List
该仓库精心挑选了一系列用于 Vibe Coding 的 AI 工具和资源。它帮助开发者了解各种浏览器构建器、IDE 扩展以及命令行 AI 代理，并提供了实用的提示策略和使用指南。读者可以通过它快速选择适合自己项目的 AI 助手，例如用于快速原型制作、生产环境开发，或偏重隐私的本地部署。
- 使用建议：适合需要为不同场景（如原型或生产）选择合适工具的开发者。
- GitHub链接：https://github.com/ai-for-developers/awesome-vibe-coding
5. AI Coding Style Guides
简介：这个仓库提供了一套针对 AI 编程的代码风格指南，旨在解决大模型上下文长度限制问题。它介绍了一种 8 级代码压缩系统，通过去除多余空格、简化变量名、利用高级语言特性等手段，将代码大小压缩至原来的 20%–50%。这样不仅大幅提高了标记（token）效率，还可以让 AI 在需要人工调试时解压和解释压缩后的代码。
- 使用建议：适合处理大型代码库或长期项目的高级开发者，帮助在有限上下文中最大化地利用 AI 进行代码生成和阅读。
- GitHub链接：https://github.com/lidangzzz/AI-Coding-Style-Guides
6. Claude Code Settings and Commands for Vibe Coding
简介：该仓库汇集了针对 Claude Code 的配置示例、定制命令和子代理，旨在增强 Vibe Coding 的工作流程。通过研究这个项目，开发者可以学习如何配置 LiteLLM 代理以支持多模型、创建基于规格驱动开发的命令（例如 /specify、/plan、/implement），以及部署用于代码分析和 GitHub 集成的 AI 子代理。它还演示了如何利用如 GitHub Spec Kit 等结构化工作流，从需求到执行组织整个功能开发过程。
- 使用建议：适合需要优化以 Claude Code 为中心工作流程的开发者，帮助他们高效管理 Claude 相关的设置和操作。
- GitHub链接：https://github.com/feiskyer/claude-code-settings
7. Rulebook AI
Rulebook AI 项目提供了一个命令行工具，通过版本化的“Packs”，在不同的 AI 编程助手（如 Cursor、Gemini、Copilot 等）之间同步规则、上下文和工具配置。它将项目的架构和工作流程视为可版本控制的代码，帮助团队保持 AI 代理的一致性和对项目上下文的记忆，避免每次询问时重复设置。
- 使用建议：适合需要统一系统架构、规则和流程的团队，帮助跨工具保持一致的 AI 编程体验。
- GitHub链接：https://github.com/botingw/rulebook-ai
8. Vibe Check MCP (GitHub Stars: 336)
简介：Vibe Check MCP 是一个研究背书的监督服务器，为 AI 代理提供类似导师的反馈，防止它们陷入思路固定或过度设计。使用该系统可以在代理的执行链中插入规则（链式模式中断，Chain-Pattern Interrupts），并结合 Vibe Check 和 Vibe Learn 等工具，让代理在处理复杂任务时保持规则对齐和自我反思。据报道，这套方法可以提高约 27% 的成功率，同时将有害操作数量减半。
- 使用建议：适合关注提高 AI 代理可靠性的研究人员和高级用户，用于增强代理在长程任务中的表现和安全性。
- GitHub链接：https://github.com/PV-Bhat/vibe-check-mcp-server
9. VibeKit
简介：VibeKit 为运行 AI 编程代理提供了一层安全隔离保护，让 Claude Code、Gemini CLI、Codex CLI 等能够在干净的 Docker 沙箱中运行，并自动对敏感信息进行脱敏处理。项目内置了操作监控功能，还提供了 VibeKit SDK，可将沙箱化执行集成到应用程序中。用户可以在完全离线、无云依赖的环境中安全运行 AI 代理，从而保护秘密信息并提高可靠性。
- 使用建议：适合强调安全性、需要在隔离环境中运行 AI 代理的开发者，确保 AI 操作过程中的安全和可控。
- GitHub链接：https://github.com/superagent-ai/vibekit
10. Vibe Kanban
简介：Vibe Kanban 是一个基于 Rust 的项目，为 AI 编程流程提供类似看板（Kanban）的管理平台。开发者可以通过它在多个 AI 代理（如 Claude Code、Gemini CLI 等）之间自由切换，组织并行或串行的任务流，检查代理完成的工作，并集中管理 MCP 配置。它有助于将 AI 驱动的开发过程从单纯写代码转向更高层次的需求规划、任务分配和结果审查。
- 使用建议：适合需要管理复杂 AI 开发流水线的团队，帮助团队高效编排多代理协同工作。
- GitHub链接：https://github.com/BloopAI/vibe-kanban
