VibeCoder Primer
§ 5·CS 地基2 prompts

软件工程

要懂的不是技术细节，是*术语*。遇到项目里有人提到这些词，能在 30 秒内讲清楚是什么。

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§ 5

软件工程

要懂的不是技术细节，是*术语*。遇到项目里有人提到这些词，能在 30 秒内讲清楚是什么。

学到什么程度
  • 黑盒 / 白盒测试。黑盒不关心内部逻辑，只测输入输出；白盒看代码内部来测。
  • Unit Testing。一次只测一个小功能（一个函数、一个模块）。
  • CI / CD。每次提交自动跑测试 / 自动部署。
  • A / B Testing。同时上线两个版本，看哪个效果更好。
  • Infrastructure as Code。写配置文件告诉服务器该装什么，不手装。

当词典查。做项目时再深入。让专业开发去搞。

动手做 · 提示词卡

把这段知识变成一段可执行的练习

以下 2 张卡，每张都是一段可复制的提示词。打开 Claude Code（或任何 LLM 终端），把卡里的提示词粘进去，AI 会陪你完成这一步。遇到不会的概念，把 AI 的回答贴回 卡里继续问下一步。可以一次做完，也可以分几次。

2 决策
Prompt 01决策★★★

读懂别人的 CI 配置

为什么要学项目 push 后 CI 跑啥你不知道。出错时只能等同事来救。
打个比方上岗前看流程图：哪步先做、哪步后做、出错谁负责，一目了然。
VibeCoder 场景Claude Code 帮你写 deploy，你不知道 GitHub Actions 跑了几步。

你 clone 了项目，发现 .github/workflows/ 下有几个 yml，你不知道每次 push 会触发啥。

  1. 01从任一开源项目复制一个 workflow yml 到方括号占位符。
  2. 02AI 输出 4 段分析。
  3. 03自己照 main push 一个空 commit，到 Actions 页面看实际跑了啥。
  4. 04对照 AI 的分析，找差异。
粘贴到 Claude Code（或任何 LLM 终端）
我贴一个 GitHub Actions 工作流 yml 给你。请输出：1. 这个工作流的触发条件（push 哪些分支？PR？手动？）。2. 它跑了几个 job，每个 job 在啥环境跑、做了几件事。3. 哪些步骤是 '测试' 哪些是 '部署'，分别用文字标出来。4. 如果我现在 push 一个 commit 到 main 分支，会发生什么，按时间顺序列出来。不要重写这个 yml，只要分析。yml 内容：[这里贴整段 yml]。
✓ 完成判据你能 30 秒告诉别人这个 workflow 是 CI、CD、还是 CI+CD。
坑AI 经常把 jobs.steps 和 needs 关系讲混；如果觉得不对，让它单独画依赖图。
Prompt 02决策★★★

三场景测试选型

为什么要学测试选错类型 = 白写。unit / A-B / 黑盒各管一块，混了等于裸奔。
打个比方体检项目：血常规、X 光、CT 各看一种问题，选错查不出毛病。
VibeCoder 场景Claude Code 让你给函数加测试，你不知道该写单测还是端到端。

你的小项目要加测试，搞不清啥时候用 unit、啥时候 A/B、啥时候黑盒。

  1. 01AI 输出 3 个判断。
  2. 02你自己先想一遍答案再看 AI 的。
  3. 03不同的地方让 AI 解释为什么。
  4. 04用一句话自己总结四种测试的适用条件。
粘贴到 Claude Code（或任何 LLM 终端）
给我做一道场景题：以下三个情境，我应该用 黑盒测试、白盒测试、unit test、A/B Testing 哪一种？为什么？1. 我刚写了一个 parse_csv 函数，想确保它对空字符串、单行、多行三种输入都不崩。2. 我上线了一个新 landing page，想知道蓝色按钮 vs 绿色按钮哪个点击率高。3. 同事给了我一个加密的二进制工具，让我验证它处理超长输入不会闪退。三个回答各不超过 4 行。
✓ 完成判据你能脱稿告诉同伴 unit test 和 A/B test 的本质区别。
坑AI 有时会把 unit test 和黑盒混淆，注意黑盒强调'不看内部'，单元强调'测试单元粒度'。
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