Vibe Coding 中的技术栈选择指南

使用 AI 辅助编程时，最常见的问题是：每次让 AI 写代码，它都用不同的技术方案，导致项目无法整合。比如第一次用 React，第二次突然变成 Vue；后端一会儿 Express 一会儿 FastAPI。

解决方法很简单：在开始项目时，就明确告诉 AI 要用什么技术栈，并在每次对话中保持一致。

下面是针对不同场景的可直接使用的技术栈组合建议，你可以直接复制给 AI。

场景一：快速开发 Web 应用

推荐组合：Next.js 全栈

技术栈：
- 框架：Next.js 14 (App Router)
- 语言：TypeScript
- 样式：Tailwind CSS
- 数据库：PostgreSQL + Prisma ORM
- 部署：Vercel

请严格使用这个技术栈，不要混用其他框架。

为什么这样组合：

Next.js 前后端一体，不需要分别管理两个项目
TypeScript 让 AI 生成的代码有类型约束，减少错误
Tailwind 快速实现样式，AI 擅长生成 Tailwind 类名
Prisma 的类型安全和 TypeScript 完美配合
Vercel 一键部署，不需要配置服务器

适合项目：

个人项目、SaaS 产品、营销页面、博客、电商网站

给 AI 的完整提示词模板：

我要做一个 [项目描述]，技术栈如下：

前后端：
- Next.js 14 (使用 App Router，不要用 Pages Router)
- TypeScript (严格模式)
- Tailwind CSS (不要用其他 CSS 方案)

数据库：
- PostgreSQL
- Prisma ORM (定义 schema 在 schema.prisma)

功能要求：
- [具体功能 1]
- [具体功能 2]

请按这个技术栈实现，所有组件用 TypeScript，样式只用 Tailwind。

场景二：前后端分离的中大型项目

推荐组合：React + FastAPI

前端：
- React 18 + TypeScript + Vite
- Tailwind CSS
- TanStack Query (数据请求)
- Zustand (状态管理)

后端：
- Python 3.11+ + FastAPI
- PostgreSQL + SQLAlchemy
- Pydantic (数据验证)

部署：
- 前端：Vercel/Netlify
- 后端：Railway/Render

为什么这样组合：

前后端技术栈独立，适合团队协作
FastAPI 自动生成 API 文档，方便前后端对接
TanStack Query 管理异步数据，AI 能生成标准的数据请求逻辑
Zustand 比 Redux 简单，AI 生成的状态管理代码更清晰

适合项目：

需要复杂业务逻辑的 Web 应用
需要集成 AI/机器学习的项目（Python 生态强大）
团队协作项目

给 AI 的完整提示词模板：

项目：[项目描述]

前端技术栈：
- React 18 + TypeScript
- 构建工具：Vite
- 样式：Tailwind CSS
- 数据请求：TanStack Query
- 状态管理：Zustand
- 路由：React Router v6

后端技术栈：
- FastAPI + Python 3.11
- 数据库：PostgreSQL
- ORM：SQLAlchemy 2.0
- 数据验证：Pydantic v2

API 设计：
- RESTful API
- 所有端点返回 JSON
- 错误处理用 HTTPException

请严格按这个技术栈实现。前端所有请求用 TanStack Query，后端所有路由用 FastAPI 的依赖注入。

场景三：需要 SEO 的内容网站

推荐组合：Astro + Tailwind

- 框架：Astro 4.x
- UI 组件：React/Vue (按需引入)
- 样式：Tailwind CSS
- 内容：Markdown + MDX
- 部署：Vercel/Netlify

为什么这样组合：

Astro 默认零 JS，加载速度极快
可以混用 React/Vue 组件，但只在需要交互的地方
对 SEO 友好，静态生成
AI 擅长生成 Markdown 内容

给 AI 的完整提示词模板：

做一个 [博客/文档/营销网站]，技术栈：

- Astro 4.x (静态生成模式)
- Tailwind CSS
- 内容用 Markdown/MDX
- 交互组件用 React (仅在必要时)

要求：
- 首页、文章列表、文章详情、关于页面
- 支持 Markdown front matter
- 响应式设计

请生成项目结构和核心页面，所有样式用 Tailwind，不要用内联样式。

场景四：跨平台桌面应用

推荐组合：Tauri + React

- 后端：Rust + Tauri 2.x
- 前端：React 18 + TypeScript + Vite
- 样式：Tailwind CSS
- 状态管理：Zustand

为什么这样组合：

Tauri 包体积小，性能好（比 Electron 优势明显）
Rust 后端处理文件、系统调用更安全高效
前端仍然用熟悉的 Web 技术
AI 可以分别生成 Rust 后端和 React 前端

给 AI 的完整提示词模板：

做一个桌面应用：[项目描述]

技术栈：
- Tauri 2.x (Rust 后端)
- React 18 + TypeScript (前端)
- Vite (构建工具)
- Tailwind CSS

功能：
- [功能 1：文件操作/系统托盘/等]
- [功能 2]

请先生成 Tauri 后端的 commands(Rust)，然后生成 React 前端调用这些 commands。
所有系统操作在 Rust 中实现，UI 在 React 中实现。

替代方案：Electron（如果需要更成熟的生态）

- Electron + React + TypeScript
- 主进程：Node.js
- 渲染进程：React 18 + Tailwind CSS
- 进程通信：IPC

给 AI 的提示词：

Electron 桌面应用，技术栈：

- Electron (最新版本)
- React 18 + TypeScript
- Tailwind CSS
- 主进程和渲染进程分离

请生成：
1. 主进程代码 (main.js)
2. 渲染进程代码 (React 组件)
3. IPC 通信示例

所有文件操作在主进程，UI 在渲染进程。

场景五：需要实时交互的应用

推荐组合：Next.js + Socket.io + Redis

前后端：
- Next.js 14 (App Router)
- TypeScript
- Tailwind CSS

实时通信：
- Socket.io (WebSocket)

数据库：
- PostgreSQL (持久化数据)
- Redis (会话、缓存、实时数据)
- Prisma ORM

为什么这样组合：

Socket.io 封装了 WebSocket，AI 生成的代码更稳定
Redis 处理实时数据和会话，性能好
Next.js API Routes 可以集成 Socket.io

给 AI 的完整提示词模板：

实时协作应用：[聊天室/在线白板/协作文档]

技术栈：
- Next.js 14 + TypeScript
- Socket.io (服务端和客户端)
- Redis (实时数据和缓存)
- PostgreSQL + Prisma (持久化)
- Tailwind CSS

要求：
1. 用户进入房间
2. 实时广播消息/操作
3. 数据持久化到 PostgreSQL
4. 在线用户列表存 Redis

请实现：
- Socket.io 服务端（在 Next.js API Route）
- Socket.io 客户端（React 组件）
- Redis 连接和操作
- Prisma schema 和查询

严格使用这个技术栈，实时部分用 Socket.io，不要用其他方案。

场景六：纯后端 API 服务

推荐组合：FastAPI + PostgreSQL

- FastAPI + Python 3.11+
- PostgreSQL + SQLAlchemy 2.0
- Pydantic v2 (数据验证)
- Alembic (数据库迁移)
- Redis (缓存)

给 AI 的完整提示词模板：

RESTful API 服务：[项目描述]

技术栈：
- FastAPI
- PostgreSQL + SQLAlchemy 2.0 (ORM)
- Pydantic v2 (请求/响应验证)
- Redis (缓存)

API 设计：
- 用户认证 (JWT)
- CRUD 操作
- 分页、过滤、排序
- 错误处理

请生成：
1. SQLAlchemy models
2. Pydantic schemas  
3. API routes (用 APIRouter)
4. 依赖注入（数据库连接、认证）

所有响应用 Pydantic 模型，所有数据库操作用 SQLAlchemy。

替代方案：Node.js（如果前端是 TypeScript）

- NestJS + TypeScript
- PostgreSQL + TypeORM
- Redis

给 AI 的提示词：

技术栈：
- NestJS (TypeScript)
- TypeORM + PostgreSQL
- Redis (缓存)
- JWT 认证

请按 NestJS 标准结构生成：
- Modules
- Controllers  
- Services
- DTOs
- TypeORM entities

严格使用依赖注入，不要直接实例化类。

场景七：移动端 + Web 多端统一

推荐组合：Flutter

- Flutter 3.x
- Dart
- 状态管理：Riverpod
- 网络请求：Dio
- 本地存储：Hive / SharedPreferences

给 AI 的完整提示词模板：

跨平台应用：[项目描述]

技术栈：
- Flutter 3.x
- 状态管理：Riverpod (不要用 Provider 或 Bloc)
- 网络请求：Dio
- 本地数据：Hive
- 路由：go_router

要求：
- 支持 iOS、Android、Web
- Material Design 3
- 响应式布局

请生成：
- 项目结构
- Riverpod providers
- API 服务层 (Dio)
- 页面和组件

所有状态管理用 Riverpod，网络请求用 Dio，不要混用其他方案。

关键技巧：如何让 AI 保持技术栈一致

1. 在对话开始时明确声明

本项目技术栈：
- 前端：React + TypeScript + Vite + Tailwind
- 后端：FastAPI + PostgreSQL + Prisma

在整个对话中，请严格使用这个技术栈，不要引入其他框架或库。
如果需要新功能，也要在这个技术栈内实现。

2. 每次提问都重申核心技术

在 React + TypeScript 项目中，用 TanStack Query 实现数据缓存...
（而不是：实现数据缓存...）

3. 明确拒绝的技术

技术栈：
- ✅ 使用：React, TypeScript, Tailwind, TanStack Query
- ❌ 不要使用：Vue, Angular, CSS Modules, Redux, MobX

如果你建议用以上"不要使用"的技术，请用允许的技术替代。

4. 要求 AI 确认理解

项目技术栈：Next.js + TypeScript + Tailwind + Prisma

请确认你理解了技术栈，并在后续回答中严格遵守。
现在开始实现 [功能]...

常见错误和解决方法

❌ 错误做法

"帮我做个待办应用"

→ AI 会随机选择技术，可能用 Vue、可能用 React，无法控制

✅ 正确做法

"用 Next.js + TypeScript + Tailwind + Prisma 做待办应用"

→ AI 会严格按这个技术栈生成代码

❌ 错误做法

"这个功能用什么实现比较好?"

→ AI 会推荐它认为最好的，可能和现有技术栈冲突

✅ 正确做法

"在 React + TypeScript 技术栈中，用 Zustand 实现这个功能"

→ 明确技术方案，AI 不会偏离

❌ 错误做法

对话中途突然问："用 Vue 怎么实现?"

→ AI 会切换到 Vue，导致前后代码无法整合

✅ 正确做法

"继续用 React + TypeScript，实现 [功能]"

→ 保持技术栈一致性

总结

Vibe Coding 的核心是：明确技术栈 → 让 AI 在框架内发挥 → 保持一致性

你需要做：

项目开始前选择技术栈组合（从本文的场景中选一个）
第一次对话就明确告诉 AI 技术栈
每次提问都重申核心技术（React、FastAPI 等）
拒绝 AI 建议的技术栈偏离

这样 AI 生成的代码才能真正整合成可用的项目，而不是一堆无法运行的代码片段。

记住：技术栈不是限制，而是让 AI 在正确轨道上高效输出的指南针。