大家也都不由自主的聊到了AI，然後也聊到了Vibe Coding。
因爲幾乎都不是專業的程序員，都是各個其他職業的，有基金經理、設計師、老師、產品經理、媒體人等等等等，所以大家也都說了蠻多自己使用Vibe Coding的心得，也聊了不少過程中遇到的坑。
然後他們就問我，你幾乎每天都在Coding，也寫了那麼多的教程和分享，問我說如果讓你給大家安利幾個Vibe Coding中最實用的小技巧，你覺得是什麼。
最後，我想到了兩個技巧，同時也是兩個神級Prompt，是我覺得上至巨佬，下至萌新都有用的超級好用的東西：
可以說，我自己在這將近1年的Vibe Coding時間裏，這兩個詞，絕對是我如今每天跟AI說的最高頻詞彙。
前者管生成，後者管驗證，基本能保證你在Vie Coding的時候，寫出來的代碼和最後的運行，有質的飛躍。
其他的技巧當然也有用，比如我自己一直在說的約束先行、潔癖skill做文檔迭代等等，這些也都是好東西。
但如果你只能選兩個，那我就選這兩個，它們加在一起構成了一個完整的閉環，是我當今心目中Vibe Coding的兩大基石，並肩站在一起的那種。
然後給大家在飯桌上解釋了一下，大家說，你不如寫成文章吧，他們覺得還挺有用。
這個技巧有多簡單呢，就是你平時咋說就咋說，但是最後加一句“從第一性原理出發”就行。
你相信我，加了這一句話後，你會發現Agent寫方案的能力、找BUG的能力，都進化了一大截。
我自己做的AIHOT週五出了一個很嚴重的事故，就是我們的精選消息飛書推送出了BUG，導致週六凌晨，像OpenAI發佈GPT-5.6這種大新聞，在飛書羣裏居然沒有被推送。
然後用戶直接反饋，有的甚至都在別的消息卡片下面評論，我週六中午一醒，飛書的反饋提醒直接炸了，二十多條用戶反饋。
我就趕緊讓Agent去修，他查了下跟我說，是因爲之前測試一個國產模型的時候，OpenAI的抓取被那個國產模型給瞎改改壞了，所以斷了三天，OpenAI的官網信源其實就一直沒有抓取到，只不過今天才發現，讓我修好就行。
但是我當時有一種直覺，我尋思，這不對啊，這個背後，感覺有更嚴重的問題，這個修復，好像治標不治本。於是又補了一句，根據第一性原理來找一下原因。
細節我就不太好說了，不過它找到了我們抓取海外信源的規則中的一個巨大的隱患，而且這個隱患非常的底層非常的深，是流量路由層面的，這個代碼甚至都是今年4月中寫的，只是因爲那個國產模型瞎改代碼，在表層上面做錯了一個小點，然後把整個底層的流量路由問題都暴露出來了。
我們當然可以非常簡單的把OpenAI的抓取給單獨修復一下，但是未來因爲這個底層機制，未來你保不齊又有什麼信源會出問題，你倒是可以再修再補，但是那就跟一艘破船一樣，縫縫補補，最後堆成一座屎山，到時候再暴雷，那就真的會爆個天大的了。
於是我花了半天時間，把這個底層的路由問題直接重構了，目前從機制上看，未來大概率就可以安心了。
你看，一個是治表，一個是治本，這個差異，還是巨大的。
坦率的講，現在的AI，很多都還是在做類比推理，跟人類一樣，你跟它說寫一個過濾函數，它會在訓練數據裏找到幾萬個類似的過濾函數，然後給你寫一個符合你項目的看起來差不多的出來。
這個過程很快，結果也能用，但它跳過了一個我認爲最最最最最關鍵的步驟。
“從第一性原理出發”這七個字，做的事情就是強制打斷AI的類比推理，逼它回到問題的本質去思考，不要參考別人的方案，從最基本的事實出發，重新推導。
這個道理亞里士多德兩千多年前就說過了。
然後馬斯克把這套思維用在了SpaceX上。
當時行業裏所有人都說火箭發射就是得花幾個億，這就是所謂的行業共識。
馬斯克我覺得你在放屁，我們重新材料成本開始算起，鋁合金、碳纖維、航空級燃料，這些原材料加起來纔多少錢，你告訴我幾個億？然後SpaceX從這個數字出發重新設計整個製造流程，最後發射成本降了90%。
GitHub上甚至已經有人做了專門的skill，就叫first-principles。
不過我覺得，你也沒必要裝什麼Skill，不需要寫什麼System Prompt，你就在需要的時候，比如解決問題、修BUG、讓AI幫你設計架構的時候，在你的Prompt後面加一句“從第一性原理出發”，相信我，這就夠了。
只要你的任務稍微複雜一點，這個Prompt幾乎是萬能的。
神級Prompt，我覺得，當之無愧。
這是我之前發現的，超級有用的一個審查Prompt。
我現在只要做開發，最後的測試流程，幾乎都必然是對抗式審查這句話了。
第一性原理可以保證幫你找到好的方案、幫你找到BUG的真正的最本質的解法，但是他們沒辦法保證，開發完了以後，能穩定的上線。
而這，就是這個Prompt去解決的試了，怎麼保證AI寫的代碼確實沒啥毛病。
今年6月初的時候，也就是Claude Opus 4.8和動態工作流上線之後，我對AIHOT做了一次比較大的對抗式審查，就是純找BUG。
當時我印象中，開啓了近40個Agent，跑了很久，然後找出了N個可能的風險。
比如有一個叫OOM的死循環問題，就是後臺worker如果處理一個特別大的任務時內存爆了，就會被系統殺掉，然後會自動重試，然後結果必然是又爆，又被殺，無限循環。
對抗式審查從“如果我是一個惡意用戶，我會提交一個50MB的HTML來搞崩你的worker”這個角度，把整條路徑從入口到崩潰全走了一遍，找出了這個缺口，避免了後續一系列的風險，因爲我後面信源加多了之後，還真的看到過100M的HTML。。。
就是如果某個信源發佈了一篇文章，但這篇文章的發佈時間因爲時區錯誤或者別的原因，顯示的是未來的某個時間，比如明天，那這篇文章就會排到整個精選信息流的最前面，因爲它的時間戳最新。
它甚至還可能會被推送給用戶，進入飛書羣PUSH，進入RSS訂閱，日報也會把它排在最前面。
但當你讓AI站在我要用各種奇怪的數據來搞崩掉你的系統這個角度來審查的時候，它就會問，如果發佈時間是未來怎麼辦？
然後還有一堆亂七八糟的，比如因爲HTML清洗模塊的性能炸彈、翻譯模塊的同類隱患、部署探活的緩存穿透假陽性的各種奇奇怪怪的BUG。
提前發現問題，提前解決，考慮到所有的情況，儘可能不讓你的真實項目出現問題。
畢竟我也不懂代碼，我就是個廢物，我只能依賴AI來幫我進行Vibe Coding，而大家也懂，Vibe Coding出來的東西，漏洞也是真的多，如果你不提前把這些問題全都考慮到，直接扔到線上，那傷害的，就是你的用戶了，那就是真正的事故了。
而對抗式審查，我強烈建議是，多開Agent進行對抗式審查。
比如Claude Code我現在就很喜歡說：“開啓Ultracode（也就是動態工作流，會有N個Agent進行併發）來對之前開發的功能進行對抗式審查。”
Codex也可以，直接就說開啓多Agent幫我進行對抗性審查就可以了，它會自動開好幾個Agent的。
自從用了對抗式審查之後，我對自己代碼和項目的信心反而變的很強了。
我現在除了日常的開發外，我也幾乎現在是每2到3周，定期對整個項目進行全局性的從第一性原理出發的對抗式審查。
讓Agent從最底層原理出發，去併發去審查架構、依賴關係、代碼質量、文檔對應等等，正好也可以用來去測試新模型的能力，也能整體review一下這兩三週開發的功能，最好玩的是，每次都能挑出來之前沒注意到的技術債和潛在風險。
而且這些問題說實話，如果不主動去找，它們就會一直潛伏在那裏，等到某天突然爆發。
作爲一個純粹的不懂代碼的小白，這個純粹用Vibe Coding方式做出來的AIHOT，最近一週的請求量就超過千萬，Skill的調用量也遠遠超乎我的預期，是網頁端的10倍以上，雖然偶爾出一些小BUG，但是能穩定的爲這麼多用戶提供服務，我心裏還是很自豪的。
而這兩個Prompt，第一性原理和對抗性審查，居功甚偉。
而且說實話，我覺得這兩個東西的應用範圍，也真的遠不止Vibe Coding，遠不止代碼。
你寫完一篇文章，可以讓AI幫你對抗式審查，它可能會從邏輯漏洞、事實準確性、論證力度多個維度來挑毛病，比幫我看看這篇文章怎麼樣有用太多了。
你做完一個商業方案，讓AI從第一性原理出發審視這個方案，它會剝掉你的所有假設，直接質問你的核心邏輯是否成立。
你甚至可以在做人生決策的時候用這兩套思路。
比如，我要不要換工作，先從第一性原理想清楚自己到底想要什麼，再用對抗式審查讓AI專門找你思考中的盲點和你下意識迴避的風險。
因爲這兩個Prompt的核心邏輯，從本質上來說，跟具體領域無關，只是在Vibe Coding領域格外好用。
第一性原理的核心就一句話，回到最根本的事實重新推導。
對抗式審查的核心也就一句話，你永遠需要一個站在你對面的力量來告訴你，你可能是錯的。
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>/ 作者：卡茲克
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