Sobre el proyecto

Este es un repositorio tipo tutorial de Vibe Coding para desarrolladores chinos, cuyo tema es el flujo de trabajo de programación en pareja con IA, de principiante a avanzado. El repositorio descompone la programación con IA en niveles como Prompt, Skill, Context, Quality Gate y ciclo cerrado de ingeniería, y proporciona documentación complementaria, banco de prompts, módulos de habilidades y configuración de herramientas. Contenido y estructura centrales - Ruta de inicio: proporciona un mapa completo de inicio desde cero, que cubre el entorno de red, configuración de CLI, configuración del entorno de desarrollo, el primer proyecto y el ciclo cerrado de Git. - Capa conceptual: utiliza marcos de resolución de problemas como "objetivo-estado actual-brecha-estándar", así como un ciclo cerrado de transición de estado con objetivos fijos, estrategias variables y retroalimentación por niveles para comprender unificadamente Vibe Coding. - Práctica de ingeniería: enfatiza el uso de pruebas, CI, scripts, tipos, esquemas y listas de verificación como puertas de calidad duras para restringir la salida de la IA, y proporciona referencias sobre arquitectura de proyectos, organización de código y errores comunes. - Entrada de recursos: incluye banco de prompts, colección completa de Skills, instalación con un clic de configuración de Codex, registro local de recursos externos y navegación de GitHub Wiki. Herramientas y ecosistema El README enumera Codex CLI, Claude, Gemini CLI, GitHub Copilot, Ollama y otros servicios de CLI y modelos de IA, así como herramientas de desarrollo y ejecución como WSL2, Ubuntu, VS Code, Cursor, Neovim, tmux, Git, DBeaver y Docker, y proporciona combinaciones recomendadas y límites de uso. Métodos experimentales El repositorio también incluye algunos métodos marcados como experimentales, como el uso de un ciclo cerrado recursivo generador/optimizador para la auto-optimización de prompts, la idea de "código ensamblado" centrada en reutilizar capacidades maduras, el modo de enjambre para colaboración de múltiples terminales de IA con tmux, y una caja de herramientas que lleva metodologías filosóficas a acciones de ingeniería. Estos contenidos indican claramente que pueden ser reescritos en cualquier momento, y enfatizan que las credenciales sensibles, las bases de datos de producción y las operaciones irreversibles deben confirmarse manualmente. Público objetivo Es adecuado para desarrolladores y equipos chinos que deseen aprender sistemáticamente la programación asistida por IA y establecer flujos de trabajo reutilizables, así como para aquellos que quieran comprender cómo colaboran Prompt, Skill, gestión de contexto y puertas de calidad. El repositorio se posiciona como una colección de tutoriales y metodologías, no como una herramienta única o un código base.