프로젝트 소개

이것은 중국어 개발자를 위한 Vibe Coding 튜토리얼형 저장소로, 주제는 AI 페어 프로그래밍 워크플로우이며 입문부터 고급까지 다룹니다. 저장소는 AI 프로그래밍을 Prompt, Skill, Context, Quality Gate 및 엔지니어링 폐루프라는 여러 계층으로 나누고, 관련 문서, 프롬프트 라이브러리, 스킬 모듈 및 도구 구성을 제공합니다. 핵심 내용 및 구조 - 입문 로드맵: 처음부터 시작하는 완전한 입문 지도를 제공하며, 네트워크 환경, CLI 구성, 개발 환경 구축, 첫 프로젝트 및 Git 폐루프를 다룹니다. - 개념 계층: '목표-현황-격차-기준' 문제 해결 프레임워크와 고정 목표, 가변 전략, 계층적 피드백의 상태 전이 폐루프를 사용하여 Vibe Coding을 통일적으로 이해합니다. - 엔지니어링 실무: 테스트, CI, 스크립트, 타입, 스키마 및 체크리스트와 같은 하드 게이트로 AI 출력을 제약하는 것을 강조하고, 프로젝트 아키텍처, 코드 구성 및 일반적인 함정에 대한 참고 자료를 제공합니다. - 리소스 진입점: 프롬프트 라이브러리, Skills 스킬大全, Codex 구성 원클릭 설치, 외부 리소스 로컬 레지스트리 및 GitHub Wiki 내비게이션을 포함합니다. 도구 및 생태계 README에는 Codex CLI, Claude, Gemini CLI, GitHub Copilot, Ollama와 같은 AI CLI 및 모델 서비스와 WSL2, Ubuntu, VS Code, Cursor, Neovim, tmux, Git, DBeaver, Docker와 같은 개발 및 실행 도구가 나열되어 있으며, 권장 조합과 사용 경계가 제공됩니다. 실험적 방법 저장소에는 실험적이라고 표시된 일부 방법도 포함되어 있습니다. 예를 들어 생성기/최적화기 재귀 폐루프를 사용한 프롬프트 자체 최적화, 성숙한 기능 재사용을 핵심으로 하는 '拼好码' 접근 방식, tmux를 사용한 다중 AI 터미널 협업의 스웜 모드, 그리고 철학적 방법론을 엔지니어링 작업으로 전환하는 도구 상자 등이 있습니다. 이러한 내용은 언제든지 재작성될 수 있음을 명시적으로 경고하며, 민감한 자격 증명, 프로덕션 데이터베이스 및 되돌릴 수 없는 작업은 반드시 수동 확인이 필요함을 강조합니다. 적용 대상 AI 지원 프로그래밍을 체계적으로 학습하고 재사용 가능한 워크플로우를 구축하려는 중국어 개발자와 팀에 적합하며, Prompt, Skill, 컨텍스트 관리 및 품질 게이트가 어떻게 협력하는지 이해하려는 사람들에게도 적합합니다. 저장소는 단일 도구나 코드 라이브러리가 아닌 튜토리얼 및 방법론 모음으로 자리매김합니다.