Clawdbot火爆后我忍不住了：零基础文科生实战Vibe Coding

作者： Denise I Biteye内容团队，Bbo I XHunt运营团队

最近刷X看到Clawdbot大家都在用AI代理干各种事，突然觉得文科生也可以用"vibe"方式玩代码了，于是开始了这个零基础实战。

Vibe Coding被视为一种“需求即代码”的新范式，甚至被寄予“让非程序员也能构建工具”的期待。

然而，一个现实的问题始终存在：当技术门槛被降低，真正的落地能力是否也随之而来？

为了回答这个问题，我以一个完全没有代码经验的使用者身份，完整体验了三款主流 Vibe Coding工具。

过程并不顺利：踩坑、翻车、反复推翻重来，但也正因为如此，我摸清了哪些地方最容易出问题，以及该如何绕开这些坑。

本文并非工具测评，而是一次从认知到实践的真实记录。

一、概念理解：什么是Vibe coding？

这是一种“只管提需求，不管写代码”的新型开发模式。

这个概念最早由前 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 提出，他的原话是：

“这是一种新的编程方式，我称之为 Vibe Coding。你完全交给了感觉（Vibes），拥抱指数级的效率增长，甚至忘记了代码的存在。”

在 Vibe Coding 的模式下，你不再是“建筑工”，而更像是一个“产品经理”甚至是“甲方爸爸“。

你的任务就是准确地告诉 AI：“我要盖个房子，这里要有落地窗，那里要有个游泳池。”

如果不满意，你就说：“感觉不对，再改改。”

这就是 Vibe！

二、避坑指南：Vibe Coding 的安全红线

在开启 AI 编程的大门前，必须先锁好你的“金库”。很多新手在与 AI 对话时，会不自觉地把敏感信息发给 AI，这是极其危险的。

1. 绝对不能泄露的三类数据

API Key：相当于你各类平台的“储值卡”，泄露后额度会被瞬间刷光。
私钥/助记词：绝对、永远、不要发送给任何 AI 或写在任何代码文件中。一旦泄露，你的链上资产将归零。
Cookie 数据：某些教程会教你从浏览器获取 Cookie 来实现自动化，但 Cookie 包含了你的登录状态，泄露后别人可以无需密码直接登录你的Twitter、Discord甚至交易所账号。

2. 核心原则：环境隔离，数据脱敏

永远不要把API Key或敏感信息直接写在代码或提示词里。

正确的做法是使用 “环境变量”，让代码去读取系统的变量名，而不是直接读取密钥内容。

Windows 系统的配置步骤如下：

键盘按下win+s ，输入搜索【环境变量】
新建变量
输入变量名、变量值保存

MacOS 系统的配置步骤如下：

键盘按下 Command + 空格键，搜索【终端】并打开。
在弹出的黑框里，复制粘贴以下命令（注意替换你的真实 Key），然后回车：

echo 'export CRYPTOHUNT_API_KEY="你的sk-xxxxxx密钥"' >> ~/.zshrc
让配置立即生效，继续输入并回车：source ~/.zshrc
(可选) 验证是否成功，输入：echo $CRYPTOHUNT_API_KEY，如果屏幕打印出了你的密钥，说明配置成功。

三、实战（翻车）复盘：三款工具，三种体验

理论讲完，我们直接进入实战。为了找到最趁手的工具，我帮大家试了三款主流工具。选择它们的原因，是因为它们分别代表了当前 Vibe Coding 的三种主流形态：

Google AI Studio：代表「极速生成原型」的轻量路线
Antigravity：代表「AI 代理 + 本地全栈开发」的工程路线
Lovable：代表「对话即应用」的抽象路线

如果你只想知道哪种工具最适合零基础直接落地，可以直接跳到第三个工具 Lovable；如果你想少走弯路，建议完整看完这一节。下面开始按顺序复盘。

1.Google AI Studio

定位：适合个人开发者、初创团队

体验：主打“快”和“免费”，让你几分钟内就能验证一个 AI 创意

官网： https://aistudio.google.com/apps

第一次用它，是在圣诞节。大家都在做赛博圣诞树，我也体验了一把。随手丢了一个提示词，仅仅 5 分钟，它就生成了一个非常唯美的 3D 页面，粒子随着手势流动，效果极其丝滑。

这让我不禁感叹时代真的变了。

（想想以前理工男想哄女孩子开心，熬大夜写一串代码，运行半天蹦出一个跳动的爱心，就觉得很帅了。而现在？你完全可以交给vibe coding，他分分钟就能把情绪价值拉满。）

在成功案例的加持下，我开始“膨胀”了，于是开始干正经事：调用Cryptohunt API做一个推特数据看板。

我信心满满地把 API 文档投喂给它。开始一切顺利、后端逻辑秒通，数据也成功抓取到了。我心想：就这？

然而，当我要求它把数据漂亮地展示在前端”时，噩梦开始了：

图表不显示？它改代码
显示了但不全？它又改了代码，结果交互坏了
交互修好了？这会儿API数据又不加载了

我就这样陷入了无限的“修复Bug—--产生新Bug”的循环中。花费2天我放弃了。

最终展示图（ai 已经开始给我鬼画符）

踩坑总结： Google AI Studio 是个偏科生。搞搞创意、做个单页面 Demo，它简直是神。但一旦涉及到前后端深度集成（比如 API 数据流转+复杂前端展示），它很容易顾头不顾腚。如果你完全不懂代码逻辑，很容易像我一样卡在前端展示的死胡同里出不来。

2.Antigravity

定位：一款集成多模型切换的代理式全栈开发工具

特点：多模型切换、任务拆解、自动测试

官网： https://antigravity.google/

实际使用过程中，还没开始写代码，我就差点被它的登录劝退。它不像大多数工具那样，打开网页就能直接上手，而是对账号和网络环境有着相当严格的要求。

账号的限制不是由你当前网络 IP 决定，而是由 Google 账号本身“关联的国家/地区”决定。地区设置不在支持名单中（例如中国大陆、香港），登录就会直接被系统拒绝。我更改地区的请求也被驳回了好几次。

一整套流程走下来，只能用一句话形容：人都麻了。

在经历了3个账号被封以及多次环境切换后，我找到了邪修登录方式：Antigravity tools

开局需要设置美区ip+tun全局模式
下载antigravity tools

来自推特网友的分享链接：https://x.com/idoubicc/status/2004848130693759213
下载完成之后，添加账号开始OAuth授权

4）授权成功即可跳转登录页面，还可以直观的看到你的模型配额

（风险提示：Antigravity Tools 是一个开源项目，方便将 Antigravity 模型接入 Claude Code 等工具。但在 Vibe Coding 过程中，建议将操作环境与资产钱包或重要账户的电脑隔离，以降低潜在安全风险。）

进到工具内部后，我也总结了两个对小白极其重要的小技巧：

安装中文插件：左侧扩展栏搜索 Chinese，安装简体中文语言包，重启软件。这一步能把界面变成中文，大幅降低理解成本。
注入“全局人设” ：Antigravity 允许你设定一个“全局规则”，让 AI 无论何时都必须遵守。操作方法：点击右侧 Rules 图标 → 选择 + Workspace（添加工作区规则）直接粘贴一段“全局规则提示词”，可以强制它使用中文，并显著提升代码输出质量。

然而，即便成功完成登录和基础配置，真正开始运行代码时，我还是被现实泼了一盆冷水。它不能像 Google AI Studio 那样即刻预览。让我再下载一堆配套的预览软件例如 Node.js 、VS code 或者是只能在html 里看效果。而且，大模型的回复速度肉眼可见的慢。每次我提完需求，屏幕那头就在转圈。

但Antigravity有一个非常惊艳的功能：自动测试。写完代码后，它会启动视频预览，像真人一样去点击网页，检查逻辑是否能跑通。看着 AI 自己在屏幕上点来点去，确实有一种“未来已来”的震撼感。

我让它尝试做的项目是： “一个加密货币Alpha信号捕捉器。利用 Cryptohunt API 监控推特数据，自动抓取推文中的 Ticks，统计大家都在讨论什么代币，并按讨论热度排个序。”

现实是骨感的。尽管它看起来很努力地在帮我写代码、帮我测试，但在对接 API 这个核心环节，我依然碰壁了。可能是因为本地网络环境的复杂性，也可能是 AI 对 API 文档的理解偏差，数据始终对接不上。

demo：模拟数据的展示效果

看着终端里一片红色的报错，和 AI 幻觉“这次一定行”，我意识到：全栈虽好，但由于网络和环境的黑盒问题，想做成一个真正能用的工具，对小白来说门槛依然极高。因为Antigravity默认你已经是开发者。

3.Lovable

定位：“对话即应用”平台

特点：无需配置本地环境，所想即所得

官网：https://lovable.dev/

lovable的使用让我体验到了什么是真正的甲方爸爸，难道是因为只有他需要付费吗？（tips:在某鱼上花了15RMB购买了100credits，制作完成还没有用完）

在 Lovable 上，一行代码都没改过，就搞定了下面的Crypto Twitter监控神器-----Crypto Pulse (加密脉搏) 监控看板

是的你没看错，这次我终于成功了。

在线体验地址： https://tweet-whisperer-dash.lovable.app/

「功能详解」

A. 全景数据与 AI 总结

进入首页，映入眼帘的是内容的“体温计”：

实时数据卡片：顶部展示了 24小时内推文总数、互动总数、活跃KOL数、市场情绪指数。不用看具体内容，并对比前24小时数据，瞄一眼红色还是绿色，就知道今天市场是恐慌还是贪婪。
AI 智能摘要：这是最省时间的功能。系统集成了 Gemini AI，它会自动阅读过去几小时成千上万条推文，然后为你写出一段市场简报。

B. 趋势雷达

不想错过下一个百倍币？

智能分类：自动筛选热点并分为 Topic (话题)、Project (项目) 、 Token (代币)和KOL
涨跌风向标：每个标签旁边都有 24小时提及次数的变化率（上升 / 下降）。哪里讨论量暴涨，哪里就有机会。

C. 智能信息流

告别杂乱的时间线，这里有四个经过清洗的 Tab：

精华：由 AI 二次筛选的高价值内容，剔除无意义的灌水。
热门：当前互动量（点赞+转发）最高的爆款推文。
大V：只看行业大佬（如 Elon Musk, Vitalik 等粉丝数>100K）的实时发言。
最新：CT相关账号的最新发表推文，时刻发现新内容。

*体验细节：支持按地区筛选（英语区/华语区），点击卡片可直接跳转推特原文。

「使用提醒」因为现在使用的是我个人的 API Key，数据回传会消耗 API Credits，额度有限，建议大家速速体验。

四、 Cryptohunt API 实用攻略

在Vibe coding的过程中，我选择了性价比较高的Cryptohunt数据库。Coding没有整的门清，倒是把API摸透了，在这里在写一下攻略。

官方链接：https://pro.cryptohunt.ai/

1.精准投喂

很多小白会直接把几万字的 API 文档丢给 AI，AI 也会晕。

错误示范：这是API文档，你看着办。
正确示范：我要做个代币监控功能。请阅读 Cryptohunt API中关于post /tweet/mention_tweets的部分。告诉我如何拿到最近 1 小时的数据？

prompt示例：“请调用 /tweet/mention_tweets 接口，搜索 ticker 为 SOL 的推文。限制时间为最近 24 小时。帮我过滤出互动量（点赞+转发）最高的前 5 条，看看大家对 SOL 的情绪如何。”

2. 调试神器

在Vibe Coding的过程中，最让人抓狂的情况就是：我点击了按钮，但是屏幕上没有任何反应。这时候，小白往往会陷入自我怀疑：是 AI 代码写错了？是网络卡了？还是 API 挂了？

这就可以打开API usage刷新：

有记录，扣了分：说明 API 调用成功了！数据已经顺利发回给你的电脑。这是一个前端展示问题。可以告诉 AI：“数据已经拿到了，但是屏幕没显示，请检查渲染代码。”
完全没记录：说明请求根本没发出去！那么就是一个逻辑/网络问题。去告诉 AI：“点击按钮没有反应，请求没有发送，请检查点击事件。”

把结论直接丢给 AI，它修的速度会更快。在 Vibe Coding 的过程中，真正消耗精力的已经不再是写代码，而是判断问题出在哪里。

当我们把繁琐的语法和实现细节交给 AI 后，开发的重心就回归到了对信息的掌控上。

因此大家都会说，Vibe Coding 的尽头，不是代码，是数据。

五、写在最后：掌握 Vibe Coding 的两个核心玩法

经历了从 Google AI Studio 的“试水”，到 Antigravity 的“折磨”，再到 Lovable 的“爆发”，我终于明白：工具只是手中的剑，你的 Vibe才是心中的道。

大家在尝试 Vibe Coding 时，请务必记住这两个核心要点，它们比任何代码都重要：

1. 敢想：想象力是你唯一的“天花板”

在 Vibe Coding 时代，技术壁垒已经崩塌了。以前我们不敢做工具，是因为怕写不出来，现在通过实战证明，只要逻辑通顺，AI 都能写出来。
不要只做一个“搬砖工”，要做一个“架构师”：大胆去构思那些你以前想都不敢想的产品。是监控全网数据的雷达？还是自动套利机器人？你需要做的，就是把脑海中那个模糊的“想要”，变成一个清晰的“蓝图”。

2. 会说：提示词（Prompt）就是你的源代码

很多小白失败的原因，不是 AI 笨，而是你太“客气”或者太“含糊”。

模糊需求=模糊结果

拒绝模糊：不要对 AI 说“帮我做一个好用的网页”。（AI：什么是好用？）
拥抱精准：要像我做看板时那样说：“我要一个深色模式的 Dashboard，顶部要有这四个数据卡片，中间要调用这个 API，右边要用 AI 自动总结……”

记住，你现在是甲方爸爸。甲方的威严来自于明确的需求”和不厌其烦的反馈。如果 AI 做错了，不要怀疑自己，直接告诉它：“不对，重来，我要的是 A 不是 B。”

如果你已经读到这里，说明你大概率已经具备了用 Vibe Coding 做出工具的能力。

别犹豫了——

快把你的 Vibe，变成Coding。