Vibe Coding 最佳实践：基于 uni-app 的 AI 开发指南

随着AI的能力越来越强，基于AI的Vibe Coding逐渐走进现实。

而uni-app + uniCloud，致力于成为Vibe Coding的最佳伴侣。

首先明确，Vibe Coding不是AI补全。

• AI补全，开发的主体是人，AI在后台猜程序员要写什么，补全部分代码。 如需要在HBuilderX中的AI代码补全功能，请使用copilot-for-hbuilder插件。

• 而Vibe Coding，开发的主体是AI 人给AI提供需求，AI完成代码开发，人工核准AI的代码。

Vibe Coding的成功关键是AI模型本身，目前具备Vibe Coding能力的模型主要有Claude Code、Gemini3。使用能力不足的AI并不能达到Vibe Coding的效果。

然后Vibe Coding的人机交互主界面不是IDE，而是终端。在终端中使用 Claude Code、Gemini CLI。 HBuilderX，则作为运行、发行工具，给AI提供运行日志、自动化测试框架，帮助AI写正确uni-app的代码。

Vibe Coding很美好，但目前的阶段有很多坑要注意。

一、技术栈选型

Vibe Coding开头很爽，AI嗖嗖完成 90% 的代码开发。但剩余 10% 的问题会卡应用的商用或验收。

AI能做好90%已经足够好了，剩下的还是需要人工介入。但是，当你发现AI用你了不熟悉的、或学习成本很高的技术栈，导致难以人工介入，那就麻烦了。

第1个坑：客户端技术栈

AI 存在“北美技术偏好”（训练数据主要源于英语互联网），默认倾向生成：

• 前端：React 体系代码
• 后端：Java、PHP 等传统技术栈

这并不适配国内市场：

• 国内 Vue 生态普及度更高。React 学习门槛高、招人难、招人成本高
• AI 生成多端原生代码（Swift、Kotlin）→ 多端维护难度太大，工作量呈指数级膨胀
• AI 难以生成鸿蒙原生ets代码

解决方案

锁定技术栈：uni-app (Vue 语法)

• 优势1：Vue 语法的易用性降低人工介入成本，不要因为AI搞不定的10%，导致你的应用难产。
• 优势2：“一套代码，多端运行”，从根源上避免多端原生代码的冗余维护

项目初始化阶段，建议向 AI 发送以下提示词锁定技术栈：

你作为一位精通 Vue 3 组合式 API 的资深 uni-app 跨平台应用开发专家，
在开发过程中需兼顾 H5、小程序、App 多端兼容性，通过 #ifdef 和 #endif 条件编译处理平台差异，
严格遵循 uni-app 最佳实践与性能优化建议，重视移动端适配和交互体验，并保证代码具备清晰、规范的注释。

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

你作为一位精通 Vue 3 组合式 API 的资深 uni-app 跨平台应用开发专家，
在开发过程中需兼顾 H5、小程序、App 多端兼容性，通过 #ifdef 和 #endif 条件编译处理平台差异，
严格遵循 uni-app 最佳实践与性能优化建议，重视移动端适配和交互体验，并保证代码具备清晰、规范的注释。

如果你使用uni-app x，还需要补充更多提示词。另见 uni-app x / uts 的 AI skill

第2个坑：服务端部署与运维

AI让产品经理可以写应用了，也让前端工程师可以写后端了，但是，服务器代码写完了，怎么部署？

怎么保障服务器安全？怎么防止DDoS攻击？怎么根据用户高峰扩容？怎么...

服务器是一个出不得事的专业领域。

AI 可以给你生成 Java、Go、PHP 等传统后端代码但它解决不了这些专业问题。此时，你需要serverless。

解决方案：uniCloud

uniCloud是基于serverless的云开发平台，它使得开发者仅需专注自己的代码逻辑，所有服务器的部署、攻击、弹性扩容都无需自己操心。

就像你插上插座用电就好了，不需要因为有用电高峰就自己再购买维护1台新发电机。而且费用更加低廉，仅需要按自己实际使用的电量付费，不需要为闲置云资源付钱。

• 去运维化：无需配置服务器操作系统，底层资源由国内几大云平台托管
• 自动伸缩：资源按需弹性伸缩，自适应流量波动，无需人工干预
• 全栈闭环：前后端统一使用 JavaScript 语言，降低跨语言开发的认知切换成本

可参考如下提示词：

本项目使用uni-app作为客户端技术栈，uniCloud作为服务器技术栈。
你作为一位精通 uni-app（Vue 3 组合式 API）跨平台框架与 uniCloud 云开发的资深开发专家，按照需求完成整体项目。
客户端开发需兼顾 H5、小程序、App 多端兼容性，通过 #ifdef 和 #endif 条件编译处理平台差异，
严格遵循 uni-app 最佳实践与性能优化建议，重视移动端适配和交互体验，并保证代码具备清晰、规范的注释。
服务端采用文档型数据库 MongoDB，按业务模块划分云对象（如用户、订单、商品等）；
云对象设计需按业务模块对应命名，方法名采用「动词 + 名词」形式（如 addUser、getOrderList），
且每个方法需做好完整的错误处理，并返回 errCode、errMsg、data 标准化格式；
数据库操作需使用 JQL 语法，做好权限控制、敏感操作的权限验证，并合理使用索引优化查询性能；
安全与权限层面，除公开方法外，每个云对象方法均需做身份验证，同时校验输入参数合法性、管控数据库权限以避免越权操作；

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

本项目使用uni-app作为客户端技术栈，uniCloud作为服务器技术栈。
你作为一位精通 uni-app（Vue 3 组合式 API）跨平台框架与 uniCloud 云开发的资深开发专家，按照需求完成整体项目。
客户端开发需兼顾 H5、小程序、App 多端兼容性，通过 #ifdef 和 #endif 条件编译处理平台差异，
严格遵循 uni-app 最佳实践与性能优化建议，重视移动端适配和交互体验，并保证代码具备清晰、规范的注释。
服务端采用文档型数据库 MongoDB，按业务模块划分云对象（如用户、订单、商品等）；
云对象设计需按业务模块对应命名，方法名采用「动词 + 名词」形式（如 addUser、getOrderList），
且每个方法需做好完整的错误处理，并返回 errCode、errMsg、data 标准化格式；
数据库操作需使用 JQL 语法，做好权限控制、敏感操作的权限验证，并合理使用索引优化查询性能；
安全与权限层面，除公开方法外，每个云对象方法均需做身份验证，同时校验输入参数合法性、管控数据库权限以避免越权操作；

二、全流程 AI 自动化开发

在传统开发模式中，大量开发者陷入低效循环：频繁在 IDE、浏览器控制台与 AI 工具间切换，重复执行「修改代码 → 查看日志 → 粘贴至 AI 调试」的机械操作，既耗时又枯燥。

AI 完成代码生成后，AI能不能自动运行？自己发现问题自己修？

是的，uni-app提供了一系列支持CLI命令和MCP工具，让全流程AI自动化都已经实现。

AI写好代码后，可以实现自动运行到各个平台（Android、iOS、鸿蒙、web、各家小程序）、自动提取运行日志（包括编译日志、运行日志）、自动根据日志中的错误修复代码。

这让AI具备了自迭代。你只需要搭好架子，找个聪明的AI，然后喝着咖啡看着它在终端里不停忙乎迭代，交付给你更好的成品。

甚至，AI还可以自动编写并执行自动化测试脚本。

该能力在 UTS 开发中价值尤为突出。

由于 UTS 是强类型约束，若类型代码难以直接通过编译，而借助全流程自动化，AI 可实现传统 JS/TS 代码向 UTS 代码的自动转换。

具体实现方式如下：

自动分析日志与错误修复

1. 在 HBuilderX 中新建 uni-app 项目，并运行至目标环境（浏览器、小程序或移动应用）；
2. 在项目根目录启动终端，启动一个聪明的AI
3. 向 AI 发送指令完成 Web 端功能开发与日志校验，示例指令：

请在 `/pages/index/index.vue` 中实现商品列表功能。
完成后执行 HBuilderX CLI 命令获取日志（命令：`C:\hbuilderx\hx_alpha\cli.exe logcat web --browser Chrome --project yourprojectname`）。
若检测到报错，请自动定位错误原因并修复代码；
修复后重新执行日志读取命令，反复迭代直至日志无报错为止。

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

请在 `/pages/index/index.vue` 中实现商品列表功能。
完成后执行 HBuilderX CLI 命令获取日志（命令：`C:\hbuilderx\hx_alpha\cli.exe logcat web --browser Chrome --project yourprojectname`）。
若检测到报错，请自动定位错误原因并修复代码；
修复后重新执行日志读取命令，反复迭代直至日志无报错为止。

上述 CLI 命令需使用 HBuilderX 4.87 及以上版本，相关用法可参考官方教程：https://hx.dcloud.net.cn/cli/logcat-web。实际开发中，可将各类运行命令整理至 package.json 的 scripts 字段中，提升操作效率。

在 UTS 开发场景中，可将「UTS 与 TS 的差异文档」（https://doc.dcloud.net.cn/uni-app-x/uts/uts_diff_ts.html）提供给 AI，引导其自动提取 Android 平台运行日志、识别编译错误，并完成代码修复，最终实现 JS/TS 代码向 UTS 代码的自动化转换。

截图对比与自动化测试

仅通过日志无法定位界面渲染、交互类问题，可借助uni-app 自动化测试插件实现截图对比与全量测试，具体步骤如下：

1. 插件安装：在 DCloud 插件市场搜索「HBuilderX uni-app自动化测试」（https://ext.dcloud.net.cn/plugin?name=hbuilderx-for-uniapp-test），点击「导入 HBuilderX」即可完成安装；
2. 向 AI 发送指令实现测试全自动化：

请基于以下规范完成测试用例自动生成、Web/Android/iOS 多端测试执行，并支持全流程迭代优化——测试后自动返回标注未通过用例的测试报告，持续优化代码直至所有用例通过：
1. 页面深度分析：精准提取页面组件、交互事件、API 调用逻辑及输入输出关键节点；
2. 全面测试用例生成：覆盖功能测试、渲染效果验证、API 接口测试、边界场景验证及页面跳转逻辑测试；
3. 标准化执行规范：测试文件统一命名为 `*.test.js`（需与对应页面文件同级存放），严格遵循 Jest 语法规范，确保各测试用例相互独立、无依赖；
4. 多端测试运行命令：
    - Web 端测试：`npm run test:web -- --browser 浏览器名`
    - Android 端测试：`npm run test:app-android`
    - iOS 端测试：`npm run test:app-ios`

示例源码如下，请查看 pre > code 标签中的内容

请基于以下规范完成测试用例自动生成、Web/Android/iOS 多端测试执行，并支持全流程迭代优化——测试后自动返回标注未通过用例的测试报告，持续优化代码直至所有用例通过：
1. 页面深度分析：精准提取页面组件、交互事件、API 调用逻辑及输入输出关键节点；
2. 全面测试用例生成：覆盖功能测试、渲染效果验证、API 接口测试、边界场景验证及页面跳转逻辑测试；
3. 标准化执行规范：测试文件统一命名为 `*.test.js`（需与对应页面文件同级存放），严格遵循 Jest 语法规范，确保各测试用例相互独立、无依赖；
4. 多端测试运行命令：
    - Web 端测试：`npm run test:web -- --browser 浏览器名`
    - Android 端测试：`npm run test:app-android`
    - iOS 端测试：`npm run test:app-ios`

更多 AI 进行自动化测试的细节详情点此

通过上述方式，可彻底摆脱手动编写测试用例与反复调试的低效模式，借助 AI 实现开发测试全自动！

总结：Vibe Coding 时代的技术栈最优解

AI 是高效的代码生成工具，但跳过跨平台框架，让AI直接写各个平台原生代码，是会掉坑里的。

如果你想把ts编译成js，AI可以做，但还是用专业的 ts 编译器更靠谱。

专业的跨平台开发工具仍是保障开发质量的核心支撑。

只有将 AI 的能力与专业跨平台工具相结合，才能最大化开发者的投入产出比。

uni-app 与 uniCloud 形成的技术闭环，凭借单一语言覆盖全端、轻量化部署运维、全流程自动化等核心优势，会成为你 Vibe Coding 时代的最佳开发伙伴。