如何用Vibe Coding开发一个针对周末使用的简历管理系统？
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交学费了。 说实话，开发这个简历管理系统，核心在于如何与AI协作。哈哈，我把常用的 Prompt 分成了3类，这套结构简直太好用了。记住AI完成的质量，完全取决于你提问的质量，咱就是说你得会问。
痛点与需求
小A的痛点其实非常具体，也非常典型。由于公司规模尚小，没有采购成熟的ATS，出于简便考虑，他一直沿用最原始的方式：Excel大法。害， 你能想象吗，每天面对海量的PDF简历，在Excel里用 Ctrl+F 搜索关键信息，效率低得离谱。
Vibe Coding 的优势
于是我决定利用 Vibe Coding 模式， 花两天时间帮他搞一套能跑、能存、能查的本地化简历管理工具。说实话，这并不是什么高深莫测的黑科技，而是一种全新的编程思维——跟着感觉先落地，跑通之后再优化，这事儿我可太有发言权了。。
借助AI工具进行应用开发已经成为一种不可逆转的新趋势。这套工作流程了从需求明确、 前后端开发到到头来部署的全过程，旨在为开发者提供一套可复用的高效实践，人间清醒。。
技术栈的选择
为了确保开发速度和后续的可维护性，在AI的建议下我采用了一套朴素但高效的“黄金三角”技术栈：，这事儿我得说道说道。
前端： React + TypeScript + Vite。这组合现在几乎是标配，Vite的极速热更新能极大提升开发体验，共勉。。
后端： FastAPI。写Python接口神器，自动生成文档，类型提示友好，AI特别擅长写这种代码。
存储： SQLite。不需要配置繁琐的MySQL服务，一个文件就是一个数据库，非常适合这种单机工具。
踩坑指南
虽然过程很爽，但这并不意味着一帆风顺。过程中我遇到了几个典型的坑， 冲鸭！ 如果不注意，很容易让人心态崩盘。这里一下希望能帮大家避雷。
背后.… 比如 大模型类应用通病，有时候AI能把候选人的学历、任职时间提取得准准的，有时候又会把“2021年”识别成“2021年至今”，或者干脆把公司名提取错了。针对这个问题，我的解决方案是“规则归一化 + 提示词约束 + 人工编辑兜底”。自动抽取必须和人工修正并存，不要指望AI能100%替代人眼。
Prompt 的艺术
我直接起飞。 这类 Prompt 的目标非常明确，就是实现具体逻辑。不要给AI太大的自由度，要加上约束条件。比如：目标：实现 XXX 功能，范围仅限 A/B/C 文件。验收标准：1. 点击按钮后触发弹窗。2. 数据必须实时同步到本地数据库。约束：1. 不改动无关模块。2. 变更后施行测试并反馈后来啊。
开发过程中报错是常态。以前我会盯着报错栈发呆半小时现在直接把日志丢给AI。比如：问题：出现 XXX 异常，给我：1. 根因分析。2. 最小修复方案。3. 验证步骤，嚯...。
UI 调整的那些事
这是最让我头疼的部分。AI生成的UI往往有一种“浓浓的AI味”——大圆角、 卡片风、留白过多，看起来很漂亮，但作为生产力工具，信息密度太低。我不得不反复娱乐它：UI 调整：- 按“高密度、 报表导向、筛选优先”改版，不要大圆角卡片风。- 将“备注”列的宽度减少2个汉字，将其加到“任职公司”列。- 表头需要固定，滚动时保持可见。
Vibe， 直译过来就是氛围、感觉、节奏。说白了就是别被那些条条框框束缚住先让想法在屏幕上“活”起来。这种心态的转变至关重要， 做个人项目最忌讳的就是功能发散， 来一波... 很多人失败不是主要原因是不会写代码，而是试图一次就做出一个完美的公司级平台，导致项目边界无限膨胀。
目前V1.0版本已经覆盖了核心功能，但我知道它还有很大的改进空间。比如考虑到Codex CLI接口的用量限制与稳定性波动， 我计划后续接入国内的大模型来做语义提取，这样速度和稳定性会更有保障。还有啊UI的可视化效果虽然现在够用了 但如果想做得更加惊艳，可能还需要专业的美工或者更懂前端UI的AI Skill介入，YYDS...。
Vibe Coding 不是什么高深的新技术， 而是一套专为新手量身打造的编程思维，能帮你彻底打破内耗，从“不敢写”变成“越写越上头”。如果你也中招了面对繁琐的重复性工作却苦于没有趁手的工具，今天一定要试试 Vibe Coding，本质上…。
交学费了。 说实话，开发这个简历管理系统，核心在于如何与AI协作。哈哈，我把常用的 Prompt 分成了3类，这套结构简直太好用了。记住AI完成的质量，完全取决于你提问的质量，咱就是说你得会问。
痛点与需求
小A的痛点其实非常具体，也非常典型。由于公司规模尚小，没有采购成熟的ATS，出于简便考虑，他一直沿用最原始的方式：Excel大法。害， 你能想象吗，每天面对海量的PDF简历，在Excel里用 Ctrl+F 搜索关键信息，效率低得离谱。
Vibe Coding 的优势
于是我决定利用 Vibe Coding 模式， 花两天时间帮他搞一套能跑、能存、能查的本地化简历管理工具。说实话，这并不是什么高深莫测的黑科技，而是一种全新的编程思维——跟着感觉先落地，跑通之后再优化，这事儿我可太有发言权了。。
借助AI工具进行应用开发已经成为一种不可逆转的新趋势。这套工作流程了从需求明确、 前后端开发到到头来部署的全过程，旨在为开发者提供一套可复用的高效实践，人间清醒。。
技术栈的选择
为了确保开发速度和后续的可维护性，在AI的建议下我采用了一套朴素但高效的“黄金三角”技术栈：，这事儿我得说道说道。
前端： React + TypeScript + Vite。这组合现在几乎是标配，Vite的极速热更新能极大提升开发体验，共勉。。
后端： FastAPI。写Python接口神器，自动生成文档，类型提示友好，AI特别擅长写这种代码。
存储： SQLite。不需要配置繁琐的MySQL服务，一个文件就是一个数据库，非常适合这种单机工具。
踩坑指南
虽然过程很爽，但这并不意味着一帆风顺。过程中我遇到了几个典型的坑， 冲鸭！ 如果不注意，很容易让人心态崩盘。这里一下希望能帮大家避雷。
背后.… 比如 大模型类应用通病，有时候AI能把候选人的学历、任职时间提取得准准的，有时候又会把“2021年”识别成“2021年至今”，或者干脆把公司名提取错了。针对这个问题，我的解决方案是“规则归一化 + 提示词约束 + 人工编辑兜底”。自动抽取必须和人工修正并存，不要指望AI能100%替代人眼。
Prompt 的艺术
我直接起飞。 这类 Prompt 的目标非常明确，就是实现具体逻辑。不要给AI太大的自由度，要加上约束条件。比如：目标：实现 XXX 功能，范围仅限 A/B/C 文件。验收标准：1. 点击按钮后触发弹窗。2. 数据必须实时同步到本地数据库。约束：1. 不改动无关模块。2. 变更后施行测试并反馈后来啊。
开发过程中报错是常态。以前我会盯着报错栈发呆半小时现在直接把日志丢给AI。比如：问题：出现 XXX 异常，给我：1. 根因分析。2. 最小修复方案。3. 验证步骤，嚯...。
UI 调整的那些事
这是最让我头疼的部分。AI生成的UI往往有一种“浓浓的AI味”——大圆角、 卡片风、留白过多，看起来很漂亮，但作为生产力工具，信息密度太低。我不得不反复娱乐它：UI 调整：- 按“高密度、 报表导向、筛选优先”改版，不要大圆角卡片风。- 将“备注”列的宽度减少2个汉字，将其加到“任职公司”列。- 表头需要固定，滚动时保持可见。
Vibe， 直译过来就是氛围、感觉、节奏。说白了就是别被那些条条框框束缚住先让想法在屏幕上“活”起来。这种心态的转变至关重要， 做个人项目最忌讳的就是功能发散， 来一波... 很多人失败不是主要原因是不会写代码，而是试图一次就做出一个完美的公司级平台，导致项目边界无限膨胀。
目前V1.0版本已经覆盖了核心功能，但我知道它还有很大的改进空间。比如考虑到Codex CLI接口的用量限制与稳定性波动， 我计划后续接入国内的大模型来做语义提取，这样速度和稳定性会更有保障。还有啊UI的可视化效果虽然现在够用了 但如果想做得更加惊艳，可能还需要专业的美工或者更懂前端UI的AI Skill介入，YYDS...。
Vibe Coding 不是什么高深的新技术， 而是一套专为新手量身打造的编程思维，能帮你彻底打破内耗，从“不敢写”变成“越写越上头”。如果你也中招了面对繁琐的重复性工作却苦于没有趁手的工具，今天一定要试试 Vibe Coding，本质上…。