n5321 | 2026年1月29日 23:30

Tags: AI

你可以将这个库存在 Google Drive 的一个 Markdown 文件里，或者直接放在 AI Studio 的 System Instructions 中。建议分为以下四个维度：

1. 角色与规范定义 (The Profile)

定义 Gemini 的“人设”，确保它输出的代码符合你的工程师审美，而不是初学者的水平。

  • 技术栈约束： "你是一个深耕 Django 3.2+ 和 React 的全栈专家。你倾向于使用 Python 的类型提示 (Type Hinting) 和 Django 的 Class-based Views。"

  • 代码风格： "代码必须符合 PEP 8 规范。注释必须简洁并解释'为什么'而不是'是什么'。变量命名需遵循驼峰式（前端）和下划线式（后端）。"

  • 安全标准： "所有 SaaS 逻辑必须默认包含多租户隔离，查询时必须检查 tenant_id。"

2. 协作协议 (The Protocol) —— 解决你最痛的代码冲突问题

这是你最需要的。通过库里的指令，强制 Gemini 承认你的手动修改。

  • 同步协议： "当我发送 [Manual Update] 标记时，表示我已修改了代码。你必须立即停止之前的逻辑假设，重新解析我提供的新代码片段，并将其作为后续开发的唯一事实标准。"

  • 防覆盖协议： "禁止重写未受影响的函数。如果你认为需要重构，请先提出建议并解释理由，在我确认前不要输出完整重写后的代码。"

3. 任务模板 (Task Templates)

为常见的开发任务准备“填空题”，提高效率。

  • 算法迁移模板（Matlab -> Python）：

    "我将提供一段 Matlab 代码。请将其转换为 Python 函数。要求：1. 使用 NumPy 优化矩阵运算；2. 保持算法精度与原版一致；3. 标注出 Python 中可能存在的浮点数精度差异。"

  • SaaS 功能建模模板：

    "目标功能：[功能名]。请先生成 Django 模型设计，然后生成 API 接口文档（Swagger 格式），最后等我确认后再写视图逻辑。"

4. 知识上下文 (Knowledge Context)

记录你项目特有的逻辑，避免反复解释。

  • 业务逻辑快照： "本项目中，'订阅等级'分为 Basic/Pro/Enterprise，权限逻辑定义在 utils/permissions.py 中，所有的金钱计算必须使用 Decimal 类型以防精度丢失。

对于有经验的工程师，Gemini 不应该只是一个“代码生成器”，而应该被整合进你的 SDLC（软件开发生命周期） 的每一个环节

要把 Gemini 的生产力压榨到极限，你可以让它扮演以下 5 个核心角色：

1. 架构评审员 (Architecture Reviewer)

场景： 在你动手写代码前，先进行方案对齐。

  • 如何做： 把你的 models.py 结构或系统架构图描述传给它。

  • 生产力飞跃： 它可以识别出潜在的性能瓶颈（如 Django 的 N+1 查询问题）或不合理的数据库范式。

  • 提问示例： “我计划为这个 SaaS 设计一个多租户权限系统，这是我的 Django 模型。请从扩展性和安全性两个维度指出 3 个潜在风险。”

2. 单元测试与边界测试员 (QA & Edge Case Finder)

场景： 写完核心逻辑后，懒得写重复的测试用例。

  • 如何做： 将你的函数贴给它，要求它生成 pytest 或 unittest。

  • 生产力飞跃： Gemini 特别擅长发现“边缘情况”（Edge Cases），比如空值、极值或非法的跨租户请求。

  • 提问示例： “这是我刚才手动修改的数据处理逻辑。请为它编写 5 个测试用例，必须包含一个高并发重复提交的测试场景。”

3. “黑盒”逻辑翻译官 (Matlab/Access to Python Legacy Porting)

场景： 你有大量的 Matlab 算法或 Access 查询逻辑需要迁移到 Django。

  • 如何做： 利用它的多语言理解能力进行“逻辑重构”而非简单翻译。

  • 生产力飞跃： 避免你手动对比文档。

  • 提问示例： “这段 Matlab 代码实现了一个加权平均滤波。请用 Python 的 NumPy 重写它，并确保计算结果与 Matlab 的 filter 函数完全一致。注意：我的数据流很大，请考虑内存优化。”

4. 实时技术文档与 SOP 生成器 (Doc & SOP Creator)

场景： SaaS 开发需要大量的文档（API 接口、部署步骤、README）。

  • 如何做： 让它基于你现在的代码实时生成文档。

  • 生产力飞跃： 保持代码和文档同步，减少后期补文档的痛苦。

  • 提问示例： “根据我们今天讨论的后端视图，请生成一个符合 OpenAPI (Swagger) 标准的 YAML 定义。另外，写一个供前端 React 开发人员调用的接口说明。”

5. 调试助手与“小黄鸭” (Deep Debugger)

场景： 遇到诡异的 Celery 任务死锁或 React 渲染循环。

  • 如何做： 不要只传错误日志，要传“环境上下文”。

  • 生产力飞跃： 它能关联日志、代码和配置，提供更精准的修复方案。

  • 提问示例： “这是错误日志，这是我的 tasks.py。我已经手动检查过 Redis 连接，请从 Celery 并发策略 的角度分析为什么任务会卡死。”

💡 资深工程师的“避坑”建议：

为了让 Gemini 真正提高生产力，而不是增加你的负担，请记住：

维度低效方式 (The Old Way)高效方式 (The Gemini Way)
任务颗粒度“帮我写一个 CRM 系统。”“帮我设计 CRM 的用户权限模型，要求适配多租户。”
代码引用每次都发整个文件。只发相关的 Class/Function，并注明上下文依赖。
反馈机制直接运行它给的代码。先问：“这段代码在我的 Django 4.2 环境下会有反模式吗？”
版本管理让它在旧会话里写。开启新会话时，先喂入你的 Prompt 库文件 同步规则。

1. 明确你的核心职责：做“法官”而不是“打字员”

在一个由 Gemini 组成的“技术部”里，你的精力应该放在：

  • 边界定义 (Boundary Setting)： 规定哪些逻辑进后端，哪些进异步队列。

  • 逻辑审计 (Logic Auditing)： 检查 Gemini 写的 filter() 语句里有没有漏掉 tenant_id，这关系到 SaaS 的安全性。

  • 架构决策 (Architectural Decisions)： 决定是用 Webhook 还是用轮询，是用 Redis 缓存还是直接查库。

2. 像写“技术需求文档 (PRD)”一样写 Prompt

既然它是技术部，你下达指令时就不能太随意。

  • 差的指令： “帮我写个登录页面。”（初级程序员会乱写）

  • 好的指令（PRD级）： “我需要一个登录逻辑。要求：1. 使用 Django 内置 Auth；2. 增加图形验证码接口；3. 失败 5 次后锁定 IP 10 分钟。请给出核心 Model 改动和 View 处理逻辑。”

3. “技术部”的 Code Review 机制

即便 Gemini 给了你代码，也不要直接粘贴执行。

  • 反向审查： 问它：“这段代码在极端高并发下会崩溃吗？”或“有没有更节省内存的写法？”

  • 质量关卡： 强制要求它为每一段核心逻辑生成配套的单元测试（Unit Test）。如果测试过不去，就打回重写。

4. 解决“部门沟通”的信息不对称

你提到的“手动改了代码 Gemini 不认可”的问题，本质上是“CEO 改了需求却没通知技术经理”。

  • 解决： 每次你手动修改代码，就像是一次 Git Push。你必须同步给 Gemini：“我更新了 Main 分支的代码，现在的最新逻辑是这样，请基于此继续。”

1. 明确 Gemini 的能力边界 (Competence)

在 Vibe Coding 中，你要把 Gemini 当成一个“无限产能但需要边界”的技术部。

  • 你可以完全信任它的： 语法准确性、标准库调用、基础 CRUD 逻辑、以及枯燥的样板代码（Boilerplate）。

  • 你必须亲自把控的： 系统的状态机流转、跨模块的逻辑闭环、以及涉及真金白银或数据安全的核心关卡。

  • 协作原则： “逻辑外包，主权保留”。把实现细节丢进黑盒，但你必须握住开启黑盒的钥匙（即：系统架构的决策权）。

2. 定义沟通风格 (Communication Style)

既然你更偏向 User（使用者）的角度，沟通就不应再纠结于“第几行怎么写”，而应聚焦于“意图与约束”。

  • 从“描述过程”转向“描述结果”：

    • 传统方式： “帮我写一个 for 循环，遍历这个列表，判断如果值大于 10 就存入新列表。”

    • Vibe 方式： “我需要一个过滤机制，确保输出的数据流中只有高价值样本。请处理好所有边界情况。”

  • 协作原则： “结果导向，约束先行”。你只需定义输入、输出和禁区（Constraints），让 Gemini 在黑盒内部自我演化。

3. 磨合交流范式 (Communicating Style)

这是解决你“手动修改不被认可”的关键。在 Vibe Coding 下，你需要一种“增量同步”的交流范式。

  • 建立“检查点”意识： 既然代码是黑盒，你不需要看懂每一行，但你需要 Gemini 给你提供“黑盒说明书”。

  • 协作原则： “反馈闭环，持续对齐”。

    • 当你手动改了代码（调整了黑盒内部结构），你不需要解释你怎么改的，你只需告诉 Gemini：“我调整了黑盒的内部逻辑，现在它的输入参数多了一个 X，请确保后续模块能兼容这个变化。”

建议：你的 Vibe Coding 协作宪法 (Draft)

为了让你和 Gemini 的合作更顺畅，你可以尝试把以下这段作为你的最高协作原则：

  1. 黑盒化 (Black-boxing): 我将更多地关注功能意图而非代码细节。请提供健壮、生产级别的代码，并只需告诉我如何调用和测试。

  2. 意图锚定 (Intent Anchoring): 每次任务开始前，请先向我确认你理解的“最终状态（End State）”。

  3. 尊重人工介入 (Human Override Priority): 我偶尔会直接动手修改黑盒。一旦我标注了 [Manual Update]，请无条件接受该现状，并围绕这一新现状重新构建你的逻辑。

  4. 主动纠错 (Proactive Auditing): 既然我不再逐行审阅，请你扮演自己的“首席审计师”，在交货前自检安全性、性能和多租户隔离。