31｜Vibe Coding：使用Trae Builder开发实战项目（上）

月影

你好，我是月影。
上一节课我们已经简单讨论了 AI Coding，相信大家对它的基本理念和思想方法已经有所了解。这一节课，我们就通过实战项目，来进行更深入的探究。
不过在此之前，我想先再给大家讲一讲最近比较火的一个概念 —— Vibe Coding。
Vibe Coding，中文常译为“氛围编程”或“沉浸式编程”，它是一个新概念，由 OpenAI 联合创始人、前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy 于 2025 年 2 月提出。它指的是开发者通过自然语言提示（而非手动编码）驱动 AI 生成代码的实践。其技术依托于大型语言模型（LLMs），支持用户以对话形式生成完整应用代码、测试用例甚至修复漏洞 。
从上面这个解释，我们可以了解，实际上 Vibe Coding 就是 AI Coding 的一种具体落地形式，也是一种更深入的体验。
那么现在，我希望大家可以跟着我的思路，让我们一起来一场 Vibe Coding 之旅。
实战项目：CEFR-Analyzer因为最近正好有一个客户来找我们，希望帮他开发一个英文分级写作的智能体。熟悉英语等级体系的朋友应该知道，分级阅读或写作，实际上有一个很关键的点，就是如何让 AI 非常合理地判断英文文章的难度。
关于英文分级阅读和写作难度或级别的判断标准，在国际上公认的是 CEFR 框架，它的全称是 Common European Framework of Reference for Languages，中文译为 “欧洲语言共同参考框架”，用来衡量一个人在听说读写四个方面的语言能力，广泛应用于教学、考试、出版、留学和语言研究等领域。

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解释
总结

1. Vibe Coding是一种新概念，旨在通过自然语言提示驱动AI生成代码的实践，是AI Coding的一种具体落地形式。 2. CEFR-Analyzer项目旨在开发一个英文分级写作的智能体，根据CEFR框架对英文文章的难度进行综合评分。 3. CEFR框架将英文能力分为6个等级，从A1到C2，每个等级有详细的语言使用描述。 4. 项目需要解决如何根据文章内容对其进行打分，判断其基于CEFR框架下的综合难度，需要计算文章的词汇量和词汇在CEFR框架下的难度分布。 5. 技术选型包括使用NPM库计算文章的词汇量和词汇在CEFR框架下的难度分布，以及使用NLP模型来判断词性。 6. 项目使用Trae Builder开发，需要创建一个字典包含常用英文单词对应的CEFR级别，并使用NLP模型和库来判断词性。 7. 配置智能体助手，选择合适的工具并保存，配置技术栈和开发原则，初始化命令和创建配置文件。 8. 项目需要创建和构建NodeJS + TypeScript项目的智能体，遵循严格的开发原则和单元测试规则。 9. 项目需要创建目录、初始文件和准备智能体，包括配置智能体名称和提示词，以及创建配置文件和初始化命令. 10. 项目需要准备一个字典包含常用英文单词对应的CEFR级别，并使用NLP模型和库来判断词性.

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