vibe coding需精准prompt：一要三行声明接口契约并标注数据细节；二要强制模型列出前提假设；三要用反例验证，禁令须动词开头无模糊副词。
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用Vibe Coding写代码时，Prompt写得模糊或遗漏关键约束，会导致模型生成逻辑错误、边界条件缺失、类型不匹配的代码，直接引发运行时Bug。
明确输入输出格式与数据约束
第一步：在Prompt开头用三行结构声明接口契约——第一行写函数名，第二行写输入参数名+类型+取值范围（如“n: int, 1 ≤ n ≤ 10⁵”），第三行写返回值类型+业务含义（如“返回最长递增子序列长度，整数”）。
第二步：对字符串类输入，必须显式标注是否含空格、换行、Unicode字符；对数组类输入，注明是否可能为空、是否已排序、是否有重复元素。漏掉这些，模型常默认按理想情况生成代码，上线后遇到空数组就抛NoneType错误。
第三步：若涉及浮点计算，必须写明精度要求和误差容忍范围，例如“结果保留小数点后6位，绝对误差≤1e-9”。否则模型可能用float直接比较，导致相等判断失败。
强制模型暴露隐含假设
在Prompt末尾追加一句：“请先列出你为解题所作的所有前提假设，再给出代码。”
这一步能立刻暴露模型的思维盲区——比如它可能默认输入非负、忽略零值边界、把JSON字段名当成固定字符串。看到假设列表后，你只需删掉不成立的项并重提Prompt，就能堵住一大类逻辑Bug。
用反例验证Prompt有效性
方法一：构造一个已知会触发Bug的输入样例（如空字符串、负数索引、超大数溢出场景），把它连同预期输出一起写进Prompt，格式为“当输入=【xxx】时，应输出=【yyy】”。模型若生成的代码无法通过该用例，说明Prompt未覆盖该分支。
方法二：在Prompt中插入一句“禁止使用内置排序函数”，然后检查生成代码是否真没调用sorted()或list.sort()。很多看似合规的Prompt其实约束力为零，只有用具体禁令+反例才能压实。
【禁令必须用动词开头且不含模糊副词】 错误写法：“尽量不要用eval”；正确写法：“禁止调用eval函数”。
