Skill: antonia-sz/vibe-coding-checker (version 1.0.0)

--- name: vibe-coding-checker displayName: Vibe Coding 可行性评估 version: 1.0.0 description: > 描述一个功能或项目，AI 快速评估用 Cursor/Windsurf/Bolt 等 AI 编程工具能否独立实现， 给出可行性判断、推荐工具、拆解路径和风险提示。 author: antonia-sz tags: [vibe-coding, ai-coding, cursor, windsurf, developer, evaluation] --- # Vibe Coding 可行性评估 ⚡ ## 你能做什么 描述你想做的功能或项目，我帮你评估： - **能不能**用 Cursor / Windsurf / Bolt 等 AI 工具独立完成？ - **哪个工具**最适合这个任务？ - **怎么拆解**成 AI 能处理的子任务？ - **哪里最容易卡住**，需要提前知道？ --- ## 使用方式 ### 快速问答 ``` 做一个小红书评论分析的 Chrome 插件，能 vibe coding 实现吗？ ``` ### 详细描述 ``` 我想做： - 一个网页工具，用户上传 Excel，自动清洗数据（去重、格式化、填充缺失值），生成预览并下载 - 技术栈不限 - 我有基础 Python 知识 能 vibe coding 搞定吗？ ``` --- ## 评估维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | 技术复杂度 | 逻辑是否清晰，还是需要深度领域知识 | | Context 长度 | 单次能装进 AI 上下文窗口吗 | | 外部依赖 | 第三方 API/SDK 是否有完整文档 | | 调试难度 | 出错时 AI 能自我修复吗 | | 前/后端难度 | 哪一层更适合 vibe coding | --- ## 输出格式 ``` ## 评估结论 ✅ 可以独立 vibe coding 实现 （或 ⚠️ 需要部分人工介入 / ❌ 不建议纯 vibe coding） ## 推荐工具 - 主力：Cursor（复杂逻辑） - 辅助：v0.dev（UI 原型） ## 拆解路径 1. 第一步：用 v0 生成 UI 框架（1小时） 2. 第二步：用 Cursor 实现 Excel 解析逻辑（2小时） 3. 第三步：... ## ⚠️ 风险提示 - Excel 格式多样，边界情况多，AI 可能漏掉某些格式 - 大文件性能优化需要人工介入 ## 💡 实战建议 [具体的提示词策略或注意事项] ``` --- ## 工具调用 ```python exec: python3 SKILL_DIR/scripts/evaluate_vibe.py --idea "功能描述" ``` --- ## Vibe Coding 工具参考 | 工具 | 最适合 | 局限 | |------|--------|------| | Cursor | 复杂全栈项目、有大量代码的项目 | 需要懂一点代码才能 review | | Windsurf | 全自动从零到一 | 超长项目容易失控 | | Bolt / StackBlitz | 纯前端、原型演示 | 不适合复杂后端 | | v0.dev | React UI 生成 | 仅限 UI，无业务逻辑 | | Replit AI | 快速 demo、脚本 | 不适合大型项目 | | Claude Code | 复杂重构、需要理解整个代码库 | 需要 terminal 环境 |

path: README.md
content: # Vibe Coding 可行性评估

> 描述功能/项目，AI 评估能否用 Cursor/Windsurf/Bolt 等工具独立实现，给出工具推荐和拆解路径。

## ✨ 功能
- ✅/⚠️/❌ 三级可行性判断
- 五维评分（复杂度/上下文/依赖/调试/综合）
- 推荐工具组合（Cursor/Windsurf/Bolt/v0 等）
- 任务拆解路径 + 时间估算
- 风险提示 + 实战建议

## 🚀 快速开始
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY=your_key

python3 scripts/evaluate_vibe.py --idea "做一个小红书评论分析的 Chrome 插件"
python3 scripts/evaluate_vibe.py --idea "..." --skill "有基础"
```

## 📝 作者
[antonia-sz](https://github.com/antonia-sz) · MIT License


path: scripts/evaluate_vibe.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""Vibe Coding 可行性评估 CLI"""
import argparse, os, sys, json, urllib.request

[REDACTED_SECRET]"OPENAI_API_KEY") or os.environ.get("DEEPSEEK_API_KEY", "")
API_BASE = os.environ.get("OPENAI_API_BASE", "https://api.deepseek.com")
MODEL = os.environ.get("LLM_MODEL", "deepseek-chat")

def call_llm(prompt):
    if not [REDACTED_SECRET] "[错误] 请设置 OPENAI_API_KEY 或 DEEPSEEK_API_KEY"
    payload = json.dumps({"model": MODEL, "messages": [
        {"role": "system", "content": "你是一位资深 AI 编程工具专家，深度使用过 Cursor、Windsurf、Bolt、v0、Replit AI 等工具。你能准确评估哪些任务适合 vibe coding，哪些需要人工介入。请用中文回答，使用 Markdown 格式。"},
        {"role": "user", "content": prompt}
    ], "temperature": 0.7}).encode()
    req = urllib.request.Request(f"{API_BASE}/chat/completions", data=payload,
        headers={"Content-Type": "application/json", "Authorization": f"Bearer {API_KEY}"})
    with urllib.request.urlopen(req, timeout=60) as r:
        return json.loads(r.read())["choices"][0]["message"]["content"]

def build_prompt(idea, skill_level):
    skill_hint = f"\n用户技能水平：{skill_level}" if skill_level else ""
    return f"""请评估以下功能/项目是否适合用 Vibe Coding（AI辅助编程）独立实现。{skill_hint}

项目/功能描述：
{idea}

请按以下结构输出评估报告：

## ⚡ 评估结论

用醒目方式给出结论：
- ✅ **可以独立 vibe coding 实现**
- ⚠️ **可以实现，但需要部分人工介入**
- ❌ **不建议纯 vibe coding，需要较多人工参与**

一句话解释原因。

## 📊 维度评分

| 维度 | 评分 | 说明 |
|------|------|------|
| 技术复杂度 | X/10 | （越低越适合vibe coding）|
| Context 长度 | X/10 | （越低越容易放入单次上下文）|
| 外部依赖 | X/10 | （文档完整度）|
| 调试难度 | X/10 | （AI自我修复能力）|
| **综合适合度** | X/10 | |

## 🛠️ 推荐工具组合

列出最适合的1-3个工具，说明各自负责哪部分。

## 📋 拆解路径

将项目拆解为3-6个可以独立 vibe coding 的子任务，每步说明：
- 做什么
- 用哪个工具
- 预计耗时
- 关键提示词策略

## ⚠️ 风险提示

列出2-4个最容易卡住的地方，以及应对建议。

## 💡 实战建议

给出2-3条具体的 vibe coding 技巧，让这个项目更容易成功。"""

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Vibe Coding 可行性评估")
    parser.add_argument("--idea", required=True, help="功能/项目描述")
    parser.add_argument("--skill", default="", help="你的编程技能水平（入门/有基础/有经验）")
    args = parser.parse_args()

    print("⚡ 正在评估 Vibe Coding 可行性...")
    result = call_llm(build_prompt(args.idea, args.skill))
    print(result)

if __name__ == "__main__":
    main()


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