VibeHub：把AI黑话讲成人话
挖到一个宝藏网站，必须安利给各位——它叫 VibeHub！🎉
平时搞 AI Coding 是不是经常被一堆黑话砸晕？什么”状态管理”、”技术栈”，听着就头大。VibeHub 简直就是”黑话粉碎机”，专门把这些唬人的术语翻译成人话！🤖➡️👨👩👧👦
一进首页，清爽感扑面而来！分类做得那叫一个明明白白：前端、后端、产品、技术栈、AI、Git、设计风格……整整齐齐排排坐。词条设计也特别接地气，左边是词，右边直接给你配上生活化的场景解释，拒绝枯燥！📚
举个栗子🌰：
- 解释 **”状态 State”**：不是干巴巴的定义，而是说”提交按钮点下去先显示保存中，成功或失败后再更新提示”。这不就是咱们每天点外卖时的心理状态嘛！🍔
- 解释 Markdown：直接问”AI 写的文档里全是
#和星号，这是什么鬼？”😂 - 解释 HTML：直白吐槽”AI 写出来的代码里一堆
< >和英文单词，这堆东西是干嘛的？”
这就是 VibeHub，懂你，更懂技术背后的梗！🚀
它也提供 skill：VibeHub Skill｜用任何 Agent 学懂 Vibe Coding 术语
本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 吏部侍郎！
相关推荐
2026-04-13
Agent 落地第一课：9 种 workflow 模式全图解
很多人一聊 Agent，就先聊模型、记忆、工具调用。 但真正决定系统是否好用的，往往是更前面的一个问题： 这件事，到底该用哪种 workflow 来组织。 Anthropic 在《Building Effective AI Agents》里讲得很清楚：很多任务并不需要一个满场乱跑的agent，而是需要一个组织正确的 workflow。其实换个思路，skills本质上不也是一种agent吗。只是它看起来，没有workflow更加可控，不过它的优势是，如果大脑LLM优秀的话，可以不断地尝试找到新的路径。而且建立起来相对workflow更快。 下面我在anthropi的基础上业扩增了一下，我们看看都有哪些workflow类型。我想提前说明的是，workflow的类型不是单独存在的，他们随时是可以混用的。 1. 提示词链很多活其实没那么玄。比如理赔资料初审这种事，本来就是先抽信息、再卡规则、最后整理成人能看的结果。 这时候最稳的就是提示词链。前一步的结果直接喂给下一步，顺序别乱，职责也别混。它和编排-执行最大的区别，是它不太临场改计划。步骤经常变、边跑边插任务的活，别硬往这条链里塞...
2025-10-09
GLM-4.6 + Claude Code实战：从入门配置，到一个差点翻车的项目
最近苦于在dify上去做一些MVP验证时，相对来说非常麻烦的问题，比如数据分析报告的生成。 因为在我的理解看来，对于数据表这种结构化数据，现阶段大模型其实并不擅长处理，他擅长处理的反而是非结构化的数据。所以现阶段来说，生成数据分析报告，肯定是需要提前加工好数据的，就是对原始数据做好数据透视，这样才能在一定程度上确保分析报告生成的准确性。 但是类似这汇总分析场景，使用dify的做MVP验证的话，就相对来说比较麻烦一些。因为这涉及到提前设计一些数据分析的脚本，来进行数据透视。相对来说，类似Claude code这种本地的AI Agent或者Trae这种AI IDE，做这件事情就非常擅长了。 不同的工具，有自己擅长的事情，而我们，要找到对自己最有利的工具，并且要用好它。 今天想给大家介绍下我最近经常用的claude code。当然今天主要就是简单地介绍下他的使用方式，深入使用，还是得在具体的业务场景。 1. Claude Code安装及配置Claude Code 安装这里我默认大家都已经安装了nodejs，如果没有安装的话，请大家去下面的网址下载安装下。 Node.js — Run ...
2025-11-09
从被 Trae 气到崩溃，到用 Gemini 一次跑通，终于爬下了孟岩和E大的全部理财干货
一直以来我都非常的喜欢孟岩和E大，所以特想把他们在网上的发言都收集起来，以便于自己学习。还想着后续也做一个知识库，随时随地学习他们的理财理念。 但是我之前一直目标瞄在了他们的微博上，但是我这个技术水平，爬取微博，每次最多1000多条微博，就GG了。 后来，突然想，其实孟岩最新的有知有行上面的理财教程和E大合集本身就是精华啊，我为什么不收集一下。 所以我就打开了有知有行的官网: https://youzhiyouxing.cn/materials 在这里，必须感慨下，孟岩实在是太好了，他其实允许所有人读，免登录，直接阅读，后来在写爬虫的过程中，还发现他实际上是一个静态网站。 孟岩太酷了。 爬虫已经开源了： https://github.com/Wangshixiong/youzhiyouxing 欢迎大家使用，但是请大家一定一定注意频率，避免对服务器造成压力，在此感谢孟岩老师。 现在主要是记录下爬虫的开发过程。 最终的成果展示： 起源其实我从网上找到了别人整理的有知有行中E大的发言，但是他是一个pdf文件，而且非常的没有条理，没有目录，没有标题，因为我后续是计划做知识...
2025-09-09
你的 RAG 还在“垃圾进，垃圾出”？我用这套流程，把“废料”文档变成了黄金知识库
最近大家关注Dify的进展的话，应该知道它的版本更新直接从1.8.0—>2.0.1了。跨越了一个大的版本。它本次的主要更新就在于知识库构建的知识流水线。 我认为Dify2.0以后的知识流水线会极大地降低了构建知识库的门槛，未来也许能高效处理 80% 的相对标准的文档。 但是，仍然会有20%，还是要依赖于我们人来手动处理。 我们都知道，现阶段来说，对于知识库，仍然是一个垃圾进垃圾出的状态，因此，在构建知识库之前我们需要对知识文档做很多的预处理。 今天这篇文章的分享，其实也是想给大家分享下我们自己手工处理文档的数据清洗思路。 1. RAG知识库的瓶颈知识库的质量不取决于模型，而取决于“垃圾进，垃圾出”的铁律。真正的瓶颈是ETL（抽取、转换、加载）过程，尤其是从非结构化源文档到结构化知识块（Chunks）的转换过程。 我们每个公司其实私有的数据量，私有的文档是非常庞大的，而它的内容又是千奇百怪的。针对一个合同，就可能有几十几百种格式，所以指望一套流程来完成这个非结构化源文档到RAG知识库的转变基本是不可能的。 我们如果想偷懒直接将某个文档上传到RAG知识库，就希望他回答的10...
2025-04-12
保险代理人必备技能？一键生成走心又专业的客户生日祝福网页！
前两天一直在探索MCP，主要研究了高德地图的MCP和腾讯Edgeone Pages，探索了生活中的应用，比如旅行规划，探索了秘书给老板安排出行规划，但是没有研究如何在实际业务场景落地。今天我们以保险行业展业，客户关系维护为例，使用MCP生成个性化生日祝福。 1.保险代理人给客户发送生日祝福1.1 先看效果客户信息为：姓氏：吴，性别：男，大车司机，哈尔滨人，生日2025年4月14日。保险代理人：客户经理，吏部侍郎。 https://mcp.edgeone.site/share/63t_ujhnRv3QUOl4PoKKT 客户信息为：姓氏：吴，性别：男，大学教授，秦皇岛，生日2025年4月14日。保险代理人：客户经理，吏部侍郎。 https://mcp.edgeone.site/share/v785GV86NOVUgB1YZDg5P 客户信息为：姓氏：王，性别：女，银行职员，石家庄人，生日2025年4月14日。保险代理人：客户经理，吏部侍郎。 https://mcp.edgeone.site/share/h0rDw3wSmfBorcdsY_9Jn 还是有动画的，但是...
2025-07-11
当产品经理开始AI编程(二)：从一次失败的重构中领悟的AI协作之道
因为最开始的提示词插件版本在小屏上展示很不友好，所以起了重构UI的心思。 **我以为这只是一个简单的UI美化任务，最多一两天就能搞定。没想到，这个‘小念头’却把我拖入了一场持续2周的重构深渊 **。 大家应该还记得我们第一版的UI提示词展示的时候，非常大，占位置，因为他是一个卡片的形式。 大家也可以看下 当产品经理开始AI编程：一个提示词插件的诞生记与我的AI协作心得 回忆下。 从头铁硬改到灵魂拷问第一回合：AI大力出奇迹？结果BUG遍地 比如Deepseek设计的一版： 当然Gemini也设计过很多版本。但是实际执行时，我会发现，Trae改出来的UI， **会导致大量的功能性BUG，甚至页面都打不开 **。 这个时候，我感觉到了不对，我只是重构了下UI或者说CSS，怎么会导致功能不可用呢？而且我已经在提示词里面加了最小化修改等等的要求。 第二回合：问题在AI，还是在我？难道是我没有找到Trae的正确打开方式吗？ 所以这个时候，我就开始让Gemini开启了DeepResearch模式，来研究...
评论
