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Getting Started with Vibe Coding

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2025 年 2 月，Andrej Karpathy 发了一条推文，把一种新的编程方式命名为 vibe coding：不再逐行精写代码，而是用自然语言告诉 AI 你想要什么，顺着感觉迭代，直到跑通为止。一年半过去，这个半开玩笑的词已经变成了一套正经的工作流，围绕它长出了完整的工具生态。

这篇指南面向刚入坑的研究员，整理五件套工具栈：Codex、Claude Code、Pi Agent、DeepSeek Harness，以及管理它们配置的 CC Switch——怎么选、怎么装、怎么跑通第一个项目。

太长不看

  • 手头有 ChatGPT 或 Claude 订阅 → 装 Codex CLI 或 Claude Code（Pi 也支持订阅直登），开箱即用，不用碰 API key
  • 预算有限、想用低价模型 → Pi 或 DeepSeek Harness 接 DeepSeek / Qwen / GLM / Kimi 等国产 API
  • 同时用多个工具或中转服务 → 加装 CC Switch 统一管理配置

工具栈总览

工具一句话定位适合谁
CodexOpenAI 官方智能体：终端 CLI / IDE 扩展 / 云端 WebChatGPT 订阅用户，想开箱即用
Claude CodeAnthropic 官方 Agent，终端 / IDE / 桌面 / Slack 全覆盖Claude 订阅用户，重度对话式开发
Pi Agent极简、可扩展的开源 Agent 框架想定制工作流、多模型混用、订阅直登
DeepSeek Harness「万物皆插件」的开源 Agent，自带 Web UI想要可视化界面、深度自定义、低价模型
CC Switch多工具 API 配置一键切换的桌面管家多工具 / 多中转提供商用户

下面逐个展开。

Codex：OpenAI 的官方编码智能体

Codex 不只是一个 CLI，而是一套多入口的智能体家族：Codex CLI 是开源（Apache-2.0）的终端智能体；Codex IDE 扩展可以直接装进 VS Code、Cursor、Windsurf，在编辑器里边写边派活；Codex Web 则是跑在云端的智能体——在 chatgpt.com/codex 上描述任务，它就在云端环境里自己拉仓库、跑测试、交回 diff。三种形态共用同一个 ChatGPT 账号，默认搭配 OpenAI 的前沿模型。

对 vibe coding 入门来说，CLI 是最顺手的起点。安装（macOS / Linux）：

bash
curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh

Windows（PowerShell）：

powershell
irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex

也可以走包管理器：npm install -g @openai/codex，或 macOS 的 brew install --cask codex。装完运行 codex 启动交互会话，首次运行按提示登录 ChatGPT 账号（或设置 OPENAI_API_KEY 环境变量）。

进阶配置写在 ~/.codex/config.toml（默认模型、审批策略等），完整字段见 官方配置文档。想在编辑器里用，去 IDE 扩展页面 安装；想让它在你睡觉时干活，打开 chatgpt.com/codex 派个云端任务。

亮点：官方出品、登录即用；CLI 开源；终端 / IDE / 云端三形态一套账号。 短板：模型基本绑定 OpenAI 一家；深度定制空间有限。

Claude Code：Anthropic 的生产级 Agent

Anthropic 的官方编码助手与 Agent 框架，从终端到 IDE、桌面应用、Slack 都有入口，内置循环上下文、技能（Skills）、MCP 等扩展机制，是目前最成熟的商用方案。

安装（macOS / Linux / WSL）：

bash
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

Windows（PowerShell）：

powershell
irm https://claude.ai/install.ps1 | iex

或 npm install -g @anthropic-ai/claude-code。安装后 claude --version 验证，首次运行 claude 会引导你登录 Anthropic 账号（Pro / Max / Team / Enterprise），也可以改用 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量；模型在会话里用 /model 命令选择。

亮点：产品成熟度高；Skills / MCP 生态丰富；多环境一致体验。 短板：闭源、需订阅；对非 Claude 模型的支持有限。

Pi Agent：极简可扩展的开源框架

Pi 是一个「内核极小、一切可插」的开源 Agent 框架（MIT 许可）：终端 TUI、Print/JSON、RPC、SDK 四种使用模式，扩展机制覆盖 Extensions、Skills、Prompt 模板。它原生接入多家模型提供商，还支持会话中途切换模型。

安装（需 Node.js ≥ 22.19）：

bash
npm install -g --ignore-scripts @earendil-works/pi-coding-agent

启动方式极简——进入项目目录，敲 pi。

认证有两条路，对新手都很友好：

text
/login    # 订阅登录：Claude Pro/Max、ChatGPT Plus/Pro（Codex）、GitHub Copilot 均可直接用

或走 API key：设置 ANTHROPIC_API_KEY、OPENAI_API_KEY 等环境变量。会话里用 /model（或 Ctrl+L）随时换模型。全局配置在 ~/.pi/agent/settings.json，项目级配置在 .pi/settings.json。

亮点：MIT 开源；订阅直登免 API key；多模型、多模式；分支会话树等 TUI 特性。 短板：高级功能要自己拼插件；生态还在成长期，需要读文档的耐心。

DeepSeek Harness（dsh）：万物皆插件

DeepSeek 官方在 2026 年 8 月开源的 Agent harness（MIT），发布两周即 198k stars。架构口号是「Everything is a Plugin」——模型适配器、工具、会话存储、沙箱、Agent 循环统统可以插件化替换，底层基于 Cordis 插件系统。

它目前处于开发者预览阶段，官方明说会有破坏性变更，追新需有心理准备。

启动（需 Node.js ≥ 22.19，或 24+）：

bash
npx @deepseek-ai/dsh web

命令会拉起本地 Web UI（默认 http://127.0.0.1:3080）。想从源码构建：

bash
git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness.git
cd deepseek-harness
pnpm install && pnpm run build
pnpm dsh web

首次使用：设置 → 模型 填入 DeepSeek API 密钥，保存即生效；密钥只写存储在 $DSH_HOME/.credentials.yaml，界面只显示脱敏描述符。模型页还支持添加 Anthropic、OpenAI、Bedrock、Vertex、Azure 等提供商，以及任意 OpenAI 兼容的自定义端点。然后选择工作区，就可以发第一条任务了——Agent 能读写文件、执行命令、委派工作并维护计划，敏感操作会先请求审批。

亮点：可视化 Web UI；插件化架构可玩性极高；DeepSeek 模型价格友好。 短板：开发者预览，稳定性与文档仍在打磨；上手需要理解插件体系。

CC Switch：配置管理的桌面管家

用得多了，新的烦恼会出现：Claude Code 要一套 key，Codex 要一套，中转服务又要一套……CC Switch（开源，Tauri 构建）就是解决这个的：一个跨平台桌面应用，统一管理并一键切换 Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode 等工具的 API 提供商配置。

安装：去 GitHub Releases 下载对应平台的安装包（Windows 有 MSI / Portable，macOS 有 zip）。macOS 首次打开可能遇到「未知开发者」提示，手动信任即可。

用法：在界面里添加供应商——可以从内置模板（官方 Anthropic、DeepSeek 等）选，也可以自定义 JSON，例如一个 OpenAI 兼容供应商：

json
{
  "env": {
    "OPENAI_API_KEY": "your-openai-key",
    "OPENAI_BASE_URL": "https://api.openai.com"
  }
}

点「启用」后，配置会自动写入目标工具的对应配置文件，不用再手动改文件。注意它只管理配置，不提供智能——各工具本身得先装好。

前沿模型速览

工具是壳，模型才是干活的大脑。订阅制工具（Codex、Claude Code）绑定自家模型，选了工具等于选了模型；API-key 类工具（Pi、dsh）则可以自由搭配任何一家。截至本文写作（2026 年 8 月，信息均经联网核验），前沿格局大致如下。

国际厂商：

厂商前沿模型备注
OpenAIGPT-5.6（含编码特化变体 Sol）、GPT-5.5ChatGPT 订阅即用；Codex 的默认搭档
AnthropicClaude Fable 5、Opus 5 / Sonnet 5Claude Code 的默认搭档；Opus 4.8 仍是常见基准参照
GoogleGemini 3.1 Pro配套自家 Gemini CLI

国内厂商：

厂商前沿模型备注
DeepSeekV4（v4-pro / v4-flash）官方 API 定价厚道；dsh 的默认搭档
阿里 · 通义千问Qwen3.8（开放权重）首次将 Qwen-Max 级模型开源；配套 qwen-code CLI
月之暗面 · KimiKimi K3、K2.5K3：2.8T 参数、1M 上下文，世界首个开源 3T 级；配套 kimi-cli
智谱 · GLMGLM-5.3 / GLM-5.21M 上下文；开源阵营的编码强手，Z.ai 提供 API

几条选型直觉：

快速上手：跑通第一个项目

工具再花哨，vibe coding 的核心循环始终是：描述 → 生成 → 审查 → 迭代。用一个最小的真实项目走一遍（以 Pi 为例，其他工具同理）：

1. 建项目

bash
mkdir vibe-demo && cd vibe-demo
git init

2. 写 AGENTS.md

在项目根目录放一份 AGENTS.md，告诉 Agent 这个项目是什么、有什么约定。这是 Codex、Pi 等主流 Agent 共同遵守的事实标准：

markdown
# vibe-demo

一个用来练习 vibe coding 的小项目。

- Node.js ≥ 22，TypeScript
- 运行 npm test 跑测试
- 提交信息用中文，一句话说清改动

3. 启动 Agent

bash
pi          # 首次先 /login 或设好环境变量

Codex / Claude Code 用户对应 codex / claude；dsh 用户则是 npx @deepseek-ai/dsh web，在 Web UI 里把这个目录添加为工作区。

4. 描述任务，然后审查

直接用中文说需求：

帮我写一个 CLI 小工具：输入一个 GitHub 仓库名，拉取它的 star 数并打印。带测试。

Agent 会自己建文件、装依赖、跑测试。它改完的每个文件你都过一眼 diff 再提交——审查是 vibe coding 里唯一不能省的人工序。不对就继续说，改到满意为止。

这个循环跑顺了，剩下的都只是换工具换模型的排列组合。

API Key 与配置速查

工具认证方式配置位置
Codex（CLI）ChatGPT 登录 / OPENAI_API_KEY~/.codex/auth.json、~/.codex/config.toml
Claude Code订阅登录 / ANTHROPIC_API_KEY（中转加 ANTHROPIC_BASE_URL）~/.claude/
Pi/login 订阅直登 / 各家 API key 环境变量~/.pi/agent/settings.json、.pi/settings.json
dshWeb UI 里填 key$DSH_HOME/.credentials.yaml、$DSH_HOME/settings.yaml
CC Switch界面里添加供应商自动写入各工具的配置文件

几条安全守则：

常见问题排查

进阶路线

入门之后值得探索的方向：

延伸阅读

本文初稿由 ChatGPT 深度研究产出；发布前对全部安装命令、版本要求、项目事实与前沿模型信息做了联网核验，并修正了初稿中的若干失实细节。