Vibe Coding：如何（尝试）在 AI 辅助下变得更聪明 —— 构建知识树
Vibe coding 是真的。
几分钟内就能上线一个能跑的应用。
更难的是，搞清楚自己到底真正理解了哪些东西。
这是我边 vibe code 边持续学习的三个步骤工作流。
- 批判性思考：开个并行窗口来提问
当我 vibe code 时，会再开一个窗口。专门用来让我的编码 Agent 边写边解释，尤其是遇到不太直观的地方。
举个例子：昨天安装 @openclaw 时，我注意到它用了 bun。
这一下就触发了一个小绕道：
• bun 是什么
• 它是怎么工作的
• 为什么用 bun 而不是 npm
没什么高深的。就是放慢脚步，问一句“为什么”，而不是盲目接受输出。
- 记忆：构建你的知识树
我早期发现一个问题：好的解释太容易消失在聊天记录里了。
为了避免这种情况，我把我的编码 Agent（@claudeai）连到了一个记忆层（@ensue_ai）。
每当 Agent 解释一个概念、给出概述或分享一个心智模型时，我都会让它把这些内容保存到一个结构化的个人知识库里。
久而久之，这就变成了一棵知识树——各个知识点互相堆叠。
我通过 fork 了 ensue-memory-network skill，创建了一个新的 Claude skill 叫 learning-memory 来实现自动化，它会用统一的格式保存我学到的东西。
- 回顾：让知识真正扎根
也许只是我的问题，但即使当时觉得懂了，如果不回头复习，我往往还是会忘。
有帮助的做法是把回顾嵌入工作流：
• 每次会话结束时，让 Agent 总结我学到了什么
• 下次会话开始时，它会调出那段记忆，然后考考我
这样能快速刷新我的上下文，也更容易在已有知识上继续搭建，让我处于一个更好的状态继续推进。
learning-memory skill 里自带了一些钩子，可以自动完成这些。
为什么这套方法管用
我最近才开始用这个方式，但已经看到效果了。
我依然能享受 vibe coding 的速度和杠杆效应。但随着时间的推移，我在分析以下问题时更有底气了：
• 代码在干什么
• 为什么用了某些工具或模式
• 我实际在做的取舍是什么
速度不一定要牺牲理解。
只要循环对了，就算是 vibe coding 也能培养出品味。
如果你想试试：配置方案
你可能用其他工具也能实现类似的东西，但这是我现在在用的方案：
• AI Agent：Claude Code
• 记忆 skill：在 Claude 中输入 "/plugin christinetyip/ensue-learning-memory" 安装
• 记忆层：Ensue（注册后在 ensue-network(dot)ai 免费获取 API key）
• 最后一步：享受 vibe coding 并壮大你的知识树。
评论区作者自回复：
在仓库里加了一个脚本，可以可视化知识树：https://t.co/T6vpeBMj4k
@leeparayno 是的，你可以把所有上下文存在 Ensue 里，之后随时取用，包括决策轨迹和关系，比如某个功能*为什么*要这么做，这样你就能把同样的决策逻辑应用到后续功能上。
感兴趣的话可以看看 https://t.co/YoEumvTjp1，或者私信我。
@ab_edge 酷，你的系统是怎么实现的？我一直在思考这个问题，很想知道别人是怎么做的。
@jasonxsigmon 是的，有一个自己能回顾的个人参考真的很有帮助。
我把它做成一个 skill 可能有点过头了，但过程很有趣，也让我特别有动力去不断扩展这棵知识树。
你是如何整理你的笔记和参考文献的？