文章摘要：本文探讨了AI编程的两种方法——Vibe Coding和Spec Coding。Vibe Coding通过自然语言描述让AI生成代码，适合小功能开发但存在幻觉、无状态等问题。Spec Coding则强调结构化需求定义，通过详细规格说明提升AI生成代码的质量，更适合复杂项目。作者推荐使用OpenSpec工具实现Spec Coding，并分享了大模型使用经验。最后提供了经济实惠的GPT5-c

模型的训练通常包含三个关键阶段：预训练（无监督学习，奠定通用知识基础）、监督微调（SFT，教会模型遵循指令执行特定任务）以及基于人类反馈的强化学习（RLHF，使模型输出更安全、可靠且符合人类偏好）。文章还阐释了Token、向量嵌入、Transformer架构（特别是自注意力机制）等技术细节，说明了模型如何理解上下文、处理一词多义，并逐词生成文本。最后，文章也客观讨论了当前大模型可能产生“幻觉”（即

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