VibeCoding 会话总结与文章生成

很多 AI 编程会话结束后，关键决策、踩坑过程、工具调用和交付物都散落在聊天记录里，想写成文章仍要手动翻上下文、补数据、搭结构。这个技能把 Vibe Coding 复盘写作流程化。

解决的问题

它处理的是“会话内容如何变成可发布技术内容”的问题：保留真实开发过程，同时避免流水账和空洞包装。适合把一次功能实现、调试经验或 AI 协作过程整理成博客、营销稿或案例复盘。

如何工作

技能会先采集上下文，提取初始需求、技术决策、踩坑点、最终交付物和 vibe moment，并识别项目元数据，如技术栈、文件数、轮次和工具调用。接着根据会话特征选择文章模板：有明确交付物用技术实战案例，过程有趣用体验叙事，沉淀模式用方法论提炼，适合推广时用行业洞察。写作时要求回答“为什么这样选”，引用具体数字，保留真实踩坑，并控制在建议的 3000~6000 字范围内，最后输出 Markdown 文件。

注意点

它不是通用写作工具，而是依赖当前会话上下文。资料缺失时不能用精确数字硬编，涉及 API key、内部系统名等敏感信息需要脱敏。