让 vibe-wise 记住你的「口味」第一份个人编码风格档案配置指南【免费下载链接】vibe-wiseA Claude Code / Codex plugin that helps you learn how to build while AI writes the code.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vibe-wise过去一周开源社区里有两件事值得注意一是 vibe-wise 出现在 GitHub 日榜的 AI 编码工具榜单中二是中文社区开始出现对它的「状态文件」机制的逐行拆解。这个插件解决的是 Vibe Coding 时代一个被严重低估的问题——AI 写代码越来越快但你的学习与协作偏好却每次都要重新交代一遍。vibe-wise 给出的答案是在项目里维护一份纯本地的「学习者档案」让 Claude Code / Codex 记住你是什么水平、喜欢什么提问节奏、愿意让 AI 写到哪一步。本文不打算重复它的安装流程而是直接带你完成第一份个人档案的配置先厘清这份档案到底记什么再逐个过一遍配置项然后给出让学习轨迹更快成型的实操方法最后解决「换机器不丢记忆」的迁移问题。所有内容均对照仓库源码引用路径见文中标注。「口味」是什么先澄清这份档案记什么如果你期待 vibe-wise 能记住「缩进用四个空格、变量用小驼峰」这类格式化偏好需要先泼一盆冷水它不做这件事也无意成为又一个 lint 配置中心。它的「口味」是更高一层的——你希望以什么方式学习、以什么节奏做决策、由谁来写代码。这一点在项目的定位里说得很直白You build. AI writes.README.md。AI 负责把代码写出来但你负责设计每次动手前AI 会先问你的方案评估你的推理解释你不熟悉的概念然后才在得到你明确批准后实现。这份「口味档案」存在的目的就是让这套学习循环在新会话、上下文压缩之后依然延续而不是每次都从「你是什么水平」问起。这些档案不是存在云端而是落在项目根目录的.vibe-wise/文件夹里由三个纯 Markdown 文件组成模板定义见 skills/learn/state-templates.md文件定位记录内容profile.md学习者档案快照经验水平、项目类型、偏好、概念掌握情况progress.md学习事件流水按主题记录已介绍、已展示理解、待强化的概念project-map.md项目知识地图组件、主流程、数据边界、未解决的技术选型三个文件全部是普通 Markdown用常规文件工具维护没有任何独立服务、账号或遥测——这是理解后续所有配置和迁移操作的前提。档案的骨架读懂 profile.md 这份「快照」profile.md是整个档案的核心它记录的是「现在的你」而不是历史过程采用更新覆盖策略新信息修正旧条目而不是无限追加。首次运行/vibe-wise:learn并完成引导后Claude 会按照模板创建这份文件。模板长这样# Learner Profile Learning mode: active Onboarding: complete ## Project Situation: [New / Existing / Known] Building: [project purpose] Codebase familiarity: [answer] Learning scope: [entire system / parts we touch / mixed] ## Experience Overall programming: [Beginner / Intermediate / Advanced, or Not specified] Stack familiarity: [per-technology levels if given; otherwise Not specified] ## Goals Primary: [answer] Capability goal: [optional answer] ## Preferences Checkpoint frequency: Normal Question style: Open-ended Implementation style: AI writes code ## Strong Concepts No demonstrated understanding recorded yet. ## Developing Concepts None recorded yet. ## Revisit None recorded yet.注意文件顶部的两行状态标记Learning mode和Onboarding。恢复钩子 hooks/session_start.py 会专门扫描Learning mode: paused来判断学习是否处于暂停状态所以这两行要保持原样且不换格式详见 skills/learn/state-templates.md。整个文件可以拆成四层含义Project 层你在新建项目、已有仓库还是熟悉的项目上工作对代码库的熟悉程度学习范围是整个系统还是只涉及的部分。Experience 层整体编程经验与技术栈熟悉度。这两个值直接决定 AI 的「教学浓度」。Goals 层学习目标例如「从头到尾理解这个项目」。Preferences 层检查点频率、提问风格、代码编写方式——这就是本文标题说的「口味」本体。配置项逐个过从检查点频率到提问风格档案的第一次配置发生在引导onboarding阶段。引导的规则是一次只问一个问题见 skills/learn/onboarding.md使用原生选择器绝不一口气抛出问卷。问题顺序如下第一步项目类型。三选一New新项目/ Existing已有仓库/ Known熟悉的项目。对已有仓库Claude 会先实际检查入口点、依赖、存储与部署配置画出一张有证据支撑的小地图然后才问你对代码库的熟悉程度New / A little experience / Know it well和学习范围Whole system / Parts we touch / A mix。第二步学习者画像。只问未知项编程经验Beginner / Intermediate / Advanced技术栈熟悉度Beginner / Intermediate / Advanced尚未确定技术栈时可以延后目标初学者新建项目时默认「端到端理解这个项目」无需额外定义。第三步偏好设置。这是「口味」的正式配置入口两个大选项Use defaults采用默认偏好Normal 检查点 开放式推理立即完成引导Customize逐项调整三个维度。Customize 展开后是三组独立选择见 skills/learn/onboarding.md维度选项含义Checkpoint frequency检查点频率Light / Normal / FrequentLight 只在大决策处停留Frequent 连小步骤也会询问Reasoning style提问风格Open-ended / Multiple choice / Mixed开放式推理题、选择题、还是混合Implementation style代码归属AI writes / A mix / More hands-onAI 全写、混合分工、还是你更多亲手写这三个维度加上经验水平构成了 AI 与你协作的全部「脾气」。经验水平影响教学深度——README.md 中的对照表说得很清楚水平教学方式Beginner解释不熟悉的模块、使用图示、问更小的推理问题Intermediate减少铺垫性上下文重点探索交互与权衡Advanced直接挑战困难约束、失败模式与设计假设同时检查点频率与经验水平是相互独立的经验决定教学浓度频率决定停留节奏。两者可以自由组合。最重要的一个事实档案不需要重配。想改口味直接告诉 AI 即可无需运行任何重置命令。README 给出了几个口语化示例Use fewer checkpoints. Focus on backend architecture. Use multiple-choice questions. Just implement this one. Pause learning.最后一句会把profile.md里的模式标记改为 paused之后想恢复运行/vibe-wise:learn即可。这也解释了为什么这份档案叫「快照」而不是「问卷答案」——它随时可以被一句话改写。喂数据的正确姿势让学习轨迹更快成型档案配好了接下来的问题是怎么让progress.md里的学习轨迹又快又准地成型这部分的核心纪律写在 skills/learn/behavior.md 和 skills/learn/state-templates.md 里有几个关键原则值得在实战前先理解。第一档案记录证据不记录你的「表态」。progress.md按## 主题分节每个主题下分三类记录Introduced介绍过的概念、Demonstrated understanding你展示出理解的证据、Needs reinforcement待强化点。注意产品偏好不算工程理解的证据——你说「笔记要支持多文件夹」这只是需求Claude 不会把它记成你理解了数据建模。同理Claude 提出的建议永远标记为 proposed提议不会被算作你的决策。第二区分三种状态避免档案失真。在project-map.md中组件和方案必须区分 proposed提议、chosen已选定、implemented已实现。未讨论过的关系一律标注为?绝不用假设的设计去填补空白。已有仓库的首次映射也必须是「查看真实入口与配置后得出的地图」而不是 AI 脑补的架构图。第三善用 Pending decision 机制。当某个检查点正在等你确认时progress.md会保留一个专门的## Pending decision小节记录提出的方案和等待的回复类型。这意味着你可以在确认前直接关掉终端下次启动时待决状态会被恢复——但重启不等于批准代码不会被擅自动手。这一点在恢复钩子的输出里被反复强调见 hooks/session_start.py。第四回答要带着推理而不是给结论。引导之外的日常开发中每次 Build checkpoint 都是 AI 先问你的方案。正确的「喂数据」姿势是把自己的思路说清楚包括不确定的部分「我猜的」同样是有效信号Claude 会据此决定是解释概念还是追问权衡。反过来如果只说一句「用这个方案」而没有任何理由Claude 不会急着给你确认按钮而是会追问一个关于影响或权衡的问题——因为点击选项不等于展示理解。第五理解自动恢复的边界。在 Claude Code 中hooks/hooks.json 注册了 SessionStart 钩子覆盖startup | resume | clear | compact | fork五种事件。每次会话启动时session_start.py会从当前目录向上查找最近的.vibe-wise/兼容旧版.sensible-vibes/遇到.git边界即停止不借用父仓库、其他 worktree 或符号链接指向的状态确认档案存在且未暂停后注入一段固定大小的恢复指令让 Claude 读取 profile 和 map、搜索 progress 中的待决事项。由于注入内容不随学习历史增长长日志也不会拖慢启动——对应行为在 tests/test_session_start.py 中有完整测试覆盖。在 Codex 中则没有这套钩子命令由/vibe-wise:learn变为$vibe-wise:learn每个会话开始时手动运行一次即可恢复学习模式见 skills/learn/codex.md。两个平台共享同一份.vibe-wise/笔记。换机器不丢记忆档案的导出与迁移既然档案是三个纯本地 Markdown 文件迁移的本质就是「把.vibe-wise/目录原样搬过去」。先定位档案。在 Git 仓库里.vibe-wise/位于仓库根目录VibeWise 会从任意子目录向上找到它没有 Git 时档案只存在于你启动会话的那个文件夹所以永远从项目顶层文件夹开始README.md。换机器时把整个.vibe-wise/目录复制到新机器上同一项目的根目录即可——新会话的 SessionStart 钩子会自动识别并恢复。关于 Git 的默认建议。项目推荐在.gitignore中忽略.vibe-wise/让笔记留在本地且插件不会悄悄修改你的.gitignore——它必须先告知并征得同意。这意味着如果你希望笔记随仓库走需要自行处理要么不忽略它并放入私有仓库要么用 rsync/scp 等文件复制方式直接搬运。笔记内容会进入 AI 的上下文受你现有的 Claude Code / Codex 数据设置约束所以请按自己的隐私预期选择传输方式。旧的.sensible-vibes/不用迁移。旧版笔记原地保留、自动识别恢复同一位置同时存在新旧目录时.vibe-wise/优先。钩子与重置工具都兼容这套查找逻辑不需要手动改名或合并。重置本身也是一次「导出」。想从零开始学当前项目时/vibe-wise:resetCodex 中为$vibe-wise:reset会先做一次只读预览展示将要重置的文件与备份位置在你明确选择 Reset learning 后skills/reset/reset.py 会把三个原始文件备份到.vibe-wise/backups/reset-时间戳/目录下再以空白模板替换活动笔记。预览与确认之间使用快照指纹校验笔记在等待期间被改动会强制重新预览避免误删新内容。备份目录位于状态目录内部因此你既有的忽略规则同样覆盖它——这份带时间戳的备份本身就是一份可随时翻阅的历史档案。小结vibe-wise 的「口味档案」本质上是一个极轻的本地状态层profile.md记住你是谁、怎么学progress.md记住学过什么、证据何在project-map.md记住项目长什么样、还缺什么。它的配置入口只有一次引导之后全部通过对话调整它的恢复机制只有一条 SessionStart 钩子却能覆盖启动、恢复、清空、压缩、分叉五种场景它的迁移甚至不需要任何命令——把.vibe-wise/搬走记忆就跟着走。相比「让 AI 更懂你」这份档案真正的价值在于让 AI 更懂你的学习。当 Vibe Coding 把代码产量推到空前高度时能持续记录「你在这个过程中到底学会了什么」的工具才是把主动权留在开发者手里的那一个。下一次换机器、换项目、换 AI 客户端之前记得先带走这份档案。【免费下载链接】vibe-wiseA Claude Code / Codex plugin that helps you learn how to build while AI writes the code.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vibe-wise创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考