案例：LingyiChen-AI 用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成系统

背景和目标

LingyiChen-AI 在 GitHub 上公开了个人 vibe-coding 仓库，目标不是演示一个孤立的提示词，而是使用 Claude Code 从零开发一个 AI 漫剧生成系统，并把规划、架构、开发记录和代码放在同一仓库中。

它不是抽象的 Vibe Coding 流程演示，而是一个有明确产品对象的实践：用户输入故事或剧本相关信息，系统组织角色、场景和生成步骤，最终产出可继续制作的漫剧素材或流程结果。

输入与条件

• AI 漫剧产品需求、用户故事或剧本数据。
• 开发环境与基础依赖配置。
• 模型或媒体生成服务配置（来源中未指明具体厂商）。
• Claude Code 作为核心 coding agent。

过程

1. 明确 AI 漫剧生成的产品目标和主要用户流程。
2. 让 Claude Code 协助形成项目结构、技术方案和任务拆解。
3. 逐步实现前端界面、后端接口、数据模型和生成任务。
4. 在真实运行中修复跨文件引用、接口、状态和展示问题。
5. 把开发记录、项目文档和代码保存在仓库中，便于继续迭代。
6. 对模型生成质量、任务失败、费用和素材来源进行人工检查。

产物或结果

• 输出：一个围绕剧本、角色、场景和生成任务组织的 AI 漫剧应用及其代码仓库。
• 形式：成品代码 + 开发说明同库，提供比单篇叙述更可追溯的证据。
• 价值：作为"用 coding agent 做出一个垂直 AI 产品"的案例，区别于把 Vibe Coding 简化为"快速生成网页"的演示。

限制

• 本案例未独立部署整套系统，也不确认所有外部服务在 2026-07-13 之后仍可使用。
• 生成质量、开发效率和"从零完成"的边界以作者仓库描述为准。
• 是否能在其他环境一键复现，取决于依赖、API、模型权限和配置完整度。
• 来源未指明具体生成模型 / 媒体 API 厂商，分析与引用时不应补写。

相关教程和工具

• LingyiChen-AI——仓库作者
• Claude Code——核心 coding agent
• 用 Claude Code 从零开发一个垂直 AI 应用——可复用的同类任务描述
• 把剧本组织成角色、场景与生成任务——产品中的关键数据结构任务
• AI 内容产品在生成质量、接口失败、费用与素材权利上必须人工复核——作者明确点出的工程风险
• vibe-coding-cn（中文 Vibe Coding 工作流仓库）——同主题的平行仓库，可作为方法对比

来源

• SRC-DEV-004：AI 时代的 Vibe Coding 实践（使用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成）
• GitHub 仓库：https://github.com/LingyiChen-AI/vibe-coding