SRC-DEV-004：AI 时代的 Vibe Coding 实践（使用 Claude Code 从零开发 AI 漫剧生成）
来源基本信息
这份来源是什么
这是开发者 LingyiChen-AI 在 GitHub 公开的个人 Vibe Coding 实践仓库。项目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。
核心价值
该来源的价值在于它有明确产品对象：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。它可以作为"用 coding agent 做出一个垂直 AI 产品"的案例，而不是把 Vibe Coding 只解释为快速生成网页。
仓库实践覆盖范围
仓库说明把实践分为以下几块：
- 需求与技术设计
- 前后端实现
- 模型或外部服务接入
- 数据与任务流程
- 界面调试
- 持续迭代
Claude Code 被用于理解项目、生成和修改代码、处理错误、补充文档以及推进多文件任务。
作者明确指出的不确定环节
项目本身涉及多个不确定环节：
- 文本到分镜的结构化
- 角色和场景一致性
- 生成任务状态
- 外部模型调用
- 前端展示
作者强调：此类项目不能只验证页面是否打开，还需要检查生成结果是否连贯、接口失败后能否恢复、费用是否可控、素材权利是否清楚。
输入与输出
- 输入：AI 漫剧产品需求、故事或脚本数据、开发环境、模型或媒体生成服务配置。
- 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。
- 适用对象：希望用 Claude Code 开发垂直 AI 应用，并了解多页面、多接口项目如何逐步落地的个人开发者。
操作过程与作者经验
- 明确 AI 漫剧生成的产品目标和主要用户流程。
- 让 Claude Code 协助形成项目结构、技术方案和任务拆解。
- 逐步实现前端界面、后端接口、数据模型和生成任务。
- 在真实运行中修复跨文件引用、接口、状态和展示问题。
- 把开发记录、项目文档和代码保存在仓库中，便于继续迭代。
- 对模型生成质量、任务失败、费用和素材来源进行人工检查。
可生成的页面与关系
- 任务：用 Claude Code 从零开发 AI 应用；把剧本组织成角色和场景；为生成式应用设计任务状态；调试多文件全栈项目。
- 案例：个人开发者使用 Claude Code 制作 AI 漫剧生成系统。
- 创作者：LingyiChen-AI。
- 工具：Claude Code、GitHub、生成式 AI 服务。
- 方法：Vibe Coding、需求先行、分步实现、仓库内开发记录、真实运行修正。
- 风险：角色一致性不足、外部 API 失败与费用、复现配置缺失、生成素材版权和内容合规。
来源边界
- 来源能证明作者公开了项目目标、代码和实践记录。
- 本资料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"的范围以作者仓库描述为准。
- 不扩写为"Claude Code 对所有全栈项目都能独立完成"的强主张。
- 仓库使用的具体生成模型 / 媒体 API 来源中未明示，不应补写具体厂商。
- 是否在其他环境可一键复现，取决于依赖、API、模型权限和配置是否完整。