Vibe engineering 不是「让 AI 随便写，然后祈祷」。它是一种分工：人负责意图、架构和最终判断；模型负责敲代码、记忆细节和写出第一稿；而代码仓库本身负责验证——测试、校验器和构建期检查，一旦出现偏差就会大声报错。
每个功能都始于一个决定，而不是一句提示词：它要做什么、会碰哪些数据、绝对不能破坏什么。架构、数据模型和取舍始终由人掌握。我们从不问模型该做什么，只问已经定下的东西该怎么做。
界面、控制器、数据迁移、翻译、测试——第一版几分钟就能出来，而不是几天。而它也只被当作第一版：逐行阅读，错的地方重写，跑偏了就整段扔掉。
没有任何东西是仅凭感觉上线的。296 个测试文件、安全规则测试套件、i18n 键值检查器、SEO 元数据审计和链接互引校验器都会扫过代码。当 AI 写的代码有问题时，机器会远早于用户发现它。
每个仓库都带着自己的架构说明——一份关于结构、约定和坑点的活地图。模型每次开工时就已经了解这套代码，这正是它们从「自动补全」变成真正协作者的原因。
每个模型都用在它最擅长的地方——不擅长的地方，则由另外两个来把关。
产品思路、命名、面向用户的文案，以及关于「这个功能到底该是什么」的漫长讨论。Nibblify 的大多数界面，在成为代码之前，早就以对话的形式存在了。
对 API、平台规则和应用商店政策的广泛调研，以及对另外两个模型产出的设计和代码的独立审阅。当两个模型意见相左时，这个分歧本身就是最有价值的信号。
它直接在代码仓库里工作：通读整个代码库、跨数百个文件编写与重构、运行测试套件、修好自己弄坏的地方，然后提交。这 300,000 行代码的大部分都出自这里。
四个应用共用一门语言和一套 UI 框架，因此 iOS、Android 和 Web 都出自同一份代码。基于 Dart 3.10 的 Flutter，搭配 Riverpod、Provider 和 go_router。
运行在 Firebase Cloud Functions 上的 Node.js 负责订单、结算、骑手派单、个人数据的 AES-256 加密、GDPR 数据导出、推送通知，以及整个管理端 API。
Auth、Firestore、Storage、Messaging、Remote Config、App Check、Crashlytics 和 Analytics——每个集合都由手写的安全规则守护。数据库就是四个应用之间的契约。
本站是手写的 HTML 和 CSS 搭配 Tailwind，由一套 Node 构建脚本编译：它把每个页面渲染成 10 种语言，并自行生成 hreflang 标签、结构化数据、站点地图和图片变体。
统计时间为 2026 年 8 月 2 日。已排除依赖库和机器生成的文件，因此这些都是真正为 Nibblify 写下的代码。
顾客端应用：发现、地图探索、容错搜索、购物车、结算、实时订单追踪、评价和账户。版本 1.0.127，已上线 10 种语言。
餐厅端应用：菜单、优惠、营业时间、实时订单流、团队管理、结算和创作者计划。版本 1.0.74，已上线 10 种语言。
骑手端应用：上线接单、实时导航、送达凭证、收入与钱包。版本 1.0.45，专门做得足够轻量，能跑在骑手真正在用的低端手机上。
内部运营后台：餐厅审核、骑手证件与钱包、订单客服、实时地图、数据分析与监控——背后有 102 个仅限管理员的 Cloud Functions。
Cloud Functions、Firestore 触发器和定时任务，另加 1,119 行覆盖 47 个集合的 Firestore 与 Storage 安全规则。
296 个 Dart 测试文件，加上基于模拟器的集成测试套件和安全规则测试。正是这张安全网，让 AI 写的代码可以放心上线。
26 个应用语言文件和 10 份网站词典，展开后还会生成 154,700 行 Dart 代码。阿拉伯语采用完整的从右到左布局，而不是事后随手镜像一下。
20 个源页面，经由自研 Node 构建渲染成 200 个本地化静态页面——不用任何框架，最终送到浏览器的 JavaScript 不到 250 行。
如果把这些翻译生成的本地化代码也算进去，几个仓库总共约有 463,000 行。
每个仓库都记录自己的架构，模型在写下第一行之前就知道这套代码是怎么运转的。
是 2,456 次提交，而不是五十次。每个改动都小到足以让人在合入之前完整读一遍。
测试、翻译键值一致性、SEO 元数据审计和安全规则测试套件，会在每次改动上跑一遍。
四个应用累计 255 个上架版本，崩溃报告和数据分析告诉我们真实发生了什么。
「模型没有取代工程，它们只是省去了敲键盘。剩下的，正是一直以来最难的部分——决定要做什么，并且确信它真的能用。」
Nibblify Food 起步于一个 Flutter 项目，背后是 Firebase 后端。
Nibblify Partner 启动，这个项目不再是一个应用，而成为一套系统。
一套自研的静态构建把网站渲染成 10 种语言，带 hreflang、结构化数据和逐页 SEO 审计。
Nibblify Driver、员工后台和一个共享后端仓库，在三周之内相继启动。