原文摘要

大家好，我是歸藏（guizang），给大家带来肝了两天的用 Trickle AI 进行一些高级 Vibe Coding 的保姆级教程。

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进一步信息揣测

• Trickle AI 的 Magic Canvas 具备「永久上下文」能力：这是未在官方文档中明确强调的功能，意味着用户可以在长期项目中保持连贯的交互状态，避免传统 AI 工具因会话中断导致的上下文丢失问题。
• Edit 模式的成本优化技巧：通过局部修改而非全量生成来节省 Token 消耗，这一策略需经验积累才能高效运用，尤其适合迭代开发场景。
• 网页数据库创建的隐藏方法：支持直接上传结构化数据（如 CSV/Excel），但需注意数据清洗和字段命名的规范，否则可能导致 AI 解析失败——这一细节通常需通过实践或社区交流获知。
• 免费搜索功能的实现依赖外部组件：文中提到的搜索功能并非原生支持，而是通过第三方服务（如 Algolia 免费层）集成，需自行处理 API 密钥管理和数据同步。
• SEO 优化的非公开策略：包括手动调整 meta 标签、绑定自定义域名时的 DNS 配置技巧（如 CNAME 记录优先级），这些操作在平台文档中未详细说明。
• Vibe Coding 原则的迭代内幕：作者提到旧有 AI 协作原则已失效，暗示行业正在从「精确指令」转向「模糊意图+动态修正」的新范式，这种趋势通常仅限早期采用者圈内讨论。
• 数据同步后台的隐性成本：虽然网页可展示动态数据，但实时同步需依赖外部自动化工具（如 Zapier），可能产生额外费用，需权衡需求与预算。
• 美观度提升的「黑盒组件」：部分 UI 组件（如交互式卡片）需通过非公开代码片段或社区共享模板注入，非官方推荐但被资深用户广泛使用。