Easy-Vibe フルスタック開発入門：Vibe Coding 時代のコンピュータ知識マップと技術選定ガイド

教程文档【免费下载链接】easy-vibe从 0 到 1 学会 vibe coding项目制学习项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/easy-vibe点击查看免费下载本記事は、Datawhale のオープンソースプロジェクトEasy-Vibeゼロから AI コーディングを学ぶプロジェクト型教材の「付録」知識ベースに収録された《フルスタック開発序論》を基に、Vibe Coding 時代に必要なコンピュータ領域の全体像、フロントエンドバックエンドAI エンジニアの役割、プログラミング言語の選定基準、0 から 3〜5 年経験エンジニアまでの成長ロードマップを体系的に解説します。読み終えると、フロントエンド・バックエンド・AI・運用など各領域が「何をするのか」を俯瞰でき、「どの言語フレームワークを学ぶべきか」を合理的に判断できるようになります。この章で学べることこの章を学び終えると、次の 4 つの力を獲得できます。領域全体の俯瞰的認知フロントエンド、バックエンド、AI アルゴリズムなどの各方向性がそれぞれ何をするのかを知る技術選定能力「どの言語フレームワークを学ぶべきか」に直面したときに、合理的な判断ができる成長パスの明確化ゼロベースから 3〜5 年経験のエンジニアまでのスキル進化を理解するVibe Coding 思考AI 支援時代において、どの能力がより重要になるかを理解するEasy-Vibe の付録知識ベースは「9 つの知識領域・80 以上のインタラクティブトピック」をカバーしており、本記事はその中の「コンピュータ基礎」領域に属します。全体の目次は 付録トップ から確認できます。章内容コアコンセプト第 1 章コンピュータ領域の全体像フロントエンド、バックエンド、モバイル、AI、運用保守第 2 章フロントエンドとはユーザーが知覚できるインターフェース層第 3 章バックエンドとは舞台裏のサーバーロジック第 4 章プログラミング言語マップコンピュータとコミュニケーションするためのツール第 5 章フルスタックエンジニアフロントエンドとバックエンドの両方をこなすマルチプレイヤー第 6 章AI アルゴリズムエンジニア機械に考えさせる第 7 章成長パス入門から熟達までのロードマップ0. Vibe Codingソフトウェア開発の新しいパラダイム0.1 Vibe Coding の概要Vibe Coding とは簡単に言えば「自然言語でコードを書く」ことです。あなたが日本語や英語で欲しいものを説明すると、AI がコードを生成してくれます。これはソフトウェア開発のゲームルールを根本から変えました。以前のソフトウェア開発を想像してみてください。従来のフローは次のような繰り返しでした。あなた → 文法を学ぶ → コードを書く → デバッグ → ドキュメントを調べる → 修正 → 実行 ↑ ─────────────────────── 繰り返し ─────────────────────── ↓これに対し、Vibe Coding のフローは次のように変わりました。あなた → 自然言語で要件を記述 → AI がコードを生成 → あなたがレビューして調整 → 実行 ↑ ─────────────────── 高速イテレーション ─────────────────── ↓核心的変化「コードの書き方」から「要件の記述方法」へ。Easy-Vibe のドキュメントでは、この新旧フローはインタラクティブなデモコンポーネントVibeCodingFlowDemo /として実装されており、ページ上でクリックしながら従来フローと Vibe Coding フローの違いを確認できます。このコンポーネントは docs/.vitepress/theme/components/appendix/computer-fundamentals/VibeCodingFlowDemo.vue に、その表示データ従来 7 ステップ vs Vibe 5 ステップは 多言語ロケールデータ に定義されています。0.2 Vibe Coding 時代に重要な能力AI 時代には、重要度が「入れ替わる」能力があります。ロケールデータに定義された能力スコア100 点満点を見ると、傾向が一目瞭然です。従来時代により重要だった能力能力重要度内容構文記憶90API と構文の詳細を熟知する手書きコード速度85素早くコードを打つ能力ドキュメント検索80API の使い方を素早く見つけるAI 時代により重要になった能力能力重要度内容要件記述能力95自然言語で要件を正確に記述するコードレビュー能力90AI が生成したコードの正誤を判断するアーキテクチャ設計85システム全体の構造を設計する問題特定能力80問題発生時にどこから調査するかを知る::: tip 重要な洞察 AI はコードを書くのを手伝えますが、以下の能力は AI で代替できません判断力AI が生成したコードが正しいか、優れているかを知るアーキテクチャ思考システムをどう設計し、モジュールをどう分割するかを知るドメイン知識ビジネスロジックを理解し「何をすべきか」を知るデバッグ能力問題が発生したときにどこから調査すべきかを知る :::1. コンピュータ領域の全体像各方向性に深く入る前に、まず全体像を把握しましょう。Easy-Vibe ではComputerFieldMapDemo /ComputerFieldMapDemo.vueというクリック式のデモで、6 つの主要領域をインタラクティブに確認できます。1.1 各領域の役割分担レストランモデルソフトウェアシステムを一つのレストランとして想像してみてください。各領域はレストランの異なる部門に対応します。領域レストランでの役割何をするか成果物フロントエンド内装 メニュー ウェイターユーザーが見て、操作できるすべてWeb ページ、ミニプログラム、アプリ画面バックエンド厨房 倉庫ビジネスロジックの処理、データの保存API、データベース、サーバープログラムモバイルデリバリー窓口スマートフォン上のアプリ体験iOS/Android アプリAI/アルゴリズム研究開発部システムを「賢く」するレコメンドモデル、画像認識、知的対話運用保守/DevOps管理 セキュリティシステムの安定運用を保証デプロイスクリプト、監視システム、セキュリティ対策データエンジニアリング財務 アナリストデータ収集、保存、分析データパイプライン、レポート、ダッシュボード1.2 各領域の技術スタック速覧これらの用語に怖がらないでください。ここでは単に「見たことがある」状態になることが目的です。領域コア言語よく使われるフレームワーク/ツール典型的な成果物フロントエンドJavaScript, TypeScriptReact, Vue, CSSWeb ページ、管理画面バックエンドNode.js, Go, Java, PythonExpress, Gin, SpringAPI サービスモバイルSwift, Kotlin, DartSwiftUI, Jetpack, FlutterスマホアプリAI/アルゴリズムPythonPyTorch, TensorFlowモデル、アルゴリズム運用保守Shell, PythonDocker, Kubernetesデプロイソリューションデモデータでは、各領域の技術例として「フロントエンドHTML/CSS・JavaScript・React/Vue」「バックエンドNode.js・Go・Java・Python」「AIPyTorch・TensorFlow・機械学習」「DevOpsDocker・K8s・CI/CD」「データエンジニアリングSQL・Spark・データウェアハウス」が定義されていますロケールデータ。::: tip 初心者へのアドバイス 一度にすべてを学ぼうとしないでください。まず一つの方向性を選んで深く掘り下げ、「拠点」を築いてから、横方向に拡張してください。フルスタックとは「すべてを少しずつ知っている」ことではなく、「一つのコアな強みを持ち、他の方向性も使える」ことです。 :::2. フロントエンドの概要2.1 フロントエンドの定義フロントエンド ユーザーが直接見て、クリックして、操作できる部分。あなたが Web ページを開いたときページのレイアウト、色、フォント → フロントエンドボタンをクリックした後のアニメーション効果 → フロントエンドフォーム入力、データ表示 → フロントエンドページのスマホ画面への適応 → フロントエンド2.2 フロントエンド三種の神器フロントエンドはHTML・CSS・JavaScriptの三本柱で構成されます。Easy-Vibe ではFrontendTriadDemo /として三者の関係を可視化しています。「家のリフォーム」で例えると技術リフォームでの役割責務HTML家の構造構造層壁の位置、ドアの位置、部屋の区切り方。具体例div,span,form,inputCSSインテリアスタイル表現層壁の色、家具の配置、照明効果。具体例color,flex,grid,animationJavaScriptスマートホーム行動層照明のオンオフ、カーテンの自動開閉、セキュリティシステム。具体例イベント、DOM 操作、ネットワークリクエスト三者の関係は「HTML が骨組みを作り、CSS が服を着せ、JavaScript が動かす。三者は欠かせない」とデモデータにも明記されています。2.3 フロントエンドフレームワークなぜ使うのかネイティブの HTML/CSS/JS でも Web ページは作れますが、なぜ React や Vue などのフレームワークを学ぶ必要があるのでしょうか核心的理由ページが複雑になったとき淘宝や微信の Web 版など、コードで一つひとつページ要素を操作するのは非常に混乱します。フレームワークは「複雑さの管理」を助けてくれます。フレームワークの本質は「データが変わった後に、いかに効率的に UI を更新するか」という問題を解決することです。現代のフレームワークは「データが何か」に集中させ、フレームワークが「UI がどう変わるか」を自動処理します。FrontendFrameworkDemo /ではフレームワークの進化史を 5 つの時代に整理しています時代時期特徴代表技術原生時代1990sコードで直接ページ要素を操作、すべてゼロからHTML, CSS, JavaScriptjQuery 時代2006-2015ページ操作の簡略化、クロスブラウザ互換jQuery, BootstrapMVVM 時代2010-2015データ駆動ビュー、双方向バインディングAngular.js, Knockoutコンポーネント時代2013-現在宣言的・コンポーネント化、フレームワークが自動更新React, Vue, Angular新時代2020-現在コンパイル時最適化、より少ないランタイムオーバーヘッドSvelte, Solid2.4 フロントエンドエンジニアの一日9:00 デザインカンプを確認し、実装する機能を理解する 10:00 React/Vue でコンポーネントコードを書く 12:00 昼休み 14:00 バックエンドと API を連携し、データ表示をデバッグする 16:00 バグを修正し、ページパフォーマンスを最適化する 18:00 コードレビュー、チームで技術方案を議論する3. バックエンドの概要3.1 バックエンドの定義バックエンド ユーザーには見えないが、システム全体の動作を支えるロジック。あなたがネットショッピングで注文するときアカウントとパスワードの検証 → バックエンド商品在庫の確認 → バックエンド割引価格の計算 → バックエンド注文生成、決済 → バックエンド倉庫への出荷通知 → バックエンド3.2 バックエンドの核心的責務「レストランの厨房」で例えるとバックエンドの責務厨房での類推具体的な内容API 設計メニュー設計「ユーザーが何を注文できるか」「どう注文するか」を定義RESTful, GraphQLビジネスロジック調理プロセス注文処理、価格計算、権限検証注文フロー、決済フローデータ保存倉庫管理データベースへの保存、データのクエリMySQL, Redis認証認可入場管理身元検証と権限制御JWT, OAuthパフォーマンス最適化厨房の効率化キャッシュ、非同期処理、負荷分散キャッシュ、メッセージキューセキュリティ対策食品安全SQL インジェクション防止、権限制御SQL インジェクション防御, HTTPSバックエンドのコアバリューは「コードを書くことではなく、システムを設計すること」です。システムを安定・安全・高効率・拡張可能にするのが、本当のバックエンドエンジニアリング能力です。BackendCoreDemo /ではリクエスト処理フロー「リクエスト受信 → ルート解決 → ビジネスロジック実行 → データ操作 → レスポンス返却」も可視化されています。3.3 バックエンド言語の選定基準言語特徴適したシーンNode.jsフロントエンドに親和性が高く、JavaScript フルスタック中小規模プロジェクト、高速プロトタイピングGo高性能、並行処理が強い高並行サービス、マイクロサービスアーキテクチャJavaエコシステムが成熟、エンタープライズ級大規模企業システム、銀行Python簡潔、AI エコシステムが良好データ処理、AI サービス::: tip 初心者へのアドバイス すでに JavaScriptフロントエンドの基礎を理解しているなら、Node.js が最も自然なバックエンド入門の選択肢です。一つの言語でフロントエンドもバックエンドも書けます。 :::3.4 バックエンドエンジニアの一日9:00 API 要件ドキュメントを確認する 10:00 データベースのテーブル構造を設計する 11:00 API インターフェースコードを書く 14:00 フロントエンドと結合テストし、インターフェースの問題を修正する 16:00 遅いクエリを最適化し、オンラインの問題を処理する 18:00 コードレビュー、技術ドキュメントを書くバックエンドの詳細は、付録の バックエンドプログラミング言語 や API入門、データベース原理 でさらに掘り下げられます。4. プログラミング言語の分類4.1 プログラミング言語の概要プログラミング言語 人間とコンピュータをつなぐ架け橋。コンピュータは 0 と 1 しか理解できず、人間は自然言語で話すことに慣れています。プログラミング言語は中間層です人間はプログラミング言語でコードを書く0/1 より理解しやすいコンピュータはプログラミング言語を機械命令に翻訳する4.2 言語の分類ProgrammingLanguageMapDemo /は「型システム」「抽象度」「パラダイム」の 3 つの軸で言語を分類できます。まず本文書の 2 つの軸から見てみましょう。実行方式による分類タイプ原理代表的な言語特徴コンパイル型先に機械語に翻訳してから実行C, C, Go, Rust実行が速い、コンパイルが遅いインタープリタ型翻訳しながら実行Python, JavaScript, Ruby開発が速い、実行が遅いバイトコード型折衷案Java, Kotlin, C#パフォーマンスと開発効率のバランス型システムによる分類タイプ特徴代表的な言語静的型付け変数の型をコード記述時に決定コンパイル時に確定Java, TypeScript, Go動的型付け変数の型を実行時に決定Python, JavaScript, Ruby抽象度による分類デモデータよりタイプ特徴代表的な言語低水準言語ハードウェアに近く、実行効率が高いC, アセンブリ高水準言語人間の言語に近く、開発効率が高いPython, Java, JavaScriptパラダイムによる分類デモデータよりタイプ特徴代表的な言語オブジェクト指向オブジェクトを中心にコードを構成Java, C, Python関数型関数と不変性を中心に構成Haskell, Elixir, Clojureマルチパラダイム複数のプログラミングスタイルをサポートPython, JavaScript, Rust補足として、型チェックの厳格さで見る「強型付け弱型付け」の視点もあります。強型付けPython, Javaは型チェックが厳格で自動変換しませんが、弱型付けJavaScript, PHPは型チェックが寛容で自動変換します。4.3 どの言語を学ぶべきかLanguageSelectionDemo /では「目的 → 推奨言語」の対応表が定義されています。目的具体的なシーン推奨言語Web フロントエンドWeb ページ、ミニアプリ、H5JavaScript, TypeScriptWeb バックエンドAPI サービス、業務システムNode.js, Go, Java, PythonモバイルiOS / Android アプリSwift, Kotlin, FlutterAI / データサイエンス機械学習、データ分析PythonシステムプログラミングOS、組み込みC, C, Rust高速プロトタイピングスクリプト、自動化、小ツールPython, Shell::: tip 選択の原則 「最高の言語」はなく、「シーンに最も適した言語」だけがあります。初心者へのアドバイスまず一つの言語を深く学ぶプログラミング思考を確立する次に二つ目の言語を学び、比較する言語設計の違いを理解する必要に応じて学ぶプロジェクトの要件に基づいて選択する :::5. フルスタックエンジニアの概要5.1 フルスタックの概要フルスタックエンジニア フロントエンド バックエンド開発を独立して完遂できるエンジニア。FullstackSkillDemo /ではフルスタックのスキルツリーが「フロントエンドスキル」「バックエンドスキル」「フルスタックコア橋渡し」の 3 層で示されています層スキルフロントエンドスキルHTML/CSS, JavaScript, フレームワーク活用, レスポンシブデザインフルスタックコア橋渡しHTTP プロトコル, Git コラボレーション, デバッグ能力, システム設計バックエンドスキルAPI 設計, データベース操作, ビジネスロジック, サーバーデプロイフルスタックの本質は「すべてに精通すること」ではなく、「フロントエンドとバックエンドをつなぎ、完全な機能を独立してデリバリーすること」です。すべての領域で専門家レベルの深さは不要だと、デモデータにも明記されています。5.2 フルスタックの強み強み説明プロジェクトの独立完遂要件からリリースまで、一人でやり遂げるコミュニケーションコストの低さフロントエンドとバックエンド間の押し付け合いが不要技術的視野の広さシステム全体がどのように動作するかを理解起業に有利アイデアを素早く検証し、MVP 開発が可能5.3 フルスタックの課題課題説明深さ vs 広さ「すべてを少しずつ知っているが、どれも深くない」になりがち技術の更新が速いフロントエンドもバックエンドも急速に進化している精力の分散複数の領域に同時に注意を払う必要がある5.4 フルスタック成長のアドバイス第 1 段階拠点を築く └── 一つの方向性を選んで深く掘り下げるフロントエンドかバックエンドから始めることを推奨 └── プロジェクトを独立して完遂できるレベルに達する 第 2 段階横方向に拡張する └── もう一つの方向性の基礎を学ぶ └── 簡単なフルスタックプロジェクトを完遂できる 第 3 段階融合して理解を深める └── フロントエンドとバックエンドがどのように連携するかを理解する └── 完全な技術アーキテクチャを設計できる 第 4 段階継続的に研鑽する └── ある領域で深さを維持する └── 他の領域は「使える」レベルを維持するEasy-Vibe では、この成長ロジックに沿って Stage 2初中級開発 でフロントエンドのコンポーネント化、データベース設計、バックエンド API 開発、デプロイまでを実践的に学べます。特に「大規模課題」ではログイン・生成・決済・管理画面を一通り備えた SaaS プロトタイプをゼロから完成させるため、フルスタックの「独立完遂」を体験できます。6. AI アルゴリズムエンジニアの概要6.1 AI エンジニアと従来開発の比較次元従来の開発AI アルゴリズムエンジニア核心的タスク決定的なビジネスロジックの実装モデルの訓練、アルゴリズムの最適化思考方式「もし A ならば B を実行」「機械にデータから法則を学習させる」コード成果物機能モジュール、システムモデル、訓練スクリプトデバッグ方式ブレークポイント、ログ指標の確認、ハイパーパラメータの調整成功基準機能が正しく、バグがないこと精度、再現率が基準を満たすことAIvsTraditionalDemo /はさらに「コーディング時間と思考時間の割合」の変化やスキルシフト構文記憶 → 要件記述、手書き速度 → コードレビュー、ドキュメント検索 → アーキテクチャ設計、デバッグテクニック → 問題診断を可視化します。6.2 AI エンジニアのスキルツリーAI エンジニア2025 │ ├── 基礎能力 │ ├── Pythonメイン言語 │ ├── データ処理Pandas, NumPy │ └── 基本的な数学的直感線形代数、確率統計 │ ├── 大規模モデル応用最も注目されている方向性 │ ├── Prompt Engineeringプロンプトエンジニアリング │ ├── RAG検索拡張生成 │ ├── AI Agentエージェント、AI に自律的にタスクを完了させる │ ├── Function Calling / MCPAI に外部ツールを呼び出させる │ └── ファインチューニングとデプロイLoRA, vLLM │ ├── 生成 AIGenAI │ ├── テキスト生成GPT, Claude, Gemini │ ├── 画像生成Stable Diffusion, Midjourney, FLUX │ ├── 動画生成Sora, Kling │ └── マルチモーダルテキスト 画像 音声 │ └── 従来の機械学習依然として重要 ├── 教師あり学習分類、回帰 ├── ディープラーニングフレームワークPyTorch └── モデル評価と最適化6.3 AI エンジニアの一日9:00 モデルの訓練結果を確認し、指標を分析する 10:00 データの前処理、訓練データのクレンジング 12:00 昼休み 14:00 モデル構造を調整し、新しい方案を試す 16:00 実験を実行し、異なる方案の効果を比較する 18:00 実験レポートを書き、チームと次のステップを議論する6.4 Vibe Coding 時代の AI エンジニアAI 支援開発が AI エンジニアに与える影響変化説明コード生成AI が訓練スクリプトやデータ処理コードを生成できる論文読解AI が論文の要点をまとめてくれる実験記録AI が実験結果を整理してくれる変わらないもの問題への理解、結果への判断、方向性への把握AI 時代の核心的な競争力は「コードを書けること」ではなく「要件を記述し、正しさを判断し、解決策を設計できること」です。AI はあなたのプログラミングアシスタントであり、意思決定者はあくまであなた自身です。7. 成長パス入門から熟達まで7.1 3〜5 年成長ロードマップCareerPathDemo /では、入門から熟達までの 5 段階0〜1 年 → 1〜2 年 → 2〜3 年 → 3〜5 年 → 5 年以上のスキル進化を可視化しています。成長のカギは「最初の 1〜2 年で基礎と独立遂行力を固め、2〜3 年で方向性を選んで深さを磨き、3〜5 年で横に広げてアーキテクチャ思考を構築し、5 年以上は技術判断とチームへの影響力に注力する」ことです。7.2 各段階の能力要件段階期間コア能力典型的な成果物入門0〜1 年一つの言語 基本ツールを習得簡単な機能モジュールを完成できる応用1〜2 年一つの技術スタック エンジニアリングに習熟中規模プロジェクトを独立して完成できる上級2〜3 年一つの領域に深く踏み込む アーキテクチャ能力システム方案を設計できるシニア3〜5 年技術の深さ ビジネス理解 チームコラボレーション大規模プロジェクトをリードできるデモデータではさらに細かく、各段階のスキルと成果物が定義されています。例えば入門期0〜1 年は「一つの言語の基礎、Git の使用、デバッグ、ドキュメント読解」が求められ、応用期1〜2 年は「フレームワーク習熟、コーディング規約、ユニットテスト、API 設計」、上級期2〜3 年は「ドメインの深さ、パフォーマンス最適化、アーキテクチャ設計、技術選定」、熟達期3〜5 年は「フルスタック能力、チームコラボレーション、技術共有、プロジェクト管理」へと進化します。7.3 Vibe Coding 時代の学習戦略LearningStrategyDemo /では、AI 時代の効率的な学習戦略が 5 つ示されています。まず理解し、それから AI に書かせるいきなり AI にコードを頼むのではなく、問題と解決策を先に理解し、AI で実装を加速するAI をペアプログラミングのパートナーとして扱う馴染みのない概念は AI に説明させ、複雑な解決策を AI と議論するAI の出力をレビューする方法を学ぶAI が生成したコードが常に正しいとは限らない。ロジック、セキュリティリスク、パフォーマンスを判断する必要がある自分自身の知識体系を構築するAI はギャップを埋められるが、核となるメンタルモデルはあなた自身のもの実践を通じて学ぶ実際のプロジェクトを構築して現実の問題を解決する。AI に構文の摩擦を取り除かせ、ビジネス問題に集中する::: tip 核心的アドバイス基礎はツールより重要言語特性、データ構造、アルゴリズム思考が土台実践は理論より重要プロジェクトをこなすことが最良の学習方法思考は記憶より重要「なぜ」を理解することが「どうやるか」を覚えるより価値があるAI はツールであり松葉杖ではないAI で学習を加速するが、AI に思考を代替させない :::8. まとめVibe Coding 時代のコアコンピタンス本章を振り返り、私たちはコンピュータ領域の全体像を築きました領域区分フロントエンド、バックエンド、モバイル、AI、運用保守、データ——それぞれ重点が異なる技術選定最高の技術はなく、シーンに最も適した技術だけがある成長パス先に深く、後に広く、拠点を築いてから横方向に拡張するAI 時代AI はコードを書くのを手伝えるが、あなたの代わりに考えることはできないVibe Coding 時代の三層の能力┌─────────────────────────────────────────┐ │ 第 3 層判断力AI で代替できない │ │ - 何が正しいかを知る │ │ - 何が優れているかを知る │ │ - どの方向に進むべきかを知る │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 第 2 層アーキテクチャ思考AI が補助 │ │ - システム設計能力 │ │ - モジュール分割能力 │ │ - 技術選定能力 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 第 1 層コード実装AI が得意 │ │ - 文法の記述 │ │ - API 呼び出し │ │ - 一般的なパターンの実装 │ └─────────────────────────────────────────┘付録Easy-Vibe でさらに学ぶためのロードマップ本記事は Easy-Vibe の 付録付録トップ における「コンピュータ基礎」の一章です。ここで得た全体像を、以下の教材と組み合わせると効果的です。概念を深掘りするフロントエンド基礎HTML/CSS/JS基礎、フロントエンド進化史、フロントエンドパフォーマンス最適化バックエンド基礎バックエンドプログラミング言語、API入門、認証原理と実践AI 基礎プロンプトエンジニアリング、大規模言語モデル実践で手を動かすStage 1学習マップAI ツールでプロトタイプを作る第一歩Stage 2初中級開発フロントエンド・バックエンド・データベース・デプロイを一気通貫で学び、SaaS フルスタックアプリを完成させるStage 3上級開発Claude Code、MCP、クロスプラットフォーム開発本記事のインタラクティブデモを見る本記事で紹介した 12 のデモコンポーネントVibeCodingFlowDemo、DeveloperSkillShiftDemo、ComputerFieldMapDemo、FrontendTriadDemo、FrontendFrameworkDemo、BackendCoreDemo、ProgrammingLanguageMapDemo、LanguageSelectionDemo、FullstackSkillDemo、AIvsTraditionalDemo、CareerPathDemo、LearningStrategyDemoは、テーマエントリ に登録され、コンポーネントディレクトリ に実装されています。ドキュメントサイト上ではクリック操作で内容を確認できます。ドキュメントサイトをローカルで動かすこのリポジトリは VitePress ベースですpackage.json のdevスクリプトを参照。ローカルで閲覧する場合はnpm installの後にnpm run devを実行し、ブラウザでhttp://localhost:3000を開きます。プロジェクト全体の構成と学習パスは README にまとめられています。赞分享教程文档【免费下载链接】easy-vibe从 0 到 1 学会 vibe coding项目制学习项目地址https://gitcode.com/datawhalechina/easy-vibe点击查看免费下载相关推荐Easy-Vibe フルスタック開発序論Vibe Coding 時代のコンピュータ知識マップEasy Vibe フルスタック開発序論Vibe Coding 時代のコンピュータ知識マップ 本稿は Easy Vibe プロジェクトAI ネイティブなプロ教程文档人工智能Vibe Codingクライアント開発言語の選定実践ガイドSwift・Kotlin・Dart の適用境界と判断基準easy-vibe プロジェクトクライアント開発言語の選定実践ガイドSwift・Kotlin・Dart の適用境界と判断基準easy vibe プロジェクト モバイルアプリ開発において「教程文档人工智能Vibe Codingeasy-vibe 附録解説React Native・Flutter・Electron・Tauri のクロスプラットフォーム技術選定完全ガイドeasy vibe 附録解説React Native・Flutter・Electron・Tauri のクロスプラットフォーム技術選定完全ガイド 「一度書けば、教程文档人工智能Vibe Coding上一篇终极指南使用ffmpeg-python构建8K超高清视频工作流下一篇ATVOSS BaseBlockSchedule::MakeScheduleConfig 接口详解Block 层调度配置的生成入口与源码级实现解析创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考