【Vibe Coding 实战 Part 2】我用 AI 把“美股看板”升级并发布到了云端，全程只用了三步 在上一篇文章中，我们通过 Google Antigravity 和几句提示词，成功在本地电脑上跑出了一个简易的“美股追踪看板”。 但作为一个追求极致效率的 Vibe Coder，我怎么能忍受它只能在我的电脑上跑？我要把它发布到网上，变成一个可以在手机上随时查看的独立 App。 今天分享 Vibe Coding 的第二篇，如何指挥 AI 进行功能迭代、修复“天书”般的报错，并最终实现零成本的云端部署。 首先来看我的成果：点击访问 Stock Dashboard (注：由于是免费服务器，首次加载可能需要几十秒唤醒) 第一阶段：像产品经理一样提需求 Vibe Coding 的核心不是写代码，而是清晰地描述逻辑。 1. 净化信息流：区分“新闻”与“公告” 初版抓取的数据里，既有《华尔街日报》的分析，也有枯燥的 SEC 8-K 文件。我希望把它们分开。 我的 Prompt： “请修改代码，将信息流分为两类：‘官方公告’和‘媒体新闻’。规则：如果发布者是 PR Newswire、Business Wire 或标题包含 8-K、10-Q，归为公告；其他的归为新闻。在界面上用 Tab 标签页将它们分开显示。” AI 的执行： AI 自动引入了关键词过滤逻辑。现在，我想看财报直接点“公告”栏，想看市场新闻点“新闻”栏，效率翻倍。 2. 给 App 装上记忆：收藏功能 之前版本网页的一个痛点是“刷新即忘”，我需要一个收藏夹来收藏重要的新闻。 我的指令 (Prompt)： “增加一个收藏功能。 在每条新闻旁边加个‘⭐ Save’按钮。...