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Vibe Coding是什麼？為何要學習它？

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什麼是 Vibe coding？


Vibe coding（氛圍編程）是一種新興的 AI 輔助程式設計方式，由 OpenAI 聯合創辦人暨前特斯拉 AI 領導者 Andrej Karpathy 於 2025 年 2 月提出。程式設計師不再逐行撰寫程式碼，而是透過自然語言或對話形式，向大型語言模型（LLM）描述需求，由 AI 負責產生程式碼，設計師則引導、測試、優化和調整：如他所言：「完全順應感覺（vibes）、忘記程式碼的存在」維基百科維基百科。


這種方法讓使用者不需專精程式語法，只需以生活語言表達想法，AI 自動生成原始碼，開發者將更多精力集中在創意與需求上。




Vibe Coding vs 傳統寫程式：主要差異


1. 開發流程與角色轉換

  • 傳統寫程式：開發者手動撰寫每一行程式碼、處理語法與邏輯，並且自行除錯與測試

  • Vibe coding：開發者以自然語言或對話形式描述需求，AI 根據提示生成程式碼，開發者則成為「提示器」、「指導者」、「測試者」與「優化者」 。


2. 學習門檻與專業要求

  • 傳統寫程式：需要深入理解程式語法、編譯流程、資料結構和演算法等，學習曲線較陡峭 。

  • Vibe coding：門檻較低，非技術使用者也能透過簡單指令與 AI 快速建立原型或工具 。


3. 開發速度與效率

  • 傳統寫程式：偏向較慢、穩健的流程，需要完善寫測試與除錯。

  • Vibe coding：快速生成有效程式碼，適用於 MVP、原型設計與創意實驗，強調速度與靈活度。


4. 掌控與彈性程度

  • 傳統寫程式：開發者擁有絕對控制權與靈活度，可以定制所有細節，適用於大型、複雜的專案。

  • Vibe coding：雖然提供快速成果，但控制較有限，因為程式結構受限於 AI 生成的架構，修改與客制化較困難。


5. 品質、可維護性與安全性

  • 傳統寫程式：穩定、清晰、可維護，易於進行長期開發和安全管理。

  • Vibe coding：AI 生成的程式可能結構混亂、冗長，缺乏一致性與設計性，有安全漏洞或難以維護的風險。


圖一、Vibe Coding VS 傳統開發模式
圖一、Vibe Coding VS 傳統開發模式

使用Vibe Coding 的主要好處


1. 開發速度驚人提升

  • 從想法到可運行原型僅需數小時，甚至幾十分鐘完成 MVP，相比傳統開發可節省數倍時間成本。

  • 極大縮短產品及原型測試週期，提高實驗敏捷性與市場驗證效率。


2. 降低技術門檻，拓展使用者族群

  • 非工程背景者也能透過自然語言提示生成軟體，不必精通語法等技術細節。

  • 適合創業者、產品經理、設計師、自由工作者，降低依賴工程團隊的需求。


3. 促進創意與專注

  • 使用者得以聚焦於構思與創意，不被繁瑣語法或技術細節分心。

  • 更容易進入「心流」（Flow）狀態，使開發過程更沉浸、更直覺。


4. 多元化軟體開發

  • 鼓勵更多不同背景及角色參與產品原型製作，擴大創作者與協作者範圍。

  • Y Combinator 表示，Vibe Coding 可讓少數工程師達成傳統開發團隊才能辦到的任務量，顯著提升資源效率。


5. 提升學習效率與品質一致性

  • AI 常內建最佳實踐與標準模式，有助於減少技術債（如風格不一致、重構困難等），前提是有經過妥善管理。

  • 還能自動生成文件與註解，讓程式碼與說明保持同步。

  • AI 工具常促使開發者探索新框架與技術，加速學習與技能提升。


6. 商業應用與團隊協作提升效率

  • 各類企業已開始利用 Vibe Coding 快速原型設計與內部工具開發，例如金融、電商、醫療等領域。

  • Amazon 的 AI 助手讓工程師從淺層語言提示開始，處理日常工序，讓高階思考成為重點。


圖二、Vibe Coding 開發流程實例
圖二、Vibe Coding 開發流程實例

Vibe Coding 的缺點概覽


1. 程式碼品質參差不齊與可維護性差

AI 生成的程式碼往往缺乏一致性、清晰架構以及適當命名，久而久之將累積技術債，導致後續維護與擴展困難。


2. 除錯與測試挑戰

Vibe coding 多依賴快速產出、迭代而非深入排錯，因此在面對複雜錯誤時，開發者容易迷失於 AI 代碼中無法追根究底。


3. 安全性與漏洞風險

AI 往往生成含有已知漏洞（如 SQL 注入、不安全的文件處理、認證弱點等）的程式碼，而使用者多數難以察覺，增加潛在風險。此外，開發速度越快，越可能忽略安全設計與審查。


4. 缺乏專業累積與理解

過度依賴 AI 可能導致開發者不再深入學習程式語法、演算法與除錯技巧，當 AI 無法準確處理錯誤或突發需求時，就可能束手無策。


5. 無法支援大型複雜專案

AI 無法整合大型專案的架構，也難以理解模組間關係與系統邏輯，使得在多人協作或長期開發的情境下，Vibe Coding 的效用迅速消失。


6. 依賴特定 AI 供應商與一致性

許多團隊發現隨著對某 AI 工具的依賴加深，轉換平台成本與風險也同步上升，一旦服務中斷或定價變動，可能破壞工作流程與成本預期


7. 專業與企業環境下的風險

業界領袖與媒體指出，雖然 vibe coding 可促進原型開發，但缺乏穩定性與安全性，不適合用於核心業務系統與長期產品線。



學習 Vibe Coding 需要什麼技巧？


1. Prompt Engineering：成為高級提示大師

  • 必須熟悉如何撰寫具體、清晰、具約束力的提示語，才能讓 AI 輸出符合預期的程式碼。越精準、層次分明的提示結果通常越理想。


2. 程式思維 + 架構意識：像產品經理和工程師一樣思考

  • 程序性思考 (Procedural Thinking)：在開始請求 AI 生成程式前，先定義核心問題、拆分功能模塊與 MVP，像產品經理一樣規劃流程。

  • 系統思維 (Systems Thinking)：理解不同組件之間的互動與資料流，避免讓 AI 推出的程式片段破壞整體架構。


3. 善用現有框架與工具

  • 不用從頭撰寫所有程式碼，知道如何引導 AI 使用適合的框架或第三方庫，並確保相容性與時效性。

  • 運用 Replit、Cursor、Bolt.new、Claude Code 等 AI 工具，加速原型開發與迭代。


4. 迭代流程與檢查點（Checkpoints）

  • 建議採用小步快跑、分段提示方式，逐一完成功能再測試，避免一次性要求生成整個專案。

  • 建立中期成果存檔、錯誤回溯點，方便回滾與修正。


5. 除錯與驗證能力

  • 當 AI 生成程式碼出錯時，需具備系統化除錯的能力：閱讀錯誤訊息、定位問題、提供具體上下文再請 AI 幫助修正。

  • 同時要識別 AI 輸出的程式碼可能出現的漏洞、邏輯錯誤或潛在風險，並進行必要審查。


6. 清晰溝通與需求定義能力

  • 能明確描述開發目標與功能需求，懂得與 AI 柔性對話，將模糊的點子轉化為具體可執行的指令。

  • 如使用「需求訪談（Requirements Interview）」流程，讓 AI 模擬產品經理提問，幫助整理與澄清功能。


7. 擅用上下文管理（Context Management）

  • 提供 AI 有限且相關的上下文，避免過度輸入不必要資訊；懂得用截圖、代碼段或錯誤訊息來輔助 AI 理解當前狀態。



最熱門且推薦的 Vibe Coding 工具


1. Visual Studio Code + GitHub Copilot Agent

  • 為什麼受歡迎：VS Code 提供舒適且高度可客製化的編輯環境，結合 GitHub Copilot 的 AI 自動提示與 Agent 模式，可將自然語言提示轉為完整邏輯流程，適合用於對話式開發。

  • 實際使用者體驗：Reddit 社群一名使用者表示：「VS Code extension for GitHub Copilot's Agent mode is pretty amazing...」

  • 工具評價比較：

    • VS Code 提供成熟的除錯工具如中斷點、變數檢查等，但與 Cursor 相比，缺乏專案全域語境理解與 AI 輔助的多檔案操作能力。


2. GitHub Copilot（IDE 插件）

深度整合於 VS Code、JetBrains 等編輯器中，提供語言模型驅動的即時補全與測試生成，是最廣泛使用的 AI 程式輔助工具之一。


3. Google Gemini Code Assist

緊接 Copilot 之後的熱門選擇，同樣提供高品質 AI 推薦與上下文理解功能。


4. Amazon Q Developer

企業級 AI 編程工具，在多家公司內部使用率快速成長，尤受大團隊青睞。


5. Cursor

強調上下文理解與多檔案操作，具備智慧除錯與自然語言說明能力，適合需要深入 AI 幫助的開發者。


圖三、Cursor AI
圖三、Cursor AI

6. Replit

提供雲端 AI Agent 整合、即時協作與部署功能，是快速從想法到原型的優選環境。


Web-based 平台，從提示到部署一氣呵成，特別適合快速原型與非工程背景創作者使用。


8. Sourcegraph Cody

適合大型程式碼庫管理的工具，專注於上下文搜尋、程式碼生成與註解維護。


9. Tabnine

強調隱私與多 IDE 支援，能自動調整程式碼風格與多語言補全。



Vibe Coding 混合傳統程式設計優勢


1. 加速開發，同時維護品質與控制

  • AI 工具（如 GitHub Copilot）能自動補完常見樣板代碼與錯誤檢查，節省大量時間，讓開發者能更專注於高階設計與創意解決方案 。

  • 在這種模式下，AI 快速生成原型與框架，而人類負責審查、重構、優化與部署，確保品質與可維護性。


2. 提升專案效率與實驗速度

  • 結合兩者後，可於 快速原型階段使用 AI 迅速驗證構想，正式開發階段採用傳統工具 以強化穩定性與安全性。

  • 真實案例指出，AI 使用在開發中達到約 10–26% 的生產力提升，縮短開發時間並降低錯誤發生率 。


3. 強化創新能力與開發體驗

  • AI 接手重複性工作（如樣板和文件生成），提升工程師的工作滿意度和創造力 。

  • 在混合流程中，開發者能透過 AI 省下繁瑣編碼時間，集中於設計架構與使用者需求探索，進一步推動創新 。


4. 保持專業技術學習與人類掌控

  • 透過人類監督與參與，避免過度依賴 AI，同時提升自身對程式碼的理解與控制能力 。

  • 混合模式促進程式工程教育的變革，不再侷限於語法教學，而是更強調問題拆解與設計思維。


5. 靈活應對不同開發階段與場景

  • 焦點清晰：AI 適合用於「快速探索階段」；傳統開發則適合用於「關鍵模組與長期維護階段」。

  • 這種混合策略不僅提升研發效率，也兼顧結構穩定性，使產品更具市場適應力 。


未來觀察

眾多專家與企業已採用混合開發策略：快速構思階段使用 Vibe Coding，成熟階段再以傳統工程方式調整與強化，打造兼具速度與品質的開發流程。



Vibe Coding 跟一般人和工程師有什麼關係？


一般人與 Vibe Coding 的關係


對於一般人來說，Vibe Coding 如同一座橋樑，讓他們能輕鬆跨越程式設計的門檻，快速實現自己的構想。例如，行銷人員可以透過自然語言指示 AI，讓其自動整理數據並生成報告，無需具備程式背景即可完成繁瑣的工作。這樣的方式不僅節省時間，也減少了人為錯誤的機會。 


工程師與 Vibe Coding 的關係


對於工程師而言，Vibe Coding 並非取代傳統程式設計，而是提供了一種新的協作方式。工程師可以利用 AI 快速生成程式碼，節省時間，將更多精力投入於高階設計與架構上。然而，這也要求工程師具備更強的審查與優化能力，以確保 AI 生成的程式碼符合品質與安全標準。



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