從基礎程式語言一竅不通的麻瓜，到能開發一個屬於自己的 App、網頁，你覺得需要多少時間？雖然開發時間取決於項目難度，但有人僅花了 10 分鐘就製作出類似 Airbnb 的網站，也有人從無到有寫出了 App 上架，這些背後的方法，都指向近來的熱門話題「Vibe Coding」。
（延伸閱讀｜不是工程師也能寫程式！矽谷吹起「Vibe Coding」風潮，是什麼意思？）
Vibe Coding 是什麼？告訴 AI 你要做什麼，而不是怎麼做
Vibe Coding（氛圍程式設計）是一種軟體開發方法，開發者只需用自然語言告訴 AI 想要什麼，然後讓 AI 寫程式，不需要理解程式如何運作，例如當你想要可以追蹤工作時間的 App，直接將想法與 AI 溝通，就能請 AI 寫出來。
隨著大型語言模型迭代，AI 寫程式的能力將過往的技術門檻逐漸弭平，讓人人都更有機會構建出想要的軟體。Vibe Coding 一詞是 OpenAI 前共同創辦人安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy）提出的概念，他指出 Vibe Coding 就是「完全順應氛圍（vibes）、忘記程式碼的存在」。這種開發方式的重點擺在「氛圍」，像是和設計師溝通想法一樣。
Vibe Coding 的概念一出現，隨即在科技圈引起熱議，更吸引非技術背景的人紛紛投入開發程式。其實過去就有 low code、no code 等概念，意思是借助工具，讓「寫程式」這項必要條件變得更簡單，讓人更專注於創意。Vibe Coding 就是延伸此概念，落實「AI 民主化」，賦能所有人。
具體而言，傳統的產品開發方式是「 寫程式 → 獲取建議 → 調整 」；Vibe Coding 則是「 描述需求 → 評估結果 → 提供回饋 」。
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Vibe Coding 的 5 大優勢
縮短開發時間： 原本需要數周的開發任務，可縮短至數天甚至數小時。
大幅降低技術門檻： 用戶不再需要花費數年學習程式語言，只需清晰表達需求，AI 就能透過技術實現。
資源最佳化與成本降低： Vibe Coding 能提升工作效率，使團隊能夠更快地進行更多測試，加速學習迭代。
專注於創意： 使用者普遍提到，Vibe Coding 讓他們不再受限於技術瓶頸，能更專注於產品的創意和用戶體驗，從而提高產品品質。
快速驗證商業概念： 在過去，特定垂直領域的軟體常被認為市場太小而不值得開發，但現在開發的金錢與時間成本降低，可以快速驗證產品雛型。
Vibe Coding 最適合哪些人使用？
Vibe Coding 能釋放創意、簡化開發流程、降低門檻，適合那些過去因技術門檻而難以參與數位產品開發的人。尤其推薦以下 4 種人使用，主要因為這些人往往面臨資源限制、時間壓力或專業技能缺口等挑戰：
非技術背景的創業者與企業家
這些人如果不需要高度依賴技術合作夥伴或外包開發團隊，就能直接將想法轉化為產品原型，不僅可以節省大量資金，還可以縮短產品上市時間。企業內部的管理者
企業內的行銷、業務或客服等非 IT 部門，如今可以自行開發網頁和活動頁面，不再需要等待 IT 部門的支援，能更靈活地應對市場變化。自由工作者
設計師、內容創作者和顧問等職業，不再受限於單一專業領域，現在能夠提供從概念到實現的全套服務。這使他們能夠開發更多樣化的產品，增加收入來源。企業內部的創新團隊
企業內部創新團隊可以快速測試新想法，不必等待冗長的資源分配過程。如此一來能加速創新周期，使團隊能夠在較短時間內評估更多概念的可行性。
Vibe Coding 適合拿來做什麼？
| 項目 | 快速原型開發 | 內部工具開發 | 簡單網站和應用 |
|---|---|---|---|
| 適合用途 | 驗證商業概念的初始版本 | 自動化工作流程和數據處理 | 具有基本功能的網站和 App |
| 不適合的場景 | 高安全要求的系統（如金融交易核心或醫療系統） | 需要精密計算的密集型應用 | 需要與多個系統深度整合的複雜項目 |
5 步驟入門，你也能 Vibe Coding
Vibe Coding 最吸引人的，就是即便完全沒有程式設計背景，也能從零打造你的應用程式。
步驟 1：選擇合適的工具
• Cursor Composer：程式設計平台，整合 AI 功能，支援多種程式語言。
• GitHub Copilot：微軟和 OpenAI 合作開發的 AI 助手，可與 Visual Studio Code 等主流編輯器整合。
• ChatGPT Plus：可用於生成完整程式碼方案，適合沒有專業開發環境的初學者。
• Replit GhostWriter：線上開發環境結合 AI 輔助，適合網頁應用開發。
• Lovable：專注於應用開發的低門檻 AI 工具，對完全沒有技術背景的用戶友善。
初學者建議從 ChatGPT Plus 開始，因為介面簡單直接；有一定技術背景的用戶可以嘗試 Cursor Composer 或 Replit，會提供更完整的開發環境。
步驟 2：提出明確需求
• 描述最終目標 ：例如「我需要一個可以追蹤每日支出的軟體」或「我想要一個能分析 CSV 銷售數據的工具」。
• 列出核心功能 ：明確指出軟體需要具備的主要功能，例如：
a.用戶可以新增支出項目
b.每個項目包含金額、日期和類別
c.系統自動生成月度報表
d.支援按類別篩選支出
• 確定技術範圍 ：說明現有的技術環境限制，例如「必須在網頁瀏覽器中運行」或「需要能在手機上使用」。
• Prompt 技巧： 使用結構化的描述，而非籠統的需求。與其說「我想要一個記帳軟體」，不如說「我需要一個線上工具，讓用戶輸入每日支出，包含金額、類別和日期，並生成月度統計圖表」。
步驟 3：與 AI 互動，生成初始版本
• 評估 ：
AI 會生成一個解決方案草稿，這時需要：
a.閱讀 AI 的解釋，了解基本架構
b.確認所有要求的功能是否都被囊括在內
c.查看是否有任何你沒考慮到，但 AI 建議的功能
• 提供回饋 ：
透過對話給予 AI 回饋，例如：
「用戶界面太複雜，能否簡化？」
「我希望支出類別是預設的，不是用戶自定義的。」
「能否增加數據匯出功能？」
• 使用技巧： 在這個階段，不要一次要求太多改動。專注於一兩個最重要的調整，然後逐步完善。
步驟 4：持續迭代開發
• 分階段測試 ：對於較複雜的功能，要求 AI 提供可以立即測試的中間版本。例如：「請先生成一個只有增加支出功能的版本，我們測試後再增加報表功能。」
• 具體描述問題 ：遇到問題時，提供明確的錯誤描述。例如：「當我點擊保存按鈕時，數據沒有被記錄下來。」
• 建立在成功的基礎上 ：當某個功能正常工作時，先向 AI 確認這一點，並繼續下一步。例如：「登錄功能正常運作了，現在我們來測試數據同步功能。」
• 使用技巧： 在每次重大變更後，要求 AI 提供完整的更新版本，而不是只修改一小部分。這有助於保持程式碼的一致性。
步驟 5：上線與使用
當產品基本成形後，可以嘗試落地：
• 上線選項： 可根據產品類型，請 AI 建議適合的部署方式：
a.網站：使用 GitHub Pages、Netlify、Vercel 等免費服務部署。
b.行動應用程式：使用 Expo 或類似工具打包為應用程式。
c.桌面軟體：使用 Electron 打包為桌面軟體。
• 上線指南： 讓 AI 生成詳細的步驟說明。例如：「請提供將這個網站上線到 Netlify 的具體步驟。」
• 後續維護： 請 AI 提供一份簡要的文件，說明該產品的核心功能和基本結構，以便之後進行修改或擴充。
實用技巧
• 分解複雜任務： 大型專案應分解為多個小模組逐步實現，每個模組專注於一個核心功能。
• 使用參考範例：向 AI 描述類似於目標的現有產品，例如「類似 Evernote（筆記軟體） 但專注於財務紀錄」。
• 保持對話連貫性： 在同一對話中完成一個應用的開發，避免重新開始新對話。
• 學習基本概念 ：花些時間了解網頁、API 或數據庫等基本概念，這將大大提升您與 AI 的溝通效率。
• 隱私注意事項： 不要在與 AI 的對話中分享敏感資訊或私密數據，如 API 或帳戶密碼。
• 保存所有與 AI 的對話記錄： 發生問題時較容易回溯。
資料來源：BI、AOL、CNBC、Bloomberg、WSJ、Zapier、ZdNet、Forbes
（本文轉載自《經理人》）
