Vibe Coding：AI 協作寫程式的新時代來臨了
Vibe coding 是一種在 AI 時代中興起的全新寫程式方式，正悄悄地改變我們開發軟體的習慣。不管是工程師還是非工程師，只要透過自然語言對大型語言模型（LLMs）下指令，就能產出功能完整的程式碼。這股新潮流自從 OpenAI 與 Tesla 的前 AI 領導人 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出「vibe coding」一詞後，迅速從實驗性概念進化成科技圈熱議的方法論，甚至有矽谷人士說它快成為「主流的程式開發方式」。本文會深入拆解這個寫程式新流派的核心理念、優勢、限制，還有它帶來的更廣泛影響。
Vibe Coding 的起源與定義
Vibe coding 這個詞最早是由電腦科學家 Andrej Karpathy 正式提出。他是 OpenAI 的共同創辦人之一，也曾擔任 Tesla 的 AI 部門主管，因此他的觀點在 AI 與程式開發界分量十足。他對 vibe coding 的描述很具畫面感：「全心全意跟著直覺走，擁抱指數成長，忘了自己還在寫程式。」這種方式完全依賴 LLMs 根據自然語言敘述生成實用的程式碼，等於徹底顛覆了傳統「人寫程式」的做法。
Karpathy 最經典的說法是：「這不是真正的寫程式，我只是看見、說出、執行、複製貼上，然後——它大多都能跑！」這種用語音指令加上 AI 幫忙自動寫程式的過程，其實更像是跟電腦聊天，而不是逐行敲出程式碼。他的這番話不只火速在科技圈爆紅，甚至在 2025 年 3 月被《Merriam-Webster 字典》收錄為流行用語。
但 vibe coding 跟「用 AI 協助寫程式」還是有點不一樣。AI 研究員 Simon Willison 就指出：「如果你讓 LLM 幫你寫了所有程式碼，但你有看過、測試過、理解過，這就不叫 vibe coding，這只是用 LLM 當打字助理而已。」換句話說，vibe coding 是你不需要完全理解程式碼，就能創造出可以運作的東西。Karpathy 早在 2023 年就說過：「最熱門的新程式語言就是英文」，這次 vibe coding 的崛起似乎正好印證了那句話。
Vibe Coding 怎麼運作？
Vibe coding 最核心的變化，在於它把「寫程式的人」從程式碼的生產者，轉變成「用語言與 AI 對話」的導演。使用者只需要用自然語言說明他們想實現什麼功能，LLM 就會根據這些描述，自動產生程式碼，過程常常是一問一答、來回微調。
有趣的是，vibe coders（vibe 式開發者）通常不會仔細讀生成出來的程式碼。Karpathy 自己也承認：「我現在都直接按 ‘全部接受’，不會再去看差異比較了。程式碼的複雜度早就超出我能理解的範圍。」當錯誤發生時，他們也不會自己查 bug，而是把錯誤訊息直接貼回 LLM，讓 AI 幫他解決。
如果 AI 解不了問題呢？Karpathy 的做法是：「有時候 LLM 就修不好，我就換個方式，或隨便亂試幾個指令，直到錯誤消失。」這種試錯法完全跟傳統「debug 要耐心追蹤邏輯」的精神背道而馳。總結來說，vibe coding 把「程式開發者」轉型成「提示工程師」與「AI 互動測試員」，而不是實際寫 code 的人。
Vibe Coding 的原則與實戰技巧
雖然 vibe coding 看起來很隨興，但其實不少人已經整理出一些實戰守則。其中一個建議是：選用熱門的技術堆疊，而不是小眾框架。因為熱門技術（像是 Next.js 或 Supabase）在網路上有更多資料，LLM 訓練得更熟，也就更能幫得上忙。
另外，有系統的需求規劃也很重要。事先撰寫好產品需求文件（PRD），可以讓 AI 更清楚你的目標，產生的程式碼也會比較準確。當卡關時，記得開新對話、換更強的模型、補充更多上下文——像是你想做什麼、期望結果、試過哪些方式，這樣 AI 比較能幫上忙。
還有個常被忽略的點：學會基本的程式概念仍然很重要。一位 vibe coding 推崇者指出：「最強的 vibe coders，其實也是很熟練的程式設計師。他們能靠 AI 加速開發，但也有能力在 AI 卡住時理解背後邏輯。」此外，不少人建議在部署前用 AI 幫你檢查安全性，像是資料驗證、表單處理、防止漏洞等，這樣才不會被 vibe 雷到。
Vibe Coding 的好處與應用場景
Vibe coding 最大的優勢就是——門檻超低。只要你會講話（或打字），基本就能開始「寫程式」。這讓以前沒學過 coding 的人，也能打造屬於自己的工具或應用，不用再請工程師幫忙，也不用擔心寫出來的程式會不會有後門。
另一大優勢是速度快到爆。據說矽谷內部已經把 vibe coding 當成「讓產品跟演算法開發提速十倍」的秘密武器。資深工程師能因此更有效率地試想法，新手則能直接跳過學語法的痛苦期，先把想法做出來。
不只如此，vibe coding 也有可能成為學習程式的起點。有人形容它是「讓你邊用 AI 寫程式，邊慢慢學會真正 coding 的方式」，甚至能降低成為開發者最初的那道高牆。Simon Willison 就說：「最難的部分從超陡峭變成幾乎平地，這真的很重要。」
實際應用案例
目前 vibe coding 已經被拿來做各種應用，從個人網站、簡單遊戲平台（例如用 Sonnet 3.7 做出 5e.pub 的人）、Chrome 擴充功能、API 小工具……應有盡有。它特別適合快速原型設計、實驗性開發，不需要追求完美品質的情境。
甚至有團隊會找非工程背景的成員來用 vibe coding 做原型，然後工程師再接手優化。這種「創意先行 → 技術收尾」的合作流程，能快速把想法變成具體產品雛形。
就連產業巨頭也開始關注這種方法。據說 Google 共同創辦人 Sergey Brin 曾鼓勵 DeepMind 工程師「擁抱 vibe coding 的精神」，Y Combinator 的內部高層也說它「可能成為主要的開發方式」。雖然現在還談不上完全普及，但關注度確實持續飆升。
Vibe Coding 的限制與爭議
當然，vibe coding 也不是萬能的。批評最多的就是程式品質和維護性差。有人指出：「這方法對小專案還行，但一放大就會寫出一堆沒效率又很難維護的垃圾 code。」因為 AI 通常以「能跑」為主，不太會管「寫得好不好、會不會炸掉」。
安全性也是個隱憂。當你連自己用的程式碼都沒看懂，怎麼知道它有沒有潛在漏洞？有些 vibe coder 根本是用「感覺」來信任 AI，這在處理敏感資料或企業應用時就可能釀災。
debug 更是 vibe coder 的最大噩夢。AI 解不了 bug，就只能胡亂試看看有沒有用。有人坦言：「我根本不知道自己在幹嘛，但只要有一點點進展，我就衝去社群發文說 vibe coding 超棒。結果現在完全解不開問題，只能崩潰中。」當問題變得更複雜時，這種方式明顯不夠力。
專業與職涯上的衝擊
Vibe coding 的崛起，也引發了一些職涯焦慮。有人在 Reddit 上說：「AI 如果真要取代工程師，最先被取代的搞不好就是 vibe coder。」因為這種做法本質上就是「人當提示者」，一旦 AI 能自己提示自己……那人就不見得需要了。
不過，也有人看到機會。一位注重安全的資深工程師說：「我很開心。因為未來會有一堆品質低落的 AI 產物，那時像我們這種 pre-LLM 世代的工程師就更值錢了。」他們相信，扎實的技術底子仍是開發大型、穩定系統不可或缺的基礎。
比較中肯的聲音則指出：「AI 寫 code 最驚人的不是讓你跳過學習，而是它把你原本要花幾年的經驗濃縮到幾個月內完成。」這種觀點提醒我們，民主化創作的同時，也要民主化責任。
Vibe Coding 的未來走向
Vibe coding 的未來，會受到 AI 能力提升與業界實踐變化的共同影響。OpenAI CEO Sam Altman 就曾預言：「到 2025 年底，寫程式的方式將大不相同。」Meta 的 Mark Zuckerberg 也提到，AI 很快會做到中階工程師的工作。
未來 vibe coding 工具可能不只追求快速產出，更會兼顧長期可理解性。有專家提議：「下一代工具應該優化『可維護性』，讓使用者能在享受效率的同時，也慢慢懂得程式的核心原理。」
Simon Willison 也鼓勵大家把 vibe coding 當成切入點，讓更多人開始接觸寫程式。說不定其中一些人會因此愛上 coding，成為專業工程師。也許最理想的方式，就是把 vibe coding 視為程式生態系的新成員，而不是舊方法的終結者。
結語
Vibe coding 是軟體開發的轉捩點。它讓更多人有機會進入這個領域，也讓經驗豐富的開發者找到更快、更自由的創作方式。自從 Karpathy 在 2025 年初拋出這個詞後，這套方法已經讓無數人開始重新思考什麼叫做「寫程式」。
當然，它也有不少挑戰。程式品質、安全漏洞、debug 困難、維護性差……都值得我們正視。但也正因為它不是萬能的，我們更應該學會聰明使用，並在適當情境下搭配傳統技能。
未來，也許會出現更多幫助理解的工具、教學方法與安全流程，讓 vibe coding 不只是開發的加速器，更是通往程式世界的大門。只要搭配良好的理解與規劃，這股 vibes，不只是潮流，而是一種新的創作力解放。