「vibe coding」是一個最近在軟體工程與 AI 領域冒出的新名詞，指的是一種讓人用 **自然語言（甚至比較直覺、隨性的描述）** 去「下指令」，由 AI 模型自動產生可執行程式碼，開發者則更多扮演引導、修正、驗證的角色。([Replit Blog][1])
簡單來說，就是「你告訴 AI 想怎麼做，AI 幫你寫程式」的方式。下面我幫你從定義、特點、優點、挑戰與應用場景做梳理。
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## 定義與起源
* 這個詞是由 **Andrej Karpathy** 在 2025 年早期在 X（原 Twitter）上提出的：“There’s a new kind of coding I call ‘vibe coding’ … forget that the code even exists.”
* 在一般描述中，vibe coding 意味著開發者用簡單的語句或提示（prompt），告訴 AI 想要的功能或行為，而 AI 會自動轉化為後端、前端、資料庫、API 等可運行的程式碼。
* 有些文章把 vibe coding 描述為一種心態或開發思維的轉變，而不單是一種工具或技術。
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## 特點與流程
以下是 vibe coding 的一些典型特徵：
| 特點 | 說明 |
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| **以自然語言為主介面** | 開發者用普通語句或 prompt 說要什麼，不必輸入每行程式碼。 |
| **AI 代寫** | 大部分的程式碼由 AI 模型生成，開發者主要進行審查、調整與優化。 |
| **快速原型與實驗導向** | 特別適合做 MVP（最小可行產品）或快速驗證概念。 |
| **迭代式與對話式** | 開發者可以與 AI 模型對話、調整 prompt，讓 AI 重寫或改進特定部分。
| **「放手」與信任 AI** | 有時開發者得在不完全理解 AI 生成的每一行細節下進行調整，這需要對模型的信任。([arXiv][9]) |
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## 優點與潛力
vibe coding 被看好的原因包括：
1. **降低開發門檻**
非工程背景的人也有機會透過自然語言來「建立應用程式或工具」。
2. **提速與效率**
減少寫 boilerplate、框架搭建、樣板程式碼等重覆工作。很多工具可幫你開個框架、生成 API、資料庫模式。
3. **創意聚焦**
開發者可以把精力放在功能設計、業務邏輯、用戶體驗，而不是語法細節。
4. **快速試錯與探索**
對於初創公司或產品探索來說，可以更快地從想法走到可交付的雛形。
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## 挑戰與風險
雖然吸引人，但 vibe coding 在真實工程環境中也有不少隱憂：
| 問題 | 探討 |
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| **可維護性與可讀性** | AI 模型可能產出「黑盒子代碼」，未來若要維修或擴充，理解難度高。 |
| **錯誤與漏洞風險** | AI 生成的程式可能包含邏輯錯誤、安全漏洞或性能瓶頸。 |
| **責任與可追溯性** | 誰對最終生成的代碼負責？代碼如果出錯怎麼追蹤與修正？ |
| **工具與模型的限制** | 現行 AI 模型在複雜邏輯、高度整合場景、性能優化等方面仍有限制。 |
| **團隊協作與版本控制** | 當多人共同開發時，AI 自動生成的代碼如何融入既有版本、衝突管理、程式風格一致性是挑戰。
| **對現有系統的有限適用性** | 很多項目是基於已有系統或複雜架構進行改造或升級，AI 要將新功能插入舊系統比從頭做更具挑戰。
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## 適用場景與不太適合的場景
**適合場景：**
* 快速原型與試驗：初創公司、內部工具或 MVP。
* 個人小專案、實驗性工具。
* 非工程背景但有構思的人想「把想法變成程式」時。
* UI／前端視覺導向的程式或自動化腳本。
**不太適合場景：**
* 大規模、關鍵業務系統（例如：金融交易系統、醫療系統）
* 長期維運的複雜後端服務、高性能系統
* 安全要求嚴格、合規性高的系統
* 與既有大型代碼庫高度整合的場景
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## 研究與未來趨勢
* 最近有學術團隊針對 vibe coding 進行質性研究，探討人機協作、信任、流程、失敗場景與常見痛點。
* 另一篇研究把 vibe coding 視為「意圖中介」 的重構：人與 AI 在開發過程中共創，意圖從人到機器的傳遞不再是完全明確的規則，而變成機率推理的形式。
* 還有一篇文獻從實務角度回顧了目前 vibe coding 工具的動機、挑戰與未來展望。
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