什麼是 Vibe Coding
在軟體開發的世界裡，「程式碼」曾經是人類與機器之間最直接的溝通語言。
然而到了 2025 年，我們正見證一種全新的開發思維──Vibe Coding。
這個概念由前 OpenAI 研究員 Andrej Karpathy 在社群上提出。他形容 Vibe Coding 是一種「忘記程式碼存在，完全交給 vibes（直覺）」的開發方式；而開源社群開發者 Simon Willison 則將其定義為「直接用 LLM（大型語言模型）生成程式碼並建構軟體」。
換句話說，Vibe Coding 不再要求開發者親手撰寫每一行程式，而是以自然語言表達意圖，讓 AI 自動生成可執行的程式碼。
它的精神不在於取代工程師，而是讓人類以「更接近創意與思考」的方式去構建數位產品。
從靈感到雛形：Vibe Coding 的適用場景
Vibe Coding 最適合被運用在「構思驗證」與「互動原型開發」階段。
在這樣的場景中，開發速度往往比完美架構更重要。你可以直接對 AI 說出需求，像是「我想做一個可讓使用者上傳照片、再生成 NFT 的頁面」，AI 就能在幾秒鐘內構出第一版的骨架。
這樣的流程讓產品設計師、PM、甚至非工程背景的人都能參與創造過程。
他們不再需要面對陌生的程式語法，而是透過自然語言溝通、觀察結果、再逐步微調。
然而，Vibe Coding 並非萬靈丹。
在需要嚴格法規、資安或可靠性要求的系統中（例如金融、醫療或企業核心資料），若缺乏審查與測試，AI 所生成的程式碼很可能會埋下潛在風險──從可維護性下降，到套件授權衝突、甚至資料外洩。
因此，Vibe Coding 應該被視為一種「創新引擎」，而非「全自動工廠」。
為何仍值得企業導入？
Vibe Coding 的價值在於「快速成形、再由人類打磨」。
它讓企業能在最短時間內驗證構想是否可行，縮短從概念到可執行 Demo 的距離。
而真正的挑戰，是如何在這股速度之上，建立穩定的治理機制。
在玖駿資訊，我們建議企業以雙軌並行的方式導入。
首先，在探索階段用自然語言與 AI 共同生成「能跑的版本」；接著，再由工程師接手審查，補上型別檢查、測試與日誌，確保系統符合內部品質要求。
我們也會協助團隊把關鍵 Prompt 與邏輯假設紀錄下來，就像撰寫設計文件一樣，讓每一個 AI 生成的決策都有跡可循。
對我們來說，Prompt 本身也是一種規格文件——它承載著需求、邏輯與假設，是人與 AI 合作的橋樑。
管理風險，而非逃避它
要讓 Vibe Coding 真正落地，關鍵不在於拒絕，而在於管理。
企業可以建立一套明確的審查流程，例如：
當 Reviewer 無法理解 AI 生成的邏輯時，該段程式就必須重生或重構。
同時，在 CI/CD 流程中加入安全與授權掃描，防止 AI 自動引入含漏洞或授權不明的套件。
在我們的實務經驗中，另一個常被忽略的要點是「資料安全」。
在與 AI 溝通時，Prompt 裡往往可能出現金鑰、內部代號或客戶資料。
因此，我們會導入型錄化變數與密鑰占位字的機制，所有敏感資料都只透過安全密管服務注入，確保資訊安全不因效率而犧牲。
建立可回退的機制，確保掌控權仍在自己手中
Vibe Coding 並不代表完全依賴 AI。
相反地，它應該是一種「可自由切換」的開發策略。
對於關鍵模組，我們會預先定義「人工接手」的標準作業流程——包含模組邊界、替換接口、回歸測試與性能基準。
如此一來，即使 AI 生成的部分日後需要重構，團隊也能快速介入、回到傳統開發節奏。
此外，我們也鼓勵企業持續量化 AI 的效益，例如追蹤從需求到 Demo 的平均時間、AI 生成碼的保留比例，以及後續缺陷率。
若某類模組的缺陷率持續偏高，就應暫停使用 Vibe Coding，回到穩定的手工開發流程。
這樣的制度，讓 AI 成為助力，而不是變數。
人與 AI 的新分工
在這樣的開發模式下，團隊的角色也正在重組。
PM 與設計師負責將需求寫成可被 AI 理解的行為描述；（參考 Spec-kit 介紹）
工程師則專注於審查、抽象化與架構穩定；
同時，新興的「Prompt Editor」角色應運而生——專門負責將人類語言轉換為高品質的提示，並維護其版本。
這不只是技術上的變革，更是工作文化的革新。
玖駿資訊的實踐經驗
在 玖駿資訊，我們已將 Vibe Coding 的理念落實於多個跨領域專案。
無論是結合生成式 AI 的 Web App、以 Django 與 Next.js 為核心的 SaaS 產品，還是整合區塊鏈與 Token 機制的應用，我們都能協助客戶以 Vibe 的方式快速原型化，同時保有企業級的安全與維運標準。
我們深信，Vibe Coding 的真正價值不在於取代工程師，而是釋放人類創造力，讓 AI 成為夥伴，讓程式回到它的本質──讓想法成形。
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玖駿資訊擁有從 AI、Web App 到 Blockchain 的跨領域開發經驗，能協助您：
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