Vibe Coding 是什麼？
Coding 在以前聽起來是一個很艱辛的開發過程，Vibe Coding 則是相反過來，形容只要透過 AI 的協助，就可以像聊天一樣，讓 AI 去寫程式碼，很輕鬆的開發出產品。隨著各種 AI 工具的進步，現在不只不用會寫程式，甚至可以完全不看程式碼，直接根據結果來回修正，完全可以跟著 vibe 讓想法輕鬆落地！
但在那之前，你可能還是會擔心，中途會不會遇到哪些困難…
困難一：看不懂程式語言，要怎麼請 AI 寫程式？
身為一個非程式語言背景的人，一開始聽到 AI Coding 最大的疑問就是，看不懂程式語言，怎麼知道 AI 給的東西是對的還是錯的？
但隨著 AI 工具的進步，這個問題很快就得到答案了，現在 ChatGPT、Claude 都有「Canva」的功能，可以直接預覽程式碼，讓你直接看到程式碼跑出來的結果。這也讓「看不懂程式碼」變得不重要了，就像專案經理是請工程師根據需求寫程式碼來開發，現在，你就是專案經理，只要能夠說清楚需求，就可以請 AI 這位工程師來幫你寫程式，最後由你根據預覽的成果，給 AI 調整回饋、調整程式碼。
AI 寫程式推廣大使 Mosky 說過，中文將透過 AI 成為最強的程式語言！
有些功能 AI 還不能幫你一步到位的產出程式碼，但也許過幾個月之後，AI 就能做到現在做不到的事了！所以無論會不會寫程式，最重要的精進方向都是「怎麼清楚描述需求」，而非「怎麼看懂程式語言」。
prompt 小技巧：請你用白話文解釋每段 code 的用途
困難二：不懂怎麼拆解任務
想一步到位，AI 可以在收到一個模糊需求之後，腦補很多功能幫你完成一個網站，但過程中可能擅自新增了很多你不需要的功能和不想要的設計，這就是因為需求還不夠清楚。
prompt 小技巧：先不要急著寫程式，請你重新描述你目前的理解，並問我幾個問題深入釐清需求
當你越來越常提需求給 AI，就可以累積一些常用需求或 prompt（例如：網頁需不需要 RWD、網頁要用什麼風格…），也會知道需求到底需要細緻到什麼程度，以及怎麼在過程中跟 AI 討論之後，回頭調整需求。
困難三：不知道怎麼處理錯誤訊息
既然是用 AI 產的程式碼，當然是丟回去叫 AI 改！
這裡需要做的唯一一件事情，就是截圖或複製跳出的錯誤訊息，貼回去給 AI，然後跟他說「這裡出錯了，請幫我修正」。
一開始我會想說要自己看懂那些錯誤訊息，再去告訴 AI，但我發現這是多此一舉，因為 AI 比我更懂，我根本看不懂！而且真的要修正錯誤，也不是我去修改程式碼，是 AI 去改，所以就全部放心交給他！我要做的事就是執行程式碼、遇到錯誤問 AI、拿修改過後的程式碼再跑一次看看，重複這個循環，直到成功！
但當你總算戰勝心魔，開始請 AI 幫你寫 Code 產生酷酷工具的時候，接著就會冒出更多更多疑問…
有 AI 就完全不用學程式語言嗎？
基礎｜基本要知道的技術概念有哪些？
雖然說 AI 懂的一定比我多，但我發現如果可以把一些基本概念釐清，在描述需求的時候也可以更明確，讓 AI 在你需要的範圍內生成程式碼，也會減少一些 AI 腦補過多功能的狀況。
- 前端、後端、資料庫：並不是所有需求都需要這三個全部都有，如果只需要前端，就可以在提出需求的時候明確說明給 AI。
- 前端：看得到的畫面，例如網頁、按鈕、文字，都屬於前端，讓人可以跟網頁互動
- 後端：看不到的應用程式，像是網頁背後的處理系統，例如點擊「送出」之後要做什麼事
- 資料庫：就跟名稱一樣，是負責「記東西」的地方，讓這些資料下次可以再拿來用
- Webhook：可以讓不同平台互相接收到即時通知的管道，像應用程式之間的門鈴，例如有人在 Google 問卷填寫表單，可以透過 webhook 到 Notion 新增一筆資料
- API：程式語言之間溝通的語言跟規則，可以透過 API 請另一個程式去做一件事，遠端操控其他工具的服務或取得別人的資料，例如可以透過 OpenAI API，讓你即使不在 ChatGPT 上問問題，也能使用 ChatGPT 背後的模型來建置聊天機器人
這裡附上我平常判斷需要什麼功能的邏輯（這張圖是 AI 生成的，如果有誤，請工程師大大們不吝賜教！！
🟢 最簡單 – 像做 PPT
🟡 簡單 – 像做會動的 PPT
🟠 中等 – 像做 Excel 資料管理
🔴 複雜 – 像做小型網站
🔴🔴 很複雜 – 像做 APP
延伸推薦：流程圖繪製工具 Mermaid
補充：只要跟 AI 說「幫我用 Mermaid 格式產生流程圖」，再把程式碼貼上 Mermaid 編輯區，就可以產生這樣的圖了！
進階｜AI coding 成果可以變成網站嗎？
你還缺一個「雲端部署」的步驟，也就是要讓程式碼從「只能在電腦上運行」變成「可以線上運行」！
在這裡推薦一個雲端部署工具 Zeabur，很多技術的東西都可以透過幾個按鈕點完之後，就自動生成一個網址，讓原本的 HTML 直接變成可以分享給別人的網站！至於那些按鈕是什麼意思，我到現在也沒完全理解XD
更讚的是 Zeabur 的創辦人沅霖會在 threads、Instagram、Facebook 各大平台出沒，即時幫大家解惑，小白真的可以輕鬆上手！
適合寫程式的 AI 工具
對於已經會程式語言的人來說，GitHub Copilot 是個很讚的工具，但我光是進到頁面的第一瞬間就愣住了，不知道怎麼往下，所以這邊列出的工具，真的真的是你不用會程式語言都能使用的工具！
不會程式語言，也能輕鬆產出程式碼的 AI 工具
- ChatGPT
- 優點：會延伸問你一些問題，推測你的下一步
- 缺點：設計品味不是很好
- Claude
- 優點：產程式碼的速度很快、在沒有明確需求的時候，設計品味比 ChatGPT 好
- 缺點：產程式碼常常跳出字數達上限的訊息，就要另開一個新的對話
- Cursor（本機應用程式）｜工程師推薦
- Windsurf（本機應用程式）｜工程師推薦
- Lovable
- Canva｜優點：設計很好看
但新工具一直推出，要怎麼追得完？
心法分享｜先搞清楚希望 AI 完成什麼事
AI 可以很快速的完成需求，所以最重要的問題就變成，不是做不做得到，而是到底需要做什麼？要透過 AI 寫程式完成什麼？
我認為從自己的需求出發，才是最核心、最能持續有動力去動手 Vibe Coding 的方向。要記得，目標不是「學習程式語言」，而是要做出一個有用的東西。
The best ideas come from solving your own problems.
只要抱著迭代思維和勇於嘗試的精神，一定會越來越有心得，也會更快從中獲得成就感！
以我自己應用 AI 的經驗，我認為這就是一個「在過程中不斷釐清最核心的問題是什麼、不斷確認成果能不能解決最核心問題」的過程。到頭來，重點真的不是工具，而是能不能把需求溝通清楚，這才是 AI 寫程式的過程中，最需要的能力之一。
因為 AI Agent 會比人類還要會用工具，所以人類要做好一個甲方，也就是要懂的怎麼「驗收」跟「招標」。
總結：到底需不需要學程式語言，再來 Vibe Coding？
我認為「透過 AI Coding 打造工具」跟「學習程式語言」其實是互補的：AI 高效率的提供程式碼，而程式語言則是理解與修改的基礎，能讓你在開發上擁有更高的主導權。實際上，Vibe Coding 的的確確大幅降低了寫程式的門檻，也許你現在還不會，但不代表你永遠不需要學會程式語言。當你想要或需要去開發技術難度更高的產品時，勢必會需要應用到難度更高的技術。
然而，我也很認同 Manny 在曼報 podcast EP100 提到的，有需要，就會去學了，不用先煩惱那麼多！當學習程式語言變成解決問題中很重要的環節時，真的需要的話，就算沒人逼你，你也會想辦法去學會的。至於現在需不需要去學，依個人需求和興趣決定就好了，不 FOMO、回歸自身需求才是最實際的！
也許在未來人人都需要懂一點程式語言，幸運的是有 AI 的輔助，學習程式語言這件事已經變得更快、更輕鬆、更有趣（而且問 AI 完全不用擔心自己問的問題是笨問題…），甚至可以讓你在很一開始的時候就得到滿滿的成就感！如果你也跟我一樣，一直都想學，但不知道怎麼開始，現在真的就是最好的時機！
現在這個能靠 AI 寫 code 的時代，AI 正在放大每個人的創造力：設計師可以成為前端工程師、前端工程師可以成為全端工程師、全端工程師可以成為更好的技術 PM，業務、行銷人也可以自己設計自動化流程，每個人都有能力動手做出自己的產品。而對工程師而言，有更大的優勢可以在「想法」上付出更多心力，去發揮創意實現獨特的產品構想！比「寫程式碼」更有價值的，正是人的創意、判斷力與問題意識。
雖然在 AI 剛出現的時候，不只工程師，各種職能的人都會擔心是不是有一天自己就要被取代了，但真的開始學、開始用之後，就發現自己其實是多了更多工具去做本來不會的事。只有把思考的工作都丟給 AI 的人，才真的有被取代的風險！我相信只要有意識的不要「把大腦外包給 AI」，人的想法和思考都還是很有價值，而且暫時不會被 AI 取代的！
就算你現在沒有想要學程式語言，也很推薦多去看看別人的應用案例分享，你一定也可以從工作或生活中找痛點，開始建立自己的解決方案！
Takeaways
- Mosky：「中文就是最強的程式語言！」最重要的是學習如何把需求清楚說明給 AI
- 先硬用，從試錯中學習，才越來越知道怎麼應用
- 從自身需求出發，快速獲得小成功，就能逐漸掌握 AI 寫程式的技巧
