Vibe Coding 是近年在軟體開發領域興起的一種全新編程方式。它強調由 人工智慧（AI） 來協助寫程式，開發者透過自然語言描述需求，讓 AI 自動產生程式碼邏輯與架構，取代傳統繁瑣的逐行編碼。這個概念由 OpenAI 共同創辦人 安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy） 在 2025 年2月提出，很快在矽谷和全球開發者圈中流行起來。甚至在同年3月被美國《韋氏詞典》列為熱門新詞彙之一。Karpathy 對這種 AI 寫程式的體驗有個生動的形容：「這不算真正的程式設計——我只是看看東西，說說東西，執行一下，貼上，大部分時候都能跑起來」。這句話道出了 Vibe Coding 的精髓：開發者不直接撰寫所有程式碼，而是以對話方式「憑感覺」引導 AI 幫忙完成開發工作。
Vibe Coding 的概念與用途
Vibe Coding 本質上是依賴大型語言模型（LLM）的程式開發技巧。開發者將想要解決的問題或實現的功能，用幾句自然語言（例如英文）描述給 AI 聊天機器人或 AI 編輯器，AI 隨即生成對應的程式碼。開發者的角色因此從親手編寫每一行程式碼，轉變為撰寫提示（prompt）來「指揮」AI 寫程式，並負責後續的測試與調整。換言之，在 Vibe Coding 模式下，人類開發者主要扮演導演或引導者的角色，定義需求、檢查 AI 輸出的程式碼並反覆優化，而不用深入每個語法細節。
這種以自然語言驅動開發的方式，使得軟體開發更直觀且貼近人類的思考模式。許多原本不懂程式語言的人，也可以透過 Vibe Coding 將自己的創意轉化為應用程式。舉例來說，一位《紐約時報》記者曾利用 Vibe Coding 製作出根據冰箱食材建議午餐菜單的應用（稱為 “LunchBox Buddy”），完全不需要傳統寫程式的背景。這類「人人皆可寫程式」的未來願景正逐漸成真：不論是產品經理、設計師甚至作家，只要能清楚描述需求，都可能讓 AI 幫忙產出對應的軟體功能。目前 Vibe Coding 常被應用在快速原型開發、個人化小工具或創意實驗等情境，在短時間內做出可運行的程式雛型。例如過去需要數週開發的功能，現在透過幾輪對話式提示，有望在幾小時內完成初步原型。由於這種效率和易用性，不少創業者將 Vibe Coding 用於MVP（最小可行產品）的開發驗證，以及日常工作流程的自動化。
當然，Vibe Coding 產生的程式碼往往需要經過開發者的測試和調整才能達到理想效果。在開發過程中，開發者通常會經歷以下循環：描述需求 → AI 產生程式碼 → 測試檢查 → 提供反饋要求修改 → AI 繼續改進。這種高度互動、快速迭代的開發流程，使開發者可以隨時用自然語言對 AI 提出修改建議（例如「請加入錯誤處理」或「介面配色改為深色主題」），AI 將立即更新程式碼。透過多次反覆，程式功能和品質逐步提升，直到符合預期為止。
Vibe Coding 在開發流程中的優勢與挑戰
Vibe Coding 的出現為開發流程帶來許多優勢，但也伴隨一些挑戰和限制。以下我們分別說明這種開發方式的主要優點和可能遇到的挑戰：
✦ 優勢：降低門檻、加速開發與激發創意
- 降低開發門檻、推動開發民主化：Vibe Coding 最大的亮點在於大幅降低了寫程式的門檻。透過自然語言與 AI 互動，即使沒有傳統工程師的背景，使用者只要能清楚表達需求，就能讓 AI 產生對應的程式碼。這意味著更多非技術人員也能參與到軟體開發中來。例如，一位行銷人員可以描述一個簡單的網站需求，由 AI 生成基本的 HTML/CSS/JavaScript 架構；設計師可以透過語音或文字描述互動效果，讓 AI 寫出對應的程式邏輯。**「人人都能寫程式」**不再只是口號，而是在 AI 助力下接近現實。
- 加速原型製作，提高開發效率：借助 AI 的高速產碼能力，Vibe Coding 特別適合快速迭代和原型開發。AI 能根據需求即時產生樣板代碼、整合常用函式庫或 API，迅速搭建起基本功能架構。許多重複性高、制式化的程式片段（俗稱樣板代碼或樣板程式）都可以交給 AI 自動完成，開發者則騰出時間專注於更高層次的設計與邏輯。實踐經驗顯示，透過 Vibe Coding，開發一個簡單應用的初版可能從幾天縮短到幾個小時。這對於新創團隊和個人開發者而言，能極大地縮短產品從構想到落地的時間。
- 聚焦創意設計，AI 作為開發夥伴：在 Vibe Coding 模式下，開發者擺脫了語法和底層實作的束縛，可以將更多精力投入在產品邏輯、使用者體驗和創意構思上。AI 工具扮演的是技術執行者的角色，而開發者則像產品經理或設計師一樣，引導 AI 去實現自己的想法。這種人機協作關係讓開發過程更具創造性——開發者可以大膽嘗試新的點子，即使不確定如何實作也沒關係，因為 AI 會提供初步實現，再由人來決定取捨和調整。總而言之，AI 成為了開發團隊中的「夥伴」，讓程式開發更像是一種創意對話。
✦ 挑戰：程式品質與風險管控
- 隱藏的程式錯誤與調試困難：由 AI 自動產生的程式碼，有時雖能執行但潛藏邏輯錯誤或考慮不周的情況。特別是在處理複雜條件或異常情境時，AI 生成的代碼可能缺少人類工程師會注意的細節。如果開發者未充分理解或測試這些 AI 代碼，系統上線後可能出現不可預期的錯誤，影響穩定性與使用者體驗。由於 Vibe Coding 強調以 AI 為主導，開發者在調試時可能面臨理解代碼意圖的困難 —— 如果某段代碼並非自己編寫，出問題時需要更多時間去閱讀和理解它。此外，目前的 AI 也不能保證完全正確無誤，所以「AI 負責寫、人負責測」的步驟絕對不能省略。
- 資安與最佳實踐問題：AI 並沒有人類工程師的資安意識和開發經驗，產生的程式碼可能忽略安全上的最佳實踐。例如，AI 生成的網路應用程式碼可能缺少對使用者輸入的充分驗證、缺乏嚴謹的權限控管或防禦性編碼。一些在金融、醫療等領域必須謹慎處理的安全細節，AI 可能一帶而過。如果開發者沒有補上這些漏洞，最終產品可能存在安全隱患。因此在使用 Vibe Coding 開發關鍵應用時，仍需要資安專家或經驗豐富的工程師進行程式碼審查，確保沒有重大漏洞。
- 程式碼品質與維護性的考驗：AI 產出的程式碼風格和結構有時不夠一致，可能導致冗長、重複甚至混亂的代碼。在中大型專案中，這種缺乏統一性的代碼容易累積技術債，使後續維護困難。舉例而言，AI 每次為了滿足新指令重寫部分代碼，可能造成結構不佳、缺乏註解，時間一長技術債快速堆積。相較之下，傳統人工編寫的代碼通常有工程師精心組織與註解，品質較穩定一致。為了減少這方面的風險，團隊在採用 Vibe Coding 時應該制定代碼風格指南，並在生成後進行重構（Refactor），保持程式碼乾淨可維護。另外，一些專家也提醒，在生產環境中完全依賴 AI 產碼是有風險的。開發者仍需確保自己對核心代碼有足夠理解，以便在需要時能排除故障並持續維護系統。
熱門 Vibe Coding 工具介紹（Cursor AI 等）
隨著 Vibe Coding 理念的普及，市面上出現了許多支援這種開發方式的 AI 工具和平台。下面介紹幾款熱門的 Vibe Coding 工具（其中尤以 Cursor AI 最受矚目），並說明它們的功能特色與適用場景：
1. Cursor AI – AI 驅動的智慧程式碼編輯器
Cursor 是當前 Vibe Coding 流行風潮中的代表性工具之一。它是一款內建 AI 助手的桌面程式碼編輯器，介面和操作方式類似 VS Code。Cursor 在編輯器側邊提供了一個聊天對話框（稱為 Composer），讓使用者能直接用自然語言對 AI 下指令，AI 便會根據指令在程式碼檔案中寫入或修改相應的程式碼。其核心功能包括：
- **智慧代碼生成與編輯：使用者可以在對話框中描述想要新增的功能或要修改的代碼片段，Cursor 的 AI 會理解意圖並直接產生對應的程式碼。在一般模式下，AI 產生變更後會先顯示差異（diff）**供使用者審查，確認無誤再合併進程式碼。這種機制確保開發者對 AI 的修改有掌控權，不會未經確認就改動原始碼。
- 代理（Agent）模式：Cursor 除了互動式的正常模式外，還提供「Agent 模式」。在 Agent 模式下，使用者可以給出更高階的指令，AI 會自主執行多步驟任務，例如建立新檔案、執行程式或在多個檔案中做出系列修改。這讓某些重複性工作可以一鍵完成。不過即使在 Agent 模式，Cursor 仍會讓使用者確認關鍵變更，以維持程式碼品質的可控性。
- 多模型支援與語音輸入：Cursor 容許用戶選擇不同的 AI 模型（如 GPT-4、Anthropic Claude 等）來完成代碼任務，以取得最佳平衡的速度和品質。另外，Cursor 也逐步加入語音輸入的能力：搭配 OpenAI 的 Whisper 語音識別技術，開發者可以直接以口述方式對 AI 下指令，進一步簡化操作（所謂「口述編程」體驗）。這對於喜歡用講的創作者或希望減少打字的人來說非常便利。
- 即時錯誤修復與提示：當程式碼出現錯誤時，Cursor 介面會主動提示，並提供“Fix with AI”（用 AI 修復）的按鈕。點擊後，AI 會根據錯誤訊息自動嘗試修改代碼。這種緊密結合的體驗讓人宛如擁有一位隨叫隨到的對話式除錯助手。另外，Cursor 也會在提交代碼變更時產生AI 註解或 commit 訊息，方便使用者瞭解修改內容。
適用場景：Cursor 非常適合已有一定程式基礎的開發者希望提升效率，或團隊希望將 AI 深度融入開發流程的情境。由於它提供了較細緻的管控（如檢視 diff、選擇可見檔案範圍等），團隊在協作時能確保 AI 產出的代碼符合專案風格和要求。對新手而言，熟悉VS Code介面的 Cursor 上手相對容易，而且透過 AI 即時講解代碼修改原因（如自動生成的註解），也有助於學習程式知識。
2. Replit（Ghostwriter）– 一站式線上開發平台
Replit 是一個知名的線上程式開發平台，它也早早擁抱了 Vibe Coding 的理念。在 Replit 中，使用者無需安裝任何軟體，只要打開瀏覽器就能開始寫程式，且內建的 AI 助手（稱為 Ghostwriter）隨時待命提供協助。Replit + Ghostwriter 在 Vibe Coding 方麵的特色：
- **聊天式寫程式體驗：**Replit 的開發介面內嵌了一個 AI 聊天框，使用者可以直接在其中用自然語言描述想要的應用或功能，AI 會產生並插入相應程式碼。例如，你可以輸入「建立一個包含標題和輸入框的網頁，使用 JavaScript 計算輸入數字的平方」，Ghostwriter 會自動生成對應的 HTML、CSS、JS 程式碼，並在右側視窗即時呈現網頁效果。
- 零設定即時預覽：由於 Replit 是雲端平臺，當 AI 生成代碼後，使用者可以立即在瀏覽器中執行並預覽結果。這種所見即所得的體驗對新手特別友好——不需要配置開發環境或部署伺服器，只需幾秒鐘就能看到程式跑起來。快速的反饋迴路方便使用者持續調整提示，直到獲得滿意的功能。
- 範本與社群資源：除了 AI 幫助寫程式，Replit 平臺本身提供大量專案範本和套件，降低開發門檻。許多初學者透過 Replit 的範本起步，再運用 Ghostwriter 來擴充功能。Replit 的執行長 Amjad Masad 曾透露，有高達 75% 的 Replit 用戶從未親手撰寫任何代碼——這些使用者很可能就是運用了範本和 AI 工具直接創建應用的。可見在 Replit 的生態中，Vibe Coding 已經非常普及。
適用場景：Replit 非常適合程式開發新手以及希望快速試驗想法的人士。由於一切都在雲端進行，連手機或平板都可以用來寫程式並跑出結果，門檻極低。對於教師和學生，Replit + Ghostwriter 也是教學利器：學生可以用自然語言提問或讓 AI 寫段代碼，再自行研究其作用，達到學習目的。同時，經驗開發者也能利用 Replit 快速打造雛型或進行多人協作專案，因此它是一個老少咸宜的 Vibe Coding 工具。
3. GitHub Copilot – 編輯器內的 AI 雙手
GitHub Copilot 是由 GitHub 與 OpenAI 合作開發的 AI 編程助手，早在 2021 年就問世，可以說是 Vibe Coding 浪潮的先行者之一。Copilot 以擴充套件形式整合到 VS Code 等主流編輯器中，原本以智慧自動完成功能為主：當你在程式碼中寫下一行註解或函式定義時，它能即時預測並補全後續多行程式碼。
- **從智能補全到聊天互動：**雖然最初 Copilot 只是被動地根據你當前編寫內容給出建議，但現在它也增加了 Copilot Chat 模式，允許使用者像和聊天機器人對話那樣詢問程式問題或要求代碼片段。例如，你可以在編輯器中直接問：「How do I sort a list of strings alphabetically in Python?」（如何用 Python 將字串列表排序？），Copilot Chat 會給出對應的程式碼解決方案和解釋。這讓 Copilot 不僅能「默默地幫你寫」，還能「對話式地教你怎麼寫」。
- 深度融入開發流程：Copilot 的優勢在於緊密結合開發者的實際編碼過程。它會隨著你鍵入程式碼而即時提示續寫，減少了在瀏覽器和編輯器之間切換的需求。例如，當你寫下
// 將陣列排序這樣的註解，下一行 Copilot 就可能直接產生排序的程式碼。對於已具備一定程式知識的開發者來說，Copilot 感覺就像更智慧的自動完成——理解你的意圖而不只是語法上的補全。許多工程師表示，使用 Copilot 後，撰寫樣板代碼和重複性函式的速度大幅提升。
適用場景：Copilot 非常適合日常就在 VS Code 等編輯器中工作的開發者，作為「AI 雙人組程式搭檔」提升生產力。對進階新手而言（已懂一些基礎語法的人），Copilot 能在寫程式時提供即時協助和建議，加速學習曲線。然而對完全不懂程式的人，Copilot 並非獨立的平台（它需要在程式編輯環境中運行），所以可能不如前面的 Cursor 或 Replit 那樣直接友好。但若搭配一些註解驅動的提示（如用自然語言寫註解讓 Copilot 生碼），也能部分體驗 Vibe Coding 的便利。
4. ChatGPT / Claude – 通用 AI 助手變身程式好幫手
除了專門的開發工具，其實許多通用大型語言模型（如 OpenAI ChatGPT 或 Anthropic Claude）本身就具備寫程式的驚人能力，也常被拿來做 Vibe Coding 的用途。雖然它們不是為編輯器量身打造，但靈活運用也能成為強大的寫程式助手：
- 直接產生程式碼片段：使用者可以在 ChatGPT 這類聊天機器人中描述想要的功能，模型會輸出相應的程式碼區塊。比如對 ChatGPT 說「我需要一個 Python 函式來讀取 CSV 檔並計算平均值」，它會返回完整的程式碼，往往還附帶說明。之後你可以將這段代碼複製貼上到你的開發環境中執行。ChatGPT 等也支持根據錯誤訊息來協助除錯——你可以將報錯貼給它，讓它分析問題並提供修改建議。
- 大型上下文與檔案處理：像 Claude 這樣的模型擅長處理大篇幅的輸入。這意味著你可以把較長的程式碼（甚至整個檔案）貼給它，請它找出潛在 bug 或進行優化建議。某些擴充功能下，ChatGPT 也開始支援執行代碼或讀寫檔案（例如 OpenAI 的 Code Interpreter 插件），讓它能更主動地測試輸出結果。這使得通用聊天模型逐步朝「完整開發環境」靠攏。
適用場景：這類通用 AI 模型幾乎適用於所有場合：當你身邊沒有專門工具時，只要能上網打開 ChatGPT，就能即興來一段 Vibe Coding。對非開發者而言，直接問 ChatGPT 甚至比打開 IDE 還容易，適合用來產生簡單腳本、小程式或了解代碼範例。但它們的限制在於：沒有直接的執行/預覽介面，需要使用者將代碼拿到自己的環境中運行；此外模型有時會產生不正確或無法執行的代碼，因此仍要依賴使用者測試和判斷。總之，ChatGPT、Claude 等是萬用的「AI 程式顧問」，在 Vibe Coding 中能提供很大幫助，但通常和專門工具搭配效果更佳。
5. 其他新興工具：Windsurf、Firebase Studio 等
除了上述主流產品，市場上還有許多針對 Vibe Coding 冒起的新興工具：
- Windsurf：這是一款由 Codeium 開發的 AI 驅動程式碼編輯器，常被拿來與 Cursor 相比較。Windsurf 主打更自動化的體驗——開啟後預設即處於代理模式，會自動分析專案中的相關部分並直接套用修改，甚至在背景執行程式碼來即時顯示效果。相對而言，Windsurf **「一切自動搞定」**的風格對非程式領域的使用者很友好，但對喜歡掌控細節的開發者而言，Cursor 的手動確認流程可能更安心。兩者各有優勢，選擇取決於使用者偏好。
- Firebase Studio：這是 Google 在 2025 年推出的 AI 應用開發平台，被譽為 Vibe Coding 新神器之一。Firebase Studio 整合了 Google 最先進的 AI 模型（如 PaLM 2、代號 Gemini 等）以及現有的 Firebase 後端服務，目標是一句話就能生成一個完整的行動或網路應用。根據早期用戶反饋，Firebase Studio 的特色在於內建許多範本，並能將使用者的口頭需求轉換為對應的元件和程式架構，自動完成從前端介面到後端資料庫的串接。有用戶形容它結合了 Cursor、Replit 等多款工具的優點，是未來開發流程的「Game Changer」（遊戲規則改變者）。
- 其他工具與插件：隨著 AI 編程熱潮，各大平台也推出相關功能，例如 Visual Studio 透過 IntelliCode 與 ChatGPT 的整合提供類似 Copilot 的體驗、Amazon CodeWhisperer 作為雲服務的 AI 編碼助手等。另外還有一些創新的小工具如 CopyCoder，能將 UI 設計截圖自動轉換為代碼提示詞；或專攻特定領域的 AI 輔助如單元測試生成器等等。這些工具共同構成了 Vibe Coding 的繁盛生態系。
與傳統開發方式的比較
Vibe Coding 從開發流程到思維模式，都與傳統的寫程式方式有明顯差異。我們從幾個方面來比較兩者：
- 開發方式：傳統開發需要手工撰寫所有程式碼，開發者必須使用特定語言的語法一步步實現功能；而 Vibe Coding 則是用自然語言指令讓 AI 產生程式碼，開發者著重於描述意圖，由 AI 寫出實現細節。
- 技術門檻：傳統方式要求開發者精通程式語言、演算法和框架，有相當的學習曲線；Vibe Coding 則不需要精通語法，只要懂得基本概念、能清楚表達需求，就可以上手。這也就是為什麼非工程背景的人透過 Vibe Coding 也能參與開發工作的原因。
- 開發速度：在傳統模式下，撰寫代碼和除錯往往耗時較多；Vibe Coding 中 AI 可以快速產生大段程式碼，尤其對重複性高的部分更是效率驚人。因此整體而言，小型應用的開發速度 Vibe Coding 明顯快於傳統手寫程式碼。但在後期調優上，兩者都需要時間（傳統開發需要人工優化，Vibe Coding 需要反覆調教 AI）。
- 錯誤處理：傳統開發發現 bug 後，工程師需自行定位問題並修改（手動除錯）；Vibe Coding 則可以在出錯時請 AI 幫忙修正。AI 通常能根據錯誤訊息給出修改建議甚至直接改好，減輕了開發者的除錯負擔。然而AI未必每次都正確，所以開發者仍需驗證 AI 的修復。
- 創意發揮：傳統方式有時受限於語法和現有框架，開發者在動手寫程式時可能被實作細節牽制；Vibe Coding 則鼓勵開發者發揮直覺和想像力來引導 AI。由於不用擔心語法錯誤，開發者可以更自由地探索各種點子，讓 AI 去嘗試實現，再逐步調整。因此某種程度上，Vibe Coding 讓程式開發更貼近設計和構思層面。
- 程式碼品質：經驗豐富的工程師手寫的代碼通常結構清晰、可讀性高；反之 AI 生成的代碼可能良莠不齊，出現風格不一致或不最佳的實現方式，需要經人為重構來提高品質。所以在穩定性要求高的大型專案中，傳統方法產出的代碼一般更可靠，而 Vibe Coding 產生的代碼則需額外關注品質管控。
簡而言之，Vibe Coding 提供了一種更高抽象層次、以意圖驅動的開發模式，人類開發者從「親力親為」轉變為「指導 AI」。這要求開發者培養新的技能，例如如何清晰地定義問題、設計有效的提示詞（prompt）來引導 AI，以及在大量 AI 產出中做判斷和取捨。傳統的程式能力依然重要，但在 Vibe Coding 時代，溝通表達、架構設計、快速學習等能力變得同等重要。很多公司也在探索將兩種方式結合，以取長補短：在關鍵核心部分由資深工程師親自編寫，其餘輔助性部分交給 AI 產生，最後由人類統一整合調優。
Vibe Coding 的未來發展趨勢與應用案例
隨著 AI 技術的演進，Vibe Coding 極可能從一個新潮概念逐漸成為開發工作的日常。以下是這一領域的幾個發展趨勢及實際應用案例：
- 軟體產業的範式轉變：矽谷創業加速器 Y Combinator 的執行長 Garry Tan 表示，Vibe Coding 正在讓新創團隊維持更精簡的規模，卻達成過去大團隊才能完成的業績。例如，現在有公司在不到10位工程師的情況下，就達成每年數百萬美元的營收，而這在以往幾乎不可想像。Tan 形容「10 個工程師利用 Vibe Coding 就能完成以前 50~100 人團隊的工作」。這顯示 AI 助手大幅提高了生產力，使軟體開發進入小團隊大作為的新紀元。事實上，Y Combinator 在 2025 年初的一份觀察中提到，他們冬季培育的新創公司中有 25% 的團隊代碼量 95% 由 AI 產生。種種跡象表明，業界對 AI 編程的接受度正快速提升，未來新創產品很可能大部分程式碼都出自 AI 之手。
- 開發者角色與技能轉型：在 Vibe Coding 流行後，傳統程式設計師的角色定位也將發生改變。一方面，開發者將更專注於高階邏輯、架構規劃與需求分析，以及訓練AI更好地完成任務；另一方面，他們也需要掌握**Prompt Engineering（提示工程）**等新技能，學會如何與 AI 高效溝通。就像從前的工程師需要精通特定語言，如今的工程師還要會「說人話給 AI 聽」。有觀點認為，未來的軟體人才將分成兩類：一類是能善用 AI 的「Vibe 程式設計師」，另一類則是打造和改進 AI 工具本身的專家。對一般開發者而言，擁抱 AI 合作是大勢所趨，不少業內人士甚至警告「不採用 Vibe Coding 的程式開發者，未來可能會被淘汰」（雖然言辭誇張，但足見趨勢不可逆轉）。
- 實際應用案例：目前已經有許多令人印象深刻的 Vibe Coding 成果。例如前文提到的記者 Kevin Roose 利用 Vibe Coding 在數天內打造了多個個人化應用，其中包括幫助自己搭配午餐的工具。又比如有開發者僅透過與 ChatGPT 對話，就完成了一款簡單文字遊戲和一個待辦事項應用，完整過程幾乎沒寫過傳統代碼。更令人驚奇的是，一位小學生在家長協助下，使用 Vibe Coding 創作出自己的第一個手機遊戲，從角色設定、美術圖像到程式邏輯，全都由 AI 輔助完成。這些案例顯示 Vibe Coding 正打破年齡和專業的限制，讓創作軟體變得像使用軟體一樣平易近人。
- 技術演進與未來想像：在技術層面，未來的 AI 編碼助手將變得更聰明、更可靠。我們可以期待更強大的模型能產生更複雜且高品質的程式，同時懂得遵循團隊的編碼規範。多模態 AI 也是一個方向：例如讓 AI 看懂設計稿或原型圖，自動生成對應的前端代碼（已有工具初步實現這點）。再者，AI 助手可能深度整合進開發者日常使用的每個工具中，從需求討論（AI 做筆記與轉換 user story 為代碼）到部署維運（AI 幫助寫 CI/CD 腳本），形成真正端到端的智能開發流水線。可以想見，程式開發將越發像是與一個全知的搭檔合作：人類專注於創新思考，機器負責執行實現。
總結而言，Vibe Coding 帶來的是軟體開發範式的革新。它讓開發更快速、更多元，也更貼近「所想即所得」的理想狀態。然而，這並不意味著傳統開發技能會被完全取代——相反地，兩者將在未來相輔相成。對於程式開發新手和對 AI 感興趣的創作者來說，Vibe Coding 提供了一條友善的入門捷徑：您可以大膽構思應用點子，藉由 AI 的協助將其實現雛形。在這過程中不僅能收穫成品，還能逐步學習程式的知識與邏輯。一如現在許多開發團隊的做法，我們建議將 Vibe Coding 視為強大的輔助工具，充分利用其效率優勢，同時保留對核心代碼的掌控與審視。展望未來，隨著 AI 工具日臻完善，軟體開發將變得前所未有的具有「魔法」色彩——只要懷抱創意並善用工具，任何人都可能把自己的靈感 “vibe” 成為現實的應用！