第一部分 氛圍開發(Vibe Coding)介紹
如果寫程式不再像解謎，而像許願？
是的，我們來談談氛圍編碼。光是這個詞就充滿畫面感。它讓人聯想到一種更自然、流動、甚至有機的開發方式。不是寫程式，而是營造一種「開發的氛圍」，然後由 AI 自動接手繁重的技術實作。
氛圍編碼是什麼？
簡單來說，氛圍編碼是一種利用大型語言模型（LLMs）來實現從自然語言願景到實際程式碼的橋接技術。你只需要描述你想要的功能，就像與資深工程師討論產品構想那樣，
LLM 會幫你翻譯成程式碼。這不只是自動補完或 Copilot 的加強版，而是一整套包含：
- 智能生成程式代碼
- 智能調試建議
- 自動化測試規劃
這三者構成了氛圍編碼的「基礎建設」。
核心工具
智能生成程式代碼：寫一句話，生成一段邏輯
傳統的自動完成只會補上變數或函式名，而氛圍編碼的 LLM 能根據註解、程式上下文，甚至是對話式輸入，自動產出成塊邏輯完整的程式碼。彷彿你有個全天候在旁的資深夥伴，默默幫你把想法具現。
智能調試及建議：AI 不只是找錯，還會說為什麼錯
調試是開發中最耗神的工作之一。智能調試系統能識別潛在邏輯錯誤、效能問題，並提出修復建議。比起單純標紅錯誤，更像一位會講人話的 mentor，提醒你：「你這樣寫會出 bug 哦，可能的原因有三個……」
自動化測試規劃：描述功能，AI 幫你寫測試碼
不再需要人工撰寫繁瑣的單元測試。只要描述預期功能，AI 會自動生成符合的測試案例，還能覆蓋 edge cases，讓測試不再是專案最後一刻才補的功課。
LLM 金字塔：氛圍編碼的核心結構
把你想做的事成真，就像聘僱一個 programmer 實習生。
更進階的是…….. 還可以最大化 LLM 模型的性能
要實現這一切，關鍵仍是 LLM 的能力：
- 自然語言理解：將模糊描述變成可執行的意圖。
- 程式碼生成：根據意圖產出跨平台、高準確性的程式碼。
- 持續學習：從每次輸入與輸出的回饋中不斷進化，成為真正的對話型開發助手。
不是魔法，而是一種循環
氛圍編碼雖強，但也不是「說一句話就有完美 app」的魔法棒。它是一個迭代循環：
- 清晰提示：給予具體目標與限制，像畫藍圖給建築師。
- 審查輸出：不盲信 AI，人工審核仍然必要。
- 改進指令：根據結果修正描述，學會怎麼與 AI 溝通。
- 追蹤成效：累積 prompt 寫法經驗，優化 AI 回應品質。
這就像訓練一位超級實習生：一開始說的話要非常明確、具體，才能讓模型學會正確理解。
潛在挑戰：別把方向盤全交給 AI
我們仍要現實一點：氛圍編碼的未來充滿潛力，卻也存在風險：
- 過度依賴：開發者如果不理解 AI 背後的邏輯，可能產出隱藏錯誤的程式碼。
- 語意偏差：自然語言有模糊性，AI 可能誤解意圖，產生偏差結果。
- 責任歸屬不明：當錯誤出現，是 AI 的錯，還是 prompt 沒寫好？
人機協作用創新解決問題
所以氛圍編碼的核心，不只是技術，而是「人機協作的能力」。人類不是被取代，而是學會如何管理 AI。
人人皆可coding 的未來不遠
我們正站在開發方式的分岔點，氛圍編碼，也許聽來還帶點白日夢的味道。但正如當年我們不相信手機能取代電腦，如今開發工具的演進也正在悄悄改變遊戲規則。與其說「AI 會取代工程師」，不如說「未來的工程師，會是擅長與 AI 共創的人」。
recap : 這不是結束，而是一種新的開始。
第二部分 氛圍開發 Vibe Coding 手把手實作 8 步驟
依第二實作步驟之內容特製 podcast
步驟 1：選擇合適的工具與模型
- 初學者可用：Replit、Lovable（提供視覺化介面）
- 有經驗者：Cursor（快速、適合前端）、Windsurf（思考深入）、Claude Code（穩定）
- 輔助工具：語音輸入（如 Aqua）、命令列、GitHub、Heroku 等
- LLM 選擇：Claude Sonnet 3.5/3.7、GPT-4.1、Gemini（依任務切換）
注意：像 Lovable 和 Aqua 這類工具屬於較新或小眾的選擇，雖然具有潛力，但仍在發展中。若正在嘗試這些工具，建議謹慎看待輸出結果，並參考近期使用者們的回饋。
步驟 2：與 LLM 共同撰寫計劃
- 撰寫 Markdown 計劃檔案，說明目標、功能列表、技術選型
- 不急著寫程式碼，先定義架構與範圍
- 這份計劃將是你與 AI 的共同行動藍圖
步驟 3：逐段實作（模組化實踐）
- 一次只實作一個模組或功能，將大目標切分為小任務
- 提供明確上下文與需求給 LLM（例如：只寫這段功能的前端部分）
- 重視「每段功能都可執行」的階段性成果
步驟 4：即時測試與版本控制
- 建立高層級整合測試，模擬使用者流程 (use case)
- 每個步驟實作後都執行測試
- 使用 Git 管理進度與錯誤風險
- 每段新功能前確保乾淨分支
- 出錯可快速 git reset 或 revert 回穩定狀態
步驟 5：錯誤處理與除錯
- 遇到錯誤時，直接將錯誤訊息貼給 LLM
- 複雜錯誤時，請 LLM 列出 3~4 種修正路線後再實作
- 使用 logging 追蹤流程
- 失敗就重設，不累積壞碼
- 如果一個模型卡關，可切換模型試試不同解法
步驟 6：給 AI 足夠背景與規則
- 為 AI 撰寫說明文件或提示（Prompt 檔案）
- 提供範例程式碼、函式庫、資料結構
- 告訴 LLM 要遵守的規範與格式（例如：命名規則、錯誤處理風格）
步驟 7：重構、模組化與實驗
- 程式碼跑通後，與 LLM 一起進行重構與優化
- 維持小檔案、模組化、易讀
- 對於複雜模組，先建立獨立簡化範例再整合回主程式
- 嘗試不同模型（實作 vs 規劃 vs 除錯）
步驟 8：複雜功能的處理
- 將較複雜任務分隔開工作區塊。
- 試著簡化複雜性。
結語 ： 人類因為 AI 更有價值了
Vibe coding 的核心其實是一種協作！人類負責思考、規劃與引導，AI 則執行、精煉並從中學習。這不是要取代人類，而是放大人類的價值。
特別感謝 Y Combinator 的 Tom Bloomfield，他無私分享了許多關鍵原則，並讓我們一窺「以自然語言進行程式設計」的未來雛形。