最近我用 Vibe Coding 的方式做了一個 side project，叫做 Smart Segment。
這是一個可以上傳 CSV、快速分析特徵影響力的小工具，幫助你找出「哪些欄位可能對轉換率（conversion）有明顯區別效果」。特別適合用在二元分類任務中做特徵選擇，不需要手動跑統計檢定，也能快速篩出值得關注的變數。
雖然我沒有前端開發的背景，但這次透過 Cursor 搭配 AI 自動生成程式碼的方式，就算不熟 React 和 CSS，也能在短時間內做出一個能實際運作的工具。以下是我在這個過程中累積的一些實作心得與小技巧，希望對也想透過 Vibe Coding 完成 side project 的你有些幫助：
Vibe Coding 開發過程中的實用技巧
1. 先釐清需求再下去做，能大幅減少來回修正的時間
我一開始只是想「做一個網站」，但做到一半才發現，我其實希望這個網站是可以被 Google 搜尋到的。如果想達到這個目的，網站的架構就必須採用有利於 SEO 的網站實作方式，例如使用適合的渲染方式讓 Googlebot 能讀到內容。
然而，AI 最初幫我產出的網站是使用 React 的 client-side rendering（CSR），這種做法對 SEO 並不友善。後來我才改成使用 Next.js 的 server-side rendering（SSR）架構，Google 才能正確 index 網站內容。
這段經驗讓我意識到，如果能一開始就釐清網站的目標特性（例如是否需要 SEO、是否要支援快速載入），其實可以大幅降低修改成本，第一版也能做得更精準。
同時我也體會到，在 AI 能產出程式碼的情境下，「人類的角色更像是 PM」，負責定義清楚的產品需求。
2. 讓 ChatGPT 幫你整理成一份完整 PRD
Vibe Coding 本質上是「對 AI 下指令」，但要寫出有效的 prompt 並不容易。我一開始的指令常常寫得不夠完整，導致結果不盡人意。
後來我調整方式：先把想要的幾個核心功能列出來，再請 ChatGPT 幫我整理成一份比較完整、結構清楚的 PRD。這份文件我再貼到 Cursor 裡，讓 AI 根據這個 PRD 寫出一整段功能。
我實測下來，Cursor 在接收到結構清楚的 PRD 時，產出的品質跟邏輯完整性都明顯更好。 這種流程也能減少我反覆修 prompt 的時間，讓整體開發體驗更順暢。
3. 用 Git 做版本控制，需要的時候直接打掉重練
Vibe Coding 對從零開始開發來說非常快速，但當你已經完成一個基本版本、準備進入優化階段時，就會發現新的挑戰：改一段 A 功能，可能會不小心弄壞另一段 B 功能。
這時候我發現，與其不斷請 AI 修 patch，不如用 Git 做好版本控制，保留明確的每一步變更紀錄。有需要時可以直接回到上一個穩定版本，會更有效率、也比較不會留下難以追蹤的技術債。
上面講了那麼多流程優化，但實作過程中，我也不斷思考一個問題：既然 AI 可以寫 code，那人類還需要做什麼？
這次的開發經驗給了我一個很明確的答案：能夠判斷程式碼品質，是做出可維護產品的關鍵能力。
像是我就觀察到，AI 在生成程式時常常把所有邏輯塞進同一個檔案，完全沒有模組劃分。對於一次性的 demo 或練習來說沒什麼問題，但若希望這個工具能長期使用並持續迭代，這種寫法很快就會變成地雷。
這種時候就需要人類介入，手動拆分檔案、釐清模組邊界、設計合理的資料與邏輯架構。否則就算 AI 能寫出一堆 code，也很難維護、debug、更別說重複使用。
架構越清楚，AI 回答越精準，效率也越高
除了可讀性與維護性，良好的程式架構還有一個好處：可以幫助 AI 更有效地回應你的問題。
如果整個程式混在一個檔案裡，即便字數沒有超過 AI 可接受的 context window，但因為有很多多餘資訊，導致 AI 更容易誤判或回傳不相關的結果。
相反地，當 codebase 結構清楚、有良好命名與模組區分時，你可以很自然地下 prompt：
「請修改
calculateStats.js裡的檢定邏輯，改成用 z-test 判斷比例差異。」
這樣 AI 回答的正確率與效率就會大幅提升，也更能發揮「AI 寫 code、人類決策」的優勢。
結語：Vibe Coding 是一個提升生活實作力的好工具
如果你也是一個常常腦中冒出點子、卻不知道怎麼實作的人，我真的很推薦試試這種方式。即使不是工程師，只要願意摸一下 Git 和 VS Code，很多想法都能變成產品雛形。
最後也歡迎你在留言區分享你用 Vibe Coding 做出的酷東西，或是你遇到的挑戰與心得。這是我最近正在探索的實驗方式，也期待能從你們的分享中獲得更多靈感 🙌
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