在這個人人都能使用 AI 的時代，「我能不能自己做出一個產品？」這個念頭，變得前所未有地普遍。但當這個問題從想法變成行動，你會很快撞上一堵看不見的牆。那堵牆不是技術本身，而是「誰能幫你實現」。工具不缺、知識不缺、靈感不缺，但缺的是能理解你思維、能轉譯你意圖、能跟你一起把抽象想法變成具體執行的那個人。
Vibe Coding 的誕生，正是為了突破這道牆
它的目的不是教你如何成為工程師，而是讓你在沒有工程師的情況下，依然能「像一個團隊」那樣思考、協作、創造。更精確地說，它是一種讓非技術者學會「與 AI 共事」的框架：你不需要懂程式語法，但你必須懂得如何描述需求、建立語境、並在一次又一次的對話中讓 AI 漸漸記住你的思考方式。
在傳統軟體開發中，知識與權力掌握在「懂程式的人」手裡；但在 LLM 的時代，這層權力結構被徹底鬆動。AI 不只是新的工具，它是一種新的溝通介面。它讓那些過去只能「提出需求」的人，也能親手「實現需求」。Vibe Coding 並不是把你變成開發者，而是讓你成為一個能訓練、能引導、能指揮 AI 的策劃者：一個把語言當作生產力的創造者
在 Vibe Coding 的過程中，你訓練的不是一個冷冰冰的工具，而是一個可以被塑造的夥伴。它能逐漸理解你的語氣、思考方式、決策邏輯，然後開始接手那些你不必再親自重複的工作。你教它的每一個細節，都是在建立一種新的「組織記憶」。 Vibe Coding 的本質，其實不是寫程式，而是打造一個會記得你的思維的人造同事。
一個月 65 美元，買的不是工具，而是專注力
開始學習 Vibe Coding 所需的硬性成本，老實說微不足道。以下是我個人 Vibe Coding 工作流會用到的各種工具
這裡面的所有工具，其實都有免費的版本，你一開始可以先用免費的先玩看看。但我得老實說，在 AI 的世界裡，有沒有課金，AI 的能力會差很多。所以這些工具裡面，我主要課的有三個：
- Replit 一個月 25 美元，可以快速產出產品雛形，還可以做基本的功能測試，如果要的話，也可以直接部署上線都是沒問題的。當然你也可以選擇 Lovable 。
歡迎用我的連結註冊 Replit >>> https://replit.com/refer/backtrue
年繳可以省 $60
- WindSurf Pro 15 美元，用來組織 prompt、模組與輸出，當然你也可以選擇 Cursor 或 VSCode。
- 再加上Gemini ，我選擇的版本是 AI Pro 約 20 美元（NT$650），總成本大約 65 美元，台幣根本兩千不用（以匯率 1:30 計算的話）。當然你也可以選擇 ChatGPT ，但是 Gemini AI Pro 還有包含 Google Drive 空間以及多個 Google 全家桶大禮包，如果沒有要 Gemini 跟 ChatGPT 兩個都付費，優先選擇 Gemini。
這筆錢在創業、行銷、教育，其實都算不上昂貴。但這筆錢的真正意義，不在於「買到什麼功能」，而在於「你開始為自己的創造行為付費」。免費方案當然也能運作，網路上充滿無數「0 成本學習 AI」的攻略，Windsurf 的免費模型也稍微有不錯的表現，但實際跟 Claude 比起來還是有那麼一丟丟的差距。因為到最後你會發現，那些全程免費的人，往往也是最容易放棄的人。因為沒有任何沉沒成本，他們在遇到第一個卡關點時，退出的代價太低。 而當你願意付出那 65 美元，你在心理上已經做出一個選擇：
你不是在「試玩」AI，而是在「投資」自己與 AI 的合作關係。
學習這件事，本質上從來不是一場資訊的比拼，而是一場注意力的分配戰。付費的意義，在於強迫你面對這場戰爭。 在沒有花錢的情況下，人類的注意力極容易被稀釋，被各種「我等等再看」「先試別的工具」「這應該很簡單」的念頭分散。而當你開始花錢，學習就從「想學」變成「必須學」。你會開始設定週期、建立節奏、記錄實驗、撰寫回顧，因為每一分鐘的練習都在回收你付出的成本。
這就是為什麼我常說，Vibe Coding 雖然是「人人可學」的技術，但真正學得起來的人，永遠是那群懂得「專注成本」的人。AI 工具本身沒有門檻，但能夠駕馭它的人，必須願意花時間去訓練自己的心智模型。那 65 美元買的不是雲端資源，而是一個能迫使你專注的環境。你不只是付錢給工具，而是付錢讓自己進入一個新的身份狀態：創造者，而非使用者。
當你開始為這個身份付費，你的學習方式會徹底改變。你不再追求「找到最省力的 prompt」，而是開始思考「如何建立最可延續的系統」；你不再只是讓 AI 幫你完成任務，而是讓 AI 成為你創意的延伸。那筆每月固定的 65 美元，不只是支出，而是你與 AI 之間的一份合約： 你負責專注，它負責實現。
不過不好意思：這篇文章不是寫給工程師的
在社群上提到「Vibe Coding」這個詞，部分的工程師往往會先微微皺眉，甚至忍不住開酸：「這不就是讓不會寫程式的人假裝能開發？」 在他們眼中，這套方法不過是把技術邊界包裝成一種浪漫的生產幻覺。
但事實恰好相反。
Vibe Coding 並不是試圖讓非工程師們跨越技術門檻，而是讓能在不懂程式語言的情況下，有效參與創造過程。這是一種角色上的重組：把「技術」還原成「溝通」，讓產品思維重新回到人類的語言領域。
首先非工程師的我被必須理解：工程師的工作邏輯建立在「確定性」上
工程師在追求的，是可被定義的輸入、可重現的輸出，以及嚴謹的邏輯鏈。 而行銷人、策略顧問、創業者的工作邏輯，恰恰相反。我們處理的是「不確定性」：市場的變化、消費者的反應、語言的模糊地帶。 這兩種思維之間存在一道天然的鴻溝。 而 Vibe Coding 的出現，不是讓非工程師假裝會寫程式，而是讓非工程師的你能用自己的語言，進入這個跨界的溝通場域。
你可以把它想像成一種「中介語」
在這個語言中，指令不再只是語法，而是一種角色對話。 它讓行銷人可以用「我要一個能分析受眾留言情緒的助手」開頭，而不是「請用 Python 寫一個 sentiment analysis model」。 這兩句話表面上目的一樣，但前者包含情境、目標與語氣，而後者只包含指令。 AI 可以處理兩者，但真正能讓 AI 發揮價值的，是前者那種「能表達願景」的語言。
對工程師而言，AI 是延伸他們手腳的工具
對非工程師而言，AI 是放大他們語言的放大鏡。 這就是我說這篇文章不是寫給工程師的原因。 因為工程師早已擁有把想法化為現實的能力，而我們其他人（老闆、主管、行銷人、創業者）正在學習如何讓 AI 幫我們補上這塊能力的空白。而 Vibe Coding 是那個補洞的橋樑。
它的核心不是「寫出正確的程式碼」，而是「學會表達可被機器理解的思維」。 你不需要知道變數與函式怎麼寫，但你必須學會怎麼讓一個 AI 理解你想打造的價值、流程與結果。 這是一種新的管理形式，也是一種新的創造形式。
Vibe Coding 的核心：從「溝通」開始
但嚴格來說，Vibe Coding 並不是新的技術，而是一種新的溝通型態。
在傳統開發流程中，「溝通」被視為開發之前的前置任務：產品經理開需求文件、工程師拆任務、設計師畫 wireframe。所有人都在對彼此解釋：「我想要什麼」。 但在 Vibe Coding 的邏輯裡，這種溝通本身就是生產。 你不再需要透過中介角色轉譯想法，而是直接讓 AI 參與你的思考，成為創造的一部分。
這種轉變的核心，叫作語言的即時可執行性
在過去，語言是抽象的、延遲的、需要人為解釋的。 當你說：「我想做一個能幫我整理客戶名單的系統。」這句話只是一種願望，必須經過工程師翻譯成代碼、再部署、再測試，最後才能運作。 而在 LLM 介入後，語言開始直接具備執行能力。 你可以在一段對話中，用自然語言描述邏輯、界面、觸發條件，AI 就能立刻生成雛形。 這讓「溝通」本身從過去的中介活動，變成一種即時創造行為。
這正是為什麼我說，Vibe Coding 的本質其實更接近管理學，而不是工程學
在管理裡，你的任務從來不是「自己做」，而是「讓別人做對」。 你必須能明確定義目標、拆解流程、設定檢核點，然後根據回饋調整策略。 Vibe Coding 不過是把這套流程，從人與人之間，移植到人與 AI 之間。 差別只在於，AI 不會偷懶、也不會情緒化，但它會「誤解」，而你要學會如何在這些誤解之間，找到更清晰的指令語言。
於是，Vibe Coding 的學習曲線，其實不是學語法，而是學「教導」
每一次錯誤輸出、每一段未被理解的指令，都是一次對自我思考方式的反照。 當你開始練習怎麼讓 AI 正確理解你的需求，你會發現你也在重新學習怎麼與人溝通。 因為無論對象是同事還是模型，關鍵都一樣清楚、具體、可驗證。
這也是為什麼許多企業領導者在接觸 Vibe Coding 後會突然開竅
他們發現，AI 不只是能「做事」的員工，更是一面照妖鏡，映照出自己平常交辦任務的模糊、跳躍與理所當然。 當你無法讓 AI 準確完成指令的時候，問題往往不在 AI，而在於你根本沒有想清楚要什麼。 Vibe Coding 把這種模糊攤在檯面上，逼迫你重新練習「思考得更像決策者」。
如果說傳統的編程是一門關於邏輯的藝術，那 Vibe Coding 就是一門關於對話的藝術。 它要求你在每一次輸入中，訓練出一種雙重覺察：既要懂得精準描述，又要懂得持續觀察 AI 如何「理解你的描述」。 真正的高手，不是能讓 AI 完美執行的人，而是能在失誤中快速找到溝通結構的人。
Vibe Coding 並不是一種技能，而是一種思維訓練
它讓語言重新成為創造的引擎，也讓溝通回到工作的核心。 在 AI 時代，最有價值的能力，不再是誰會寫程式，而是誰能說出一句「AI 聽得懂」的話。
學會用 LLMs，學會跟工程師對話
當你開始進入 Vibe Coding 的世界，你會發現一件奇妙的事：你以為自己在跟 AI 對話，但事實上，你是在跟一群工程師的思想集合對話。 這些大型語言模型（LLMs），無論是 Gemini、ChatGPT 或 Claude，其實是一座龐大的知識拼圖， 它們的語言結構、推理方式、優先順序，幾乎都源自於程式語言與工程師文化。
這意味著，當你對它說話時，你其實是在學習一種新的「文化禮儀」
這種文化的基本原則並不複雜：清晰、具體、可驗證。 但對於長期使用自然語言思考的人來說，這恰恰是最難的部分。 我們習慣用比喻來解釋，用語氣來修飾，用情境來傳遞意圖。 而在工程師的語境裡，這些都屬於「雜訊」。
這就像兩個不同文明的交流，一方以邏輯為主語，一方以語感為母語。 Vibe Coding 要求你學會成為翻譯者： 能把「我想要一個能幫我管理顧客名單的 AI」這句話， 轉譯成「請建立一個能接收用戶資料輸入、分類標籤、輸出 CSV 檔案的自動化工作流程」。 前者是人類的願望，後者是機器的語法。 這兩者之間的落差，正是學習的起點。
於是，LLM 不只是工具，而是你的「中介老師」
它能協助你把自然語言轉化成工程語言，也能反過來幫你解釋技術邏輯。 當你請它幫忙產出一份 PRD（Product Requirement Document, 產品需求文件）， 你其實是在練習一種雙向翻譯： 把模糊的想法變成精準的規格，同時也把技術語言重新翻譯成人能理解的決策語彙。
這也是為什麼我們需要 Gemini 來幫我們「翻譯」，尤其當你從來沒有跟工程師溝通過，你也不知道該怎麼去跟他們溝通的時候，初期你可以多跟 Gemini 「聊天」來進行練習。
長期進行這種翻譯訓練後，你會開始出現一種新的感覺，你不再恐懼技術文件，不再排斥代碼，而是能讀懂其中的邏輯節奏。 你不需要成為工程師，因為你已經學會「怎麼跟工程師對話」。 而這件事的意義，遠超過技術層面。
它讓你重新學會如何對外表達抽象的思維結構
它讓你理解，一個成功的產品從來不是靈感湧現的結果，而是溝通清晰的副作用。 它甚至讓你在回到人類會議時，也能更準確地拆解需求、定義問題、界定邊界。 因為當你能讓一個沒有情感的 AI 理解你，你就更能讓一個有情感的人理解你。
所以，Vibe Coding 並不是讓你學會寫程式，而是讓你學會思考的「結構化語言」。在這個過程裡，你的思考會變得更具體、你的語言會變得更乾淨、你的決策會變得更透明。 而這正是未來職場最稀缺的能力： 在多語系、多模態、多角色的環境裡，能讓所有人，包括 AI都聽懂你的話。
所以工程師大大們不要再抗拒 Vibe Coding 了，快讓那些不懂程式的老闆，或是自以為懂程式的 PM 多去練練 Vibe Coding ，因為我得說 vibe 出來的東西如果真的要產品化，終究還是要工程師上場的，但他們可以在過程中，讓他們的「需求更具體」，這樣對程式的開發不是一件好事嗎？
下一篇，我們再來繼續介紹工作流中的每個產品的用法。
