近年來，生成式人工智慧（Generative AI）的飛速發展正深刻改變著軟體開發領域。在這波技術浪潮中，「氛圍編碼（Vibecoding）」作為一個備受矚目的核心概念，正逐漸成為提升開發效率的關鍵。
本文將深入淺出地解答「什麼是 Vibecoding？」這個問題，無論您是希望提升 AI 開發效率的工程師、程式經驗有限但渴望透過自動化實現數位轉型的專業人士，還是致力於掌握最新技術趨勢的管理人員與 CTO，都能從中獲得寶貴的見解。
Vibe coding 是什麼？概念與定義
Vibecoding 是一種利用自然語言與大型語言模型（LLM）互動來加速軟體開發的新型技術。開發者不再需要撰寫明確詳細的程式碼，而是透過模糊但具體的「氛圍式」指令（例如：「做一個像 Notion 的筆記應用」或「讓這段 UI 看起來更現代」），讓 AI 自動產出程式框架或功能模組。
這種方式轉變了工程師的角色——從「撰寫程式碼的人」轉為「提出指令、審查並優化 AI 輸出的引導者」。
背景與起源
Vibecoding 的興起受到像 Andrei Karpathy 等 AI 領域重量級人物的願景所啟發。雖然他們未直接提出「Vibecoding」一詞，但其核心思想——讓 AI 更自主地參與開發流程——自 2024 年起便在開發圈內迅速傳播並實踐。
為何 Vibe coding 如今備受矚目？
Vibecoding 之所以能快速獲得關注，主要得益於生成式 AI 技術的迅速成熟，以及開發現場對提升生產力的迫切需求。
技術創新：LLM 效能的顯著提升
近年來，技術創新碩果累累，OpenAI 的 GPT-4 和 Google 的 Gemini 1.5 等 LLM 已不再僅僅是文字生成工具。它們已經具備了理解複雜邏輯以及跨多個文件生成與修改程式碼的強大能力。研究表明，這些 LLM 可以透過 API 輕鬆訪問，並且已被整合到許多主流開發工具中。這堅實的技術基礎，使得「氛圍編碼」的概念從理論變為現實。
市場趨勢：數位轉型與人才短缺的雙重推動
近年來，數位轉型（DX）已成為眾多企業的核心戰略，然而，IT 人才短缺問題卻日益嚴峻。Vibecoding 不僅能極大提升頂尖工程師的生產力，更能降低非程式設計背景人員參與開發的門檻。這將有助於企業顯著加快開發速度，更快速地應對市場變化，實現敏捷創新。
技能轉型的必要性
在當前的開發領域，將簡單重複的程式設計任務交由 AI 處理，而人類則應專注於更具創造性和策略性的任務，這種理念正逐漸成為主流。Vibecoding 正是這種技能轉型的完美體現。總而言之，未來的工程師需要具備與 AI 有效互動的能力，這意味著掌握先進的提示工程（Prompt Engineering）能力將至關重要。
Vibe coding 的優缺點
如同任何新興技術，Vibecoding 亦有其顯著優勢與潛在挑戰。
優點：更高的生產力與更快的試錯速度
Vibecoding 的最大優勢在於極大提升開發速度，並且能輕鬆實現快速試錯，將想法即時付諸實踐。
- 無與倫比的開發速度： 僅需用自然語言表達您的想法，AI 便能在數分鐘內生成基本的框架與樣板程式碼，大幅縮短初始開發時間。
- 更快的原型設計： 您可以透過簡單的指令（例如「變更此按鈕的顏色」或「新增身份驗證功能」）快速修改使用者介面（UI）和功能，實現高速迭代。
- 降低進入門檻： 即使是非工程師或程式設計新手，也能在 AI 的協助下輕鬆創建簡單的工具與應用程式。這極大地促進了「公民開發（Citizen Development）」，讓數位轉型專家能親自解決實際業務問題。
- 知識拓展： 透過讓 AI 生成您不熟悉的技術棧或函式庫的程式碼，Vibecoding 也能成為高效學習新知識的工具。
缺點：品質不穩定與潛在風險
另一方面，Vibecoding 也存在一些潛在缺點，例如難以確保生成程式碼的品質、可能出現意外行為及安全風險。
資訊外洩風險： 若在提示中輸入包含公司機密或個人敏感資訊的程式碼，這些內容可能被 AI 作為學習數據，存在資訊外洩的風險。因此，在使用時務必保持謹慎。
品質不確定性（幻覺）： AI 有時會產生似是而非的「幻覺」（Hallucination），或生成低效、冗餘的程式碼。如果盲目採信，可能導致錯誤和效能問題。
成為「黑箱」的風險： 如果在不理解程式碼生成原理的情況下持續使用，一旦出現問題將難以追溯原因。過度依賴 AI 也可能導致工程師自身技能的下降。
安全漏洞： AI 可能會重現訓練資料中包含的弱程式碼模式。因此，務必仔細審查生成的程式碼，確保其不包含如 SQL 注入和跨站點腳本（XSS）等常見漏洞。
與其他開發方式比較：Copilot、Pair Programming、No Code
| 比較項目 | Vibecoding（氛圍編碼） | GitHub Copilot | 結對程式設計 | 無程式碼／低程式碼 |
|---|---|---|---|---|
| 輸入方式 | 自然語言（模糊指令） | 程式碼片段／註解 | 對話與手動程式碼 | 視覺化拖拉介面 |
| 範圍 | 整個應用／模組 | 函數／類別級 | 全域任務執行 | 預設模組任務 |
| 學習曲線 | 中（提示技巧） | 低（IDE 操作） | 高（溝通協調） | 低（介面操作） |
| 可擴展性 | 高，可編輯程式碼 | 中，需手動修正 | 高，人為控制 | 低，平台限制多 |
總結：Vibecoding 結合了 Copilot 的自動化與人類結對開發的協作思維，並補足無程式碼工具在彈性與深度上的不足。
推薦工具與環境設定
要實踐氛圍編碼，一個能與強大 LLM 協作的 CLI 工具或整合開發環境（IDE）至關重要。以下我們將介紹三種具代表性的工具及其入門要點。
Gemini CLI（Google）
Gemini CLI 是一款工具，允許您從命令列以互動方式使用 Google 的高效能 LLM「Gemini」。其優點在於可以發出與檔案系統相關的指令，例如「讀取此目錄中的所有文件，並用 Markdown 編寫 API 規格」。要設定環境，只需在 Google AI Studio 中取得 API 金鑰，然後透過指定命令安裝 CLI 工具即可。
GitHub Copilot Workspace / Chat（Microsoft / GitHub）
GitHub Copilot Workspace 是一項體現 Vibecoding 理念的下一代功能，其中 AI 可以自主讀取儲存庫問題並規劃及實施解決方案。此外，整合到 VS Code 等編輯器中的 Copilot Chat 功能可實現跨專案的對話，例如「@workspace 告訴我此專案的端點列表」。
Cursor
Cursor 是一款「AI 原生」程式碼編輯器，旨在與 AI 協同工作。它具有非常強大的功能，例如讀取文件和程式碼以回答專案相關問題，以及使用「代理模式」（Agent Mode）自主修改多個文件的程式碼。安裝後，您可以透過設定自己的 OpenAI API 金鑰或訂閱 Cursor 的專業版方案來開始使用它。
結語：未來工程師職能的全面升級！
據預測，Vibecoding 的普及將使軟體工程師的角色從「編寫程式碼的人（作者）」轉變為「使用 AI 解決問題的架構師/導演」。
這意味著，未來簡單重複的程式設計任務將越來越多地被人工智慧取代。然而，這絕不意味著工程師將不再有工作。相反，人類將能夠更專注於更先進、更具創造性的領域。
具體來說，以下三種能力將變得越來越重要：
- 問題設定與設計能力： 在開發流程上游做出決策的能力，例如明確界定要解決的問題，以及設計出最佳的系統架構。
- AI 溝通技巧： 將模糊的想法轉化為精確提示，最大限度發揮 AI 能力的對話技巧。這便是「提示工程」的精髓。
- 審查和評估能力： 嚴格評估人工智慧產生的成果的品質與安全性，並承擔最終責任的能力。
Vibecoding 不只是新的開發技巧，更是軟體工程轉型的催化劑。它不會取代工程師，但會迫使我們重新思考「什麼才是高價值的工程工作」。
想要在未來的開發領域保持競爭力，不只是要學會寫程式，更要學會「如何讓 AI 幫你寫程式」。現在正是開始學習 Vibecoding 的最佳時機。