Vibe Coding是什麼？
隨著生成式AI進入爆發生長時期，2025年初自美國矽谷刮起一股軟體開發新風潮， 透過AI工具協助，軟體工程師可以在「不寫程式碼」的前提下開發產品 ，而這種近乎佛系、不用刻苦寫code的開發方式，被取了一個新穎的名字： Vibe Coding 。
總而言之，Vibe Coding是一種全新的程式設計方式，開發者透過自然語言向AI描述需求，由AI自動生成程式碼，其核心理念是 「完全順應感覺（vibes）、擁抱AI帶來的進步，並忘記程式碼本身的存在」 。
而這種開發方法，從根本上顛覆了科技業長久以來的觀念： 開發軟體需要擁有高超coding技能的工程師。
Vibe Coding概念是誰先提出的？
首先提出Vibe Coding概念的人，是現年38歲的安德烈·卡帕斯（Andrej Karpathy），他是OpenAI的共同創始人之一，也曾在特斯拉擔任AI和自動駕駛視覺總監。目前，他是Eureka Labs創辦人，並致力於YouTube上推廣AI教育。
卡帕斯觀察到一種新的程式撰寫狀態，在這種狀態下，開發者不再關心程式碼的細節，而是根據應用程式畫面或功能需求，直接請AI修改。例如，開發者可以直接說：「把側邊欄的padding減少一半」，不用手動去查CSS或程式碼來修改。甚至遇到錯誤訊息時，只需複製貼上給AI，通常就能解決問題。
正如卡帕斯所說：「這不是真正的編碼——我只是看東西、說東西、執行東西和複製貼上東西，而且大部分都能執行。」這種方式將程式設計的重點，從語法和手動編碼轉移到高階設計和想法表達上。
他甚至豪言指出： 「最熱門的新程式設計語言，是英文。」 （The hottest new programming language is English.）
Vibe Coding，跟LLM Coding差在哪裡？
事實上，目前Vibe Coding並非正式的術語，當前仍為討論「軟體開發AI方法論」的流行詞彙。而根據知名程式設計師西門·威利森（Simon Willison）指出，Vibe Coding時常被認為就是利用AI寫程式碼（亦即LLM Coding），但其實兩者雖然都是利用AI輔助程式開發，但仍存在以下本質差異：
1. 核心理念不同
Vibe Coding強調「完全順應感覺」和「忘記程式碼」，開發者主要專注於創意和整體架構，而不需深入了解技術細節。相比之下，LLM Coding仍保持對程式碼本身的關注，開發者需具備基本的程式語言知識。
2. 開發者角色轉變
在Vibe Coding中，開發者成為AI的指導者或協作者，使用自然語言表達意。反觀在LLM Coding中，開發者仍然參與審查和修改生成的代碼，扮演更主動的角色。
3. 與程式碼的互動方式
Vibe Coding鼓勵直接接受AI建議，通常不檢查AI生成的程式碼變更（diffs），而是直接「全部接受」。正如Simon Willison所說：「如果LLM寫了你所有的程式碼，但你已經審查、測試和理解了所有這些程式碼，那就不是vibe coding——只是使用LLM作為打字助手」。
4. 技術門檻差異
Vibe Coding大幅降低了程式設計的門檻，使非程式設計師也能參與開發；而LLM Coding雖比傳統編程簡單，但使用者仍受益於具備一定程式知識。
5. 主要工具差異
Vibe Coding常使用專門設計的工具，如Cursor AI的Composer、Claude的Sonnet模型和Superwhisper等；而LLM Coding主要使用GitHub Copilot、Code Llama和StarCoder等工具。
Vibe Coding有哪些常用工具？
綜合劍橋出版社產品負責人尼爾·麥克納爾蒂（Niall McNulty）與機器磚塊 (Roblox)產品主管Peter Yang指出，想要開始Vibe Coding，可以從以下的常用的工具開始：
1. Cursor AI
Cursor是一款由AI驅動的程式碼編輯器，旨在幫助用戶更有效率地編寫程式。其核心功能包括：
- Composer工具：可自動化大部分的程式編寫過程，用戶只需用自然語言描述想要的功能。
- 支援多種AI模型：如ChatGPT、Claude 3.5和DeepSeek等。
- 程式碼生成與優化：AI可根據自然語言提示生成代碼，並幫助修復錯誤。
- 即時錯誤提示：當程式碼有語法錯誤或潛在的邏輯問題時，會顯示提示。
2. Claude 3.7 Sonnet
由Anthropic開發的Claude 3.7 Sonnet是一款強大的大型語言模型，特別適合Vibe Coding：
- Artifact工具：允許用戶生成各種內容，包括程式碼、網站和互動式元件。
- 支援多種程式語言：可生成Python、JavaScript等多種語言的代碼。
- 免費版提供有限使用額度，完整功能需訂閱Claude Pro（每月20美元）。
3. Super Whisper
Super Whisper是一款為coding優化的語音轉文字引擎，讓開發者可以通過語音指令進行Vibe Coding：
如何串接Super Whisper跟Cursor，實現語音寫Code？
Vibe Coding追求的「擁抱氛圍」，其一連鍵盤都不用了，要透過「語音寫Code」來實現。因此，將Super Whisper與Cursor串接成為一大關鍵。
步驟1：安裝Cursor AI與Superwhisper
先下載並安裝Cursor AI後，從Super Whisper官方網站安裝 Superwhisper；適用於macOS以及Windows。
步驟2：設定Superwhisper編碼模式
打開Superwhisper後：
1. 開啟設定。
2. 找到模式，並點擊「建立模式」按鈕。
- 選擇「自訂」來建立新模式。
- 建立一個名為「Python編碼」（或其他）的新模式，然後選擇「在Cursor運作時中啟動」以將此新模式與Cursor AI連結起來。
按照上述步驟完成後，以max用戶為例，可以按快捷建「option + 空白鍵」喚醒語音模式如下，並點選剛剛創建的Python編碼模式，即可實現語音編碼。
要注意的是，首次安裝Cursor後語音模式可能會預設連結ChatGPT，因此要記得先關閉ChatGPT（若有安裝App的話），就能透過Superwhisper連動Cursor。
零基礎Vibe Coding入門指南
即使完全沒有程式基礎，你也可以通過以下步驟開始Vibe Coding：
第一步：選擇合適的工具
- 下載並安裝Cursor AI（或其他）。
- 訪問Cursor官網下載安裝軟體。
- 註冊帳號並登入，獲取兩週免費試用。
- 設定偏好配置。
- 選擇你偏好的AI模型（Claude在程式碼生成方面表現較好）。
- 開啟實驗性功能如「Auto Run模式」以獲取更好體驗。
第二步：創建新項目
- 打開Cursor AI，點擊左上角的「檔案」。
- 選擇「新增檔案」或「新增資料夾」，創建新的專案。
- 決定你想要創建的應用類型（網頁、小遊戲、Chrome擴充功能等等）。
第三步：與AI溝通需求
- 按「Command + I」打開AI聊天框
- 透過Superwhisper以自然語言清晰描述（或直接打字）你想要創建的功能。例如：
- 「我想創建一個簡單的網頁，顯示當前時間，並有一個按鈕可以刷新時間。」
- 或：「幫我創建一個Chrome擴充功能，可以為當前網頁生成QR碼」。
3. 使用「規格說明、規則設定、監督指導」的三步驟框架：
- 明確表達目標（例如：創建一個具有登入功能的按鈕，目的在獲得使用者Email） 。
- 建立明確的約束條件（例如「使用Python，保持簡單」）。
- 監督和引導開發過程，確保保持專注。
第四步：生成和測試代碼
- AI會生成相應的程式碼，直接在編輯器中顯示。
- 運行程式碼查看結果（通常Cursor會提供相應的執行按鈕）。
- 如遇到錯誤，直接複製錯誤訊息給AI，不需附上任何說明。
第五步：迭代改進
- 告訴AI需要改進或修改的部分。
- 例如：「把背景顏色改成藍色」。
- 或：「增加一個輸入框讓用戶可以設定提醒時間」。
2. AI會更新代碼以滿足新需求。
3. 持續這個過程，直到達到滿意的結果。
第六步：完善和部署
- 要求AI說明如何保存和部署你的應用。
- 按照AI提供的指示完成部署步驟。
- 如果需要，要求AI說明如何使用你的應用。
Peter Yang在其部落格指出，他花了50多個小時開發AI應用程式，產出如飛機模擬器、星戰X翼戰機，以及殭屍射擊等遊戲。
註解 ：
以上步驟可能會依據不同的專案項目與複雜度而有變化，僅供參考。 同時，程式碼生成後仍需透過github等支援預覽程式碼的平台確認前端產出的成果，並逐步優化後端程式碼。白話來說， 雖然Vibe Coding可以實現「不用寫程式碼」的里程碑，但一般初學者要開發任何軟體產品，仍然需要具備基礎的軟體專案開發知識，才有辦法充分利用AI工具達到理想的成果。
程式設計師要失業了？並沒有
Vibe Coding代表了程式設計的一個全新範式，讓更多人能夠參與到軟體開發的過程中，大幅降低了編程門檻，使非技術人員也能創建功能性應用。但雖然AI已能協助寫出大部分的程式碼，但人類的創意和關鍵決策仍不可被取代。
未來，成為工程師或許不再需要精通程式語言，而是學會如何與AI合作，善用這些強大的工具，才能真正發揮最大效能。也就是說，Vibe Coding不僅是一種技術趨勢，更是一種思維方式的轉變，它讓我們重新思考人類與技術的關係，以及創造力的本質。
現在，完全沒有程式基礎的人也能開始嘗試Vibe Coding，得以體驗AI時代的程式開發樂趣。這不僅是技術的進步，更是創造力的解放。
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資料來源：Andrej Karpathy、Simon Willison’s Weblog、Peter Yang、Niall McNulty
責任編輯：李先泰
