影片|Vibe Coding是什麼?3款好用AI工具+6步驟教學,程式小白上手必懂!
影片|Vibe Coding是什麼?3款好用AI工具+6步驟教學,程式小白上手必懂!

Vibe Coding是什麼?

隨著生成式AI進入爆發生長時期,2025年初自美國矽谷颳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
近日,《柯林斯字典》(Collins Dictionary)就將2025年度詞彙頒給了「Vibe Coding」。官方說明,儘管科技專家們仍在爭論這種做法是革命性的還是魯莽的,但這個詞的影響力早已遠遠超出了矽谷,它反映了一種更廣泛的文化轉變,我們正走向AI輔助的新時代。

另外,在Vibe Coding風潮中,其中Anthropic旗下的Claude系列模型,被認為是擁有最強大寫程式能力的AI模型

而除了Claude系列,好用的Vibe Coding工具有哪些?《數位時代》整理Vibe Coding來源、與LLM Coding的差異,以及幾款常用工具,帶讀者探索全新的程式設計方式。

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:

  1. 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。
  2. 支援多種AI模型:如ChatGPT、Claude 3.5和DeepSeek等。
  3. 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。
  4. 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:

  1. 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。
  2. 支援多種程式語言:可生成Python、JavaScript等多種語言的代碼。
  3. 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)。

延伸閱讀:Vibe Coding首選AI模型是它!Claude為何最會寫程式?官方透露3大關鍵

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:

  1. 可與Cursor、ClineWindsurf等編輯器配合使用。
  2. 人類說話速度比打字快3-5倍(150+ WPM vs. 40-80 WPM),提升開發效率。
  3. 減少鍵盤使用,降低人體工學問題,提供更自然的互動方式。

延伸閱讀:Vibe Coding新神器?Google推Firebase Studio,一句話「打造App」還能一鍵佈署

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。
創造模式.jpg
先在設定中創造新模式。
圖/ Superwhisper
  1. 選擇「自訂」來建立新模式。
  2. 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。
設定.jpg
記得調整想使用的模型,並將Voice mode底下的語言調整為中文;最後,在Activate when using中點選Cursor。
圖/ Superwhisper

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。

語音編碼.jpg
點選左下角的「Python模式」處,就可以切換模式。
圖/ Superwhisper

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

  1. 下載並安裝Cursor AI(或其他)。
  2. 訪問Cursor官網下載安裝軟體。
  3. 註冊帳號並登入,獲取兩週免費試用。
  4. 設定偏好配置。
  5. 選擇你偏好的AI模型(Claude在程式碼生成方面表現較好)。
選擇模型.jpg
選擇要使用的模型種類。
圖/ Cursor AI
  1. 開啟實驗性功能如「Auto Run模式」以獲取更好體驗。
自動生成.jpg
開啟實驗性功能如「Auto Run模式」以獲取更好體驗。
圖/ Cursor AI

第二步:創建新項目

  1. 打開Cursor AI,點擊左上角的「檔案」。
  2. 選擇「新增檔案」或「新增資料夾」,創建新的專案。
  3. 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

  1. 按「Command + I」打開AI聊天框
  2. 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」。
  1. 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

  1. AI會生成相應的程式碼,直接在編輯器中顯示。
  2. 運行程式碼查看結果(通常Cursor會提供相應的執行按鈕)。
  3. 如遇到錯誤,直接複製錯誤訊息給AI,不需附上任何說明。
結果.jpg
可以透過自然語言,要求Cursor生成出特定的網頁功能。
圖/ Cursor AI

第五步:迭代改進

  1. 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」。
  1. AI會更新代碼以滿足新需求。
  2. 持續這個過程,直到達到滿意的結果。

第六步:完善和部署

  1. 要求AI說明如何保存和部署你的應用。
  2. 按照AI提供的指示完成部署步驟。
  3. 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。

延伸閱讀:Gemini推Canvas新功能!不只幫忙寫作還可「Vibe Coding」:拋一句提示就能寫遊戲
台積電工程師的一天!6AM~10PM時程表一次揭曉,還有「台積電之歌」

資料來源:Andrej KarpathySimon Willison’s WeblogPeter YangNiall McNulty

責任編輯:李先泰

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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