顧能（Gartner）預測，到2028年，企業生產環境中的軟體將有40％是使用Vibe Coding（氛圍開發）技術與工具所建立。由此可預見在未來職場，運用AI寫程式將是如同操作Excel一樣的基本技能。
「我遇到一個很白痴的工作，就是要開統編。」陳以婕說。身為「生成式AI年會」前社群社群負責人，每月小聚60人、每年大會600人，活動結束就要逐筆核對發票抬頭與統編。錯字、無效統編層出不窮。處理這些事情並不難，但會榨乾人心，日積月累地啃掉時間與心情。
如果有一個系統可以處理雜事，那該有多好？畢竟所有工作者的日常事務中，總有讓人抓狂的小事。
陳以婕不是工程師，頂多上過一些線上程式課程，算是「程式麻瓜」。她決定嘗試開發一個統編比對工具。理由坦白到讓人會心一笑，「慢慢處理統編也可以啦，但是只要我省下愈多時間，就有愈多時間躺在床上耍廢欸！」動機聽來好笑卻直擊人性：把討厭的事縮小一點，就能多掌握一點人生。她後來真的做出「公司統編抬頭比對工具」，支援匯入資料、自動比對並匯出結果，從此把最煩的一段流程塞給AI。
跟AI跳恰恰很正常，表明「需求」最重要
陳以婕的方法並非大家所想像中優雅地輸入需求，AI便自動處理完一切。Vibe Coding（氛圍開發）雖然有一個充滿快活氣息的Vibe字，但目前的過程仍有點手工藝的味道。
陳以婕會在ChatGPT、AI編輯器Cursor和Windsurf之間不斷來回溝通，最常見的流程就是：貼需求→獲得程式碼→跑失敗→貼錯誤→再試一次。她不會假裝自己看得懂程式碼，也不覺得看不懂有什麼關係，只是不斷把任務切分到最小，一個個擊破。
「挫敗難免啦。」但成功之時，陳以婕能感受到足以抹平所有狼狽的成就感，「哇，那一刻我真的體會到工程師有創造世界的能力。」
打開寫程式這扇門，猶如手上握有無限可能性的錘子，可以敲打一切看不順眼的釘子。像是家裡需要另聘印尼籍的移工成為看護，希望能在LINE群組內實現語言翻譯，讓多位家人可以跟看護溝通。
這一次在工程師好友的協助下，她沒有直接寫程式，而是嘗試「先寫需求」：長輩不會設定，所以設計成只要有一個人會設定就好；不只翻譯，還要能動態擴增語言；每一次翻譯都有成本，必須加入「通關密語」做權限控管。
最後，她做出LINE機器人，透過大型語言模型作為翻譯中介，再把訊息整理回群組，讓家人與看護得以自然溝通。真正的難點不在寫程式、串接和金鑰，而是在一開始把情境、角色、限制講明白。當說明清楚了，AI反而更聽話。
注重速度與激情，就有AI小精靈潛能
說清楚問題、需求、規格，將會是未來跟AI溝通最重要的能力。由於陳以婕也有投入AI工作坊，帶著更多程式麻瓜解決工作上的疑難雜症，「常常他們嘴上說A，要解決的卻是B，很多時候我們不是在教怎麼用AI，而是在做思維訓練。」
要怎麼培養這種能力？陳以婕雖然沒有一個系統性的答案，人格特質卻顯露了一切。她有一個習慣，會記錄下自己每天的工作時間、每一個任務又花了多少時間，「接案仔當然要精打細算啊，要是花太多時間很不划算。」在意自己的時間，就有強化效率的動力，同時逼迫思維進化。
還有另外一個特質，「我會跟ChatGPT吵架，甚至吵到額度都用完了。」陳以婕笑說。吵架的本質其實是「澄清」，不排除她跟ChatGPT吵架的內容或許有不合理之處，但那也是一次次釐清需求的過程。
正是這種不斷與AI碰撞的過程，讓技術不再冰冷，反而成為一種能實現個人意志的創造，並且打開了更多的可能性。陳以婕不願意代表其他人發言，斟酌一會說：「AI真的給我這類的文職生，一個思考其他職涯可能性的機會。」就算現在沒有需要Vibe Coding的題目也沒關係，她長期沉浸在AI社群裡，看過最真實的一幕，「所有人都很FOMO（錯失恐懼症，fear of missing out），最後真正成為很會使用AI的人，可能只有1％。」
慢慢來，先有需求再說。所以現階段陳以婕不急著稱自己為「開發者」：「我認為差別在於：你知不知道自己在寫什麼（程式碼）。」她承認現在還是有很多看不懂的片段，但願意慢慢把黑箱變成玻璃箱，至少理解哪一段在做什麼、哪一段可以被替換，「我現在可以說的是，我是AI小精靈啦！」
陳以婕
社福系畢業、曾任專案經理，從程式小白升級為AI小精靈，喜歡在AI、開源社群擔任閃閃發光的小螺絲釘
她的Vibe Coding工具包
ChatGPT：大語言模型聊天機器人
Cursor：AI程式編輯器
Windsurf：AI程式編輯器
Lovable：AI網頁、App開發工具
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責任編輯：謝宗穎
