Vibe Coding 掀起一股風潮，為個人工作者與企業帶來不少便利與創新。不過，隨著熱潮蔓延，也有一些人在嘗試過程中踩雷。像近期一位推廣 Vibe Coding 的 AI 講師，由於備課時未妥善保護 API 金鑰，意外被 Google AI Studio多收了高額費用，這類事件在社群間激起不少討論。
事實上，Vibe Coding 的低門檻和速度雖然吸引人，但背後潛藏許多容易忽略的風險，包括帳務控管、資安、程式邏輯審核等，都是不可輕忽的隱患。新手在投入時，除了享受 AI 協作帶來的高效率，有哪些坑要注意呢？
Vibe Coding是什麼？
Vibe Coding（氛圍編碼）是在 2025 年 2月由 OpenAI 共同創辦人之一的安德烈・卡帕斯（Andrej Karpathy）所倡議。從卡帕斯的定義來看，他所強調的 Vibe Coding 與一般由 AI 輔助程式設計有所不同，重點在於透過自然語言驅動完整程式碼生成的體驗，甚至帶有一種彷彿不再需要真正撰寫程式碼的感覺。
Vibe Coding 強調憑藉描述生成程式碼，得以縮短開發時間。2023 年起，隨著 ChatGPT 等 AI 工具興起而蔚為風潮，可說是創作者的福音。使用者只需輸入需求，AI 即可輸出完整程式碼。但若不熟悉資訊原理以及過於強調速成，很容易釀禍。對新手來說，應知悉 Vibe Coding 只是輔助工具，唯有理解其侷限方能安心投入。
Vibe Coding的核心吸引力，在於透過自然語言與 AI 對話，就能快速生成程式碼，幾乎不需要傳統的程式語法訓練，任何人都能動手做出原型。然而，這樣的低門檻並不是免費的禮物，它背後潛藏的風險，正提醒我們在講求速度之餘，不能省略該有的檢核步驟。
整體來看，Vibe Coding 並不是單純的「對 AI 下指令 → 得到結果」，而是一個持續循環、充滿驗證與調整的過程。
從一張Vibe Coding流程圖，檢視可能隱藏的風險
步驟一：提出明確需求
上圖為 Vibe Coding 的完整流程圖，第一步「明確需求」看似基礎，其實是整個流程的核心。因為 AI 並不知道你的真實意圖，它只能根據語言輸入去推測。
這一步要注意的是：如果你所提出的需求很籠統，就會得到模糊甚至錯誤的產出；唯有清楚列出需求，才有可能建立起可檢驗的基準。
小提醒：需求不是寫一段「想做一個履歷形象照產生器」這麼簡單，而是要包含場景、使用者、限制條件與成本邊界等資訊。
步驟二：與AI對話
接著，我們進入「與 AI 對話」與「AI 生成程式碼」的階段。這裡的重點不在於 AI 能不能生出程式，而是我們與其如何對話。
AI 固然可以生成程式片段，但它並不會替你思考資料保護、使用者身分驗證以及設定錯誤邊界等細節。
於是，對話的重點在於產品定義與規格設計：你必須用自然語言不斷補上缺失的規格，把需求轉化為條件與限制。
小提醒：若未歷經這種迭代，就會像近期引起爭議的案例一樣，程式看似完美，但實際上把 API Key 綁在錯誤的地方，最終讓人付出昂貴的代價。
步驟三、四：生成程式碼與檢查
流程往下，來到「理解與檢查」的階段，這是 Vibe Coding 的真正分水嶺。如果你只把 AI 當成一個神奇的黑盒子，程式碼就可能變成不可預測的風險來源。這一步要求我們重新拿回主導權：閱讀生成的程式碼、檢查邏輯是否符合需求以及找出潛在漏洞。如果不合格，就必須回到前一步，調整 Prompt 或規格，重新生成。
小提醒：這種反覆的過程，其實就是程式碼審查（Code Review）的精神。差別在於，傳統工程領域的審查由人類完成，而在 Vibe Coding 的世界裡，審查的責任更重大，因為 AI 生成的東西常常「看起來沒錯」，但實際上可能有不少謬誤。
步驟五：測試驗證
當程式碼通過檢查，下一步便是「測試驗證」。這個階段，包含功能測試、安全測試、效能與成本測試等。Vibe Coding 最大的盲點之一，就是很多人停留在「程式能順利執行」就覺得任務完成，但在真實世界裡，程式要面對的是大量請求、預期之外的輸入、惡意攻擊以及複雜的計費機制。
所以，測試的目的就是要在上線之前，提前揪出這些隱藏風險，避免產品在遇到第一個真實用戶到來時就發生崩潰。
步驟六：設定監控
測試之後還不算結束，因為即便程式能順利執行，系統仍然需要「監控」。這個環節很重要，可視為是最後一道保險。如果沒有做好監控，你可能在幾天後收到一張天價帳單，或在系統崩潰時才發現漏洞。透過監控，可以讓你即時看到資源消耗、異常行為與效能瓶頸，把諸多的意外變成可控事件。
步驟七：部署上線
完成以上的步驟，最後才是「部署上線」。這一步雖然被放在流程尾端，卻不應被視為結束。因為每一次部署，都意味著流程會再次啟動：需求更新、對話修正、程式再生、檢查與再做一輪測試。Vibe Coding 的真正價值，不是一次性的生成程式，而是讓快速嘗試與快速修正充滿可能性。這整個循環看似枯燥，卻只有在你願意承擔檢查、測試與監控的責任時，才能彰顯其價值。
換句話說，這張流程圖所描繪的不是一條直線，而是一個責任迴路。它提醒我們：Vibe Coding 固然能讓人感受到速度的快感，但不能替你省略驗證、監控與風險控管等工作。真正懂得用 Vibe Coding 的人，不會因為 AI 幫你產生了幾千行程式就沾沾自喜，而會在每一個環節設下防線，讓這些程式碼能夠更穩健地執行。
初學者注意！入門 Vibe Coding 必須把握幾個原則
對初學者來說，入門 Vibe Coding 必須把握幾個原則：
原則1： 先建立基本認知，避免盲目依賴 AI
原則2： 透過程式碼審查作為防線，以確保程式品質
原則3： 將測試視為必要流程，而不是可有可無的步驟
原則4： 培養正確心態，把 Vibe Coding 當作輔助工具，而不是取代專業的捷徑。唯有這樣，方能逐步打造可持續發展的開發模式。
隨著 AI 技術更趨成熟，Vibe Coding 勢必對產業結構帶來深遠影響。它可能加速產品開發週期、降低創新門檻，甚至重塑軟體產業的分工。然而，真正能在這股潮流中脫穎而出的，將會是那些懂得把握細節、強化驗證與控管的先行者。因為在快速迭代的時代，價值並不只來自速度，而是來自能否兼顧速度與穩健的平衡。
