氛圍編碼時代來了！從零開始用 AI 寫程式，一步步成為「不打碼」工程師

生成式 AI 進入寫程式領域，已經不是「會不會」的問題，而是已經來了，而且來勢洶洶。

你可能聽過一句話：「AI 不會取代工程師，但會讓會用 AI 的人取代不會的人。」但現在，這句話又得升級了——你甚至可以不是工程師，就能用 AI 寫出可用的 App。

這一切都拜一種新寫法所賜，它被稱為「氛圍編碼」。

🌈 什麼是「氛圍編碼（Vibe Coding）」？

這個詞由 OpenAI 前研究總監 Andrej Karpathy 提出，他的定義非常詩意：「有了 AI，寫程式變成一種跟隨當下情境氛圍的流程，你甚至可以忘記程式碼的存在。」

白話文就是——只要你有需求、有想像力，AI 就能幫你寫出程式碼。

寫程式不再是「工程師的技能」，而是一種「思維的交互」。Vibe Coding 的誕生，讓每一個創作者、設計師、PM、小老闆，甚至學生，都能踏入開發的世界。

🪜 氛圍編碼實戰五步驟：從發想到上線

步驟一：選擇合適的 AI 程式開發平台

要讓 AI 寫程式的過程事半功倍，第一步就是選對工具。以下推薦幾個主流的平台，各有特色：

• Cursor：結合 ChatGPT 的 VSCode 變體，能即時在程式中補充、解釋、修正，超適合初學者。
• Replit Ghostwriter：雲端開發平台，從寫到部署一站搞定，介面友好。
• Claude + Code Interpreter：語意理解超強，適合資料分析、邏輯推演。
• GitHub Copilot：工程師愛用工具，寫一半自動幫你補齊，整合性極佳。
• Gemini Code Assist：整合在 Google 產品中的輔助工具，例如 Colab、Android Studio。
• 🚀 Gemini CLI：終端機控者的最愛！能用指令與 Gemini 對話、寫檔、部署。想變成 AI 黑客風開發者，必玩這套。

如何選擇？ 建議你根據用途決定：

• 想學語法：Cursor
• 想快速建站：Replit
• 偏好指令流：Gemini CLI
• 要整合 GPT API 做產品：Claude 或 Copilot

步驟二：描述需求，像寫劇本一樣具體

AI 不是通靈大師，它是語言模型。提示詞的清晰度，決定了輸出程式碼的品質。一個好的提示詞應該包含具體的功能、風格與技術棧。

🎯 範例提示詞：

1

請幫我用 JavaScript 建一個互動式網站，畫面要活潑，可以播放動畫、背景音樂，並顯示即時天氣資訊，整體體驗要像進入一個小型遊樂園。

提示詞訣竅：

• 指定語言：JavaScript、Python、Vue…
• 指定介面風格：活潑、極簡、卡通風
• 指定功能模組：播放音樂、表單驗證、串接 API

步驟三：迭代調整程式碼，把它當成對話

AI 第一次生成的程式碼很可能不完美，就像一份半熟的漢堡排——可以吃，但還沒熟透。這時你需要跟 AI 展開「對話式 Debug」，逐步優化。

🔧 常用提示詞大全

AI 是你的副駕，不是自駕車。你給方向，它幫你補路。

步驟四：部署與交付，讓你的專案上線

程式寫出來，還得部署到伺服器才能被大家看見。這一步驟不難，但很關鍵！AI 同樣能在此提供極大幫助。

🛠 AI 能幫你做什麼：

• 生成 Dockerfile、.env、vercel.json 等部署設定檔
• 撰寫 CI/CD 腳本（如 GitHub Actions）
• 協助建構環境變數、權限設定、伺服器配置
• 提供自動化測試、報錯追蹤的程式碼（可整合 Jest、Sentry）

🎯 範例提示詞：

1

請幫我建立一個 GitHub Actions workflow，讓這個 Next.js 專案在 push 到 main 分支時，能自動部署到 Vercel。

開發只是開始，部署才是上場。

步驟五：拆解複雜任務，一個個搞定

當你想做的不是單一功能，而是一個「完整作品」（如 AI 聊天機器人、訂閱制網站）時，千萬不要一次把所有需求丟給 AI。

直接對 AI 說：「請幫我做一個支援會員登入、即時通訊、留言功能的網站」，十之八九會得到一坨無法執行的混亂程式碼。

🔑 任務分解：將複雜需求化為具體步驟

正確的做法，是把一個龐大的目標拆解成一塊塊積木，再引導 AI 一塊一塊蓋起來。

如何請 AI 協助拆解任務？

你可以用這樣的開場白，請 AI 幫你規劃專案藍圖：

我要開發一個 XXX 系統，請幫我拆解成 5~7 個具體的小任務，並針對每個任務簡要說明推薦使用的技術工具與實作方向。

👀 範例提示詞：

1

我想做一個支援登入、留言、通知的聊天室網站，請幫我拆解成幾個核心開發任務，並說明每一步推薦使用的技術。

AI 可能會回覆你這樣的任務清單：

1. 使用者註冊與登入模組
   　→ 使用 Firebase Authentication + OAuth 第三方登入（Google / Facebook）

2. 即時聊天系統
   　→ 使用 WebSocket 或 Firebase Realtime Database 建立訊息流

3. 資料儲存與歷史訊息查詢
   　→ 使用 Firestore 存取用戶與訊息紀錄

4. 即時通知系統
   　→ 使用 toast + badge 效果 + Firebase Messaging

5. RWD 響應式前端建構
   　→ 使用 Tailwind CSS / Bootstrap + React or Next.js

6. 部署與測試
   　→ 上傳至 Vercel，整合 CI/CD，進行基本測試與錯誤追蹤

如何逐步實作拆分後的任務？

有了任務清單後，你只需要一次專注一項，對 AI 下達指令：

1

請幫我完成第 1 項任務：使用 Next.js + Firebase Authentication 完成使用者註冊與登入功能，支援 Google 與 Facebook 第三方登入。

接著，你可以進入「細節調整對話」模式，搭配以下進階提示詞：

「登入流程目前沒處理錯誤，請加上失敗提示訊息」

「幫我把登入後導向首頁，並顯示用戶暱稱」

「請加上使用者登入後的個人資訊畫面，顯示 email 與大頭貼」

完成一項後，再進行下一項，整個開發過程就像玩任務卡牌遊戲一樣清晰。

🎯 Bonus：把 AI 當你的專案經理

你可以直接對 AI 下達一個長期追蹤用的提示詞，讓它成為你的 PM：

1

接下來我會逐步開發這個聊天室專案，請你擔任我的專案經理。請記錄每個已完成與未完成的任務，並在我需要時提醒我專案進度。

這個提示詞在 Cursor 或 Gemini CLI 這類支援長對話上下文的工具中特別有用。你甚至可以請它產出專案管理表格：

1

請幫我把剛剛拆解的任務整理成 Markdown 表格，欄位包含：任務名稱、功能說明、預估時間、目前狀態（未開始 / 開發中 / 已完成）。

這就等於你擁有了一個不抱怨、不請假、不怕加班的「AI 專案經理」。

🚀 進階延伸玩法：導入團隊分工

如果你有夥伴一起開發（例如設計師、後端工程師），也能請 AI 協助分工：

1
2

請幫我依據剛剛的任務列表，標記出哪些任務偏前端、哪些偏後端、哪些是設計需求，方便我們團隊分工。

🤔 為什麼任務分解如此重要？

因為在 AI 時代，真正的開發能力不再只是你會寫多少語法，或能手刻幾百行程式碼。

核心能力在於：你能不能把一個「抽象需求」拆解成「可落地的小任務」，再引導 AI 一步步完成它。

這才是氛圍編碼的最強應用：用對話完成開發，用拆解推動產品落地。

不會打程式沒關係，先學會怎麼問問題、拆任務、給上下文，你就能讓 AI 幫你完成從 0 到 1 的開發歷程。

🧭 結語：你不是不會寫程式，而是還沒換對方法

氛圍編碼，不只是技術的演進，更是創作思維的釋放。

你可以不懂變數、不熟語法、不擅排錯，但只要你敢說出需求，AI 就能陪你把點子變現。寫程式，已經從「打字工作」變成「對話式創作」。

AI，是你的副駕駛，而你是靈感與決策的掌舵者。