《零基礎學 Vibe Coding》線上補充教材

給買了書、還沒動手寫程式的你:先看這份,再翻書

這份簡報怎麼用

🧭

讀書前

先看一輪導覽,知道整本書在講什麼、哪一章對你最有用

📖

讀書中

讀到卡關的章節,回來對照同一節的投影片,換一種方式理解

🔁

讀完後

快速複習,把重點濃縮成一張張可以重看的投影片

訂閱電子報,追蹤更多實作案例

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Vista 電子報 QR Code每週一封,AI 與 Vibe Coding 實作紀錄|iamvista.substack.com

🛠️

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這本書解決什麼問題

這本書解決什麼問題

市面上多數程式書教你語法規則,這本書教你怎麼把需求說清楚,讓AI幫你把它變成看得到、用得到的成品。

  • 補上市面教材少講的兩塊多數教材只講網站,這本書刻意把網站、App、工作自動化工具這三大類都涵蓋進去
  • 不用先懂程式語言從自然語言下手,對零基礎讀者友善
  • 帶你看真實案例按摩師、行銷經理、教師、創業者,不是想像中的示範用假資料

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https://vista.im/vibecoding

Vista(鄭緯筌)

Vista(鄭緯筌)

《零基礎學 Vibe Coding》作者

專注用AI打造一人公司的商業模式與內容系統,這本書整理的是他自己這幾年帶零基礎學員做出真實作品的方法。

全書地圖:十四章分四個階段

graph TD A["觀念與工具<br/>第1~3章"] --> B["第一個作品與提示詞<br/>第4~7章"] B --> C["四個實戰作品<br/>第8~11章"] C --> D["把關與長路<br/>第12~14章"]

全書十四章分成四個階段,這份教材的第1、2部對應第一階段的開場(觀念與工具)

三條閱讀路線,找到你的起點

🌱

完全零基礎

從第1章開始,一頁都別跳,第4章的待辦清單App是你的第一個作品

有AI使用經驗

快轉到第3章挑工具、第5章學提示詞框架,再直接進四個實戰作品

🚀

已經在做作品

跳到第8~11章對照你正在做的專案,第12章補品質把關的知識

九個部分,帶你走完整本書(1/2)

  1. 01

    Part 1 為什麼是現在

    觀念重組:破除心理障礙、認識定義與邊界

  2. 02

    Part 2 工具與環境

    先搞懂你在跟誰合作,再挑順手的兵器

  3. 03

    Part 3 第一個作品:從構想到上線

    從一個念頭,走到一個能打開的網址

  4. 04

    Part 4 提示詞的藝術

    CLEAR框架與十個場景範本,可直接照抄

  5. 05

    Part 5 看懂與修好:讀程式碼與除錯

    不用會寫,但要看得懂、除得了錯

九個部分,帶你走完整本書(2/2)

  1. 06

    Part 6 四個作品,一套心法

    網站、名單磁鐵、銷售頁、數據儀表板,同一套五拍

  2. 07

    Part 7 品質把關與風險

    把AI程式碼的信任,收攏到剛剛好的範圍

  3. 08

    Part 8 下一步與2026趨勢

    從一個人的作品,到推得動的組織與觀念更新

  4. 09

    Part 9 這一部給你書以外的東西

    從讀完書,到今天就開始動手

這份簡報的四個約定

🔗

先類比再術語

每個抽象概念先給生活化比喻,再講技術名詞

📍

呼應書中脈絡

每一頁的內容都緊扣書中對應章節,方便你對照著讀

📊

數據都附來源

引用的每個數字都標明查證日期與出處,查得到才敢講

🙅

不推銷

這是教材不是招生簡報,不會每三頁就叫你買課

讀完這本書,你能做出什麼

🌐

個人品牌網站

像vista.tw這樣的內容型網站

🛒

銷售頁與報名頁

新產品上市或課程開賣的轉換頁

待辦清單App

你的第一個能新增刪除的互動應用

📱

客製小工具App

解決你自己生活或工作的一個具體問題

🧲

名單磁鐵系統

自動收集名單、寄送資料的獲客流程

📊

數據儀表板

把Excel報表變成一眼看懂的互動圖表

一句話定調

這本書要教你的,不是程式語法,而是把想法變成成品的能力。

01

為什麼是現在

觀念重組

三小時,一個不會寫程式的人上線了

他是一位按摩師,完全沒有寫過一行程式,連程式編輯器長什麼樣子都沒看過。

在一場Vibe Coding實戰工作坊裡,他只做了一件事:把自己的服務項目、價格、預約方式,用最平常的話講給AI聽。

三個小時之內,他有了一個可以放上網、讓客人直接看到並預約的服務銷售網頁。

七個真實案例,不是特例

書中紀錄的真實案例

🏠 作者重建個人網站 2026年初春,用AI協助完成,成果可在vista.tw檢視
📊 行銷經理做客戶儀表板 兩週內獨立完成,原本要靠工程團隊
💼 自由工作者做品牌網站 只花了一週,完成個人品牌網站
🎓 教師做互動測驗平臺 讓學生的課堂參與度提升了30%
🚀 創業者做MVP原型 四週內完成,成功吸引到第一筆投資
💆 按摩師做服務銷售頁 完全沒有程式基礎,三小時內架好服務銷售網頁
讀者五分鐘體驗 用ChatGPT或Claude,5分鐘做出一個完整的Todo App

Vibe Coding是什麼

「你不需要事先學習任何程式語言,而是用自然語言,也就是你平常說話、寫字的方式,告訴AI你想要什麼,AI就會自動生成可以運作的程式碼。」
— 書中原文

學習曲線差多少

傳統程式學習路徑

  • 搞清楚語法、框架到實作
  • 往往至少需要一年以上的投入

Vibe Coding

  • 同樣的產出
  • 壓縮到幾週,甚至更短的幾天

AI寫程式時間軸:從工具普及到正式命名

2023

ChatGPT引爆熱潮

多數人第一次意識到AI能幫忙寫程式,但多半還停在單純問答

2024

AI工具普及

GitHub Copilot等工具被廣泛採用,AI仍被當成寫程式的副駕駛

2025-02

Karpathy提出「vibe coding」

在X上首次使用,形容自己完全跟著感覺走寫的隨性週末小專案,他本人明講這不是拿來做正式產品的做法

2025-11

Collins Dictionary年度詞

官方定義為用自然語言透過AI把想法轉成程式碼的軟體開發形式

三種開發路線,你正站在哪一種

🛠️

傳統開發

彈性最高,但門檻也最高,得先學會程式語言

🧱

No-Code

門檻低,靠拖拉組裝,但彈性受限於平臺提供的積木

💬

Vibe Coding

用自然語言溝通,彈性接近傳統開發,門檻卻大幅降低

Vibe Coding不是什麼

其實是這樣

  • 需要清晰的邏輯思維與精準的需求描述能力
  • 技術門檻降低了,思維門檻反而提高了
  • 適合先做出最小可行版本,而不是一次到位

常見迷思

  • 不是完全不用懂任何邏輯
  • 不是丟一句話就能拿到完美成品
  • 不是只要會打字,人人結果都一樣

誰適合Vibe Coding

🎯

需求描述力

能把模糊的想法說成AI聽得懂的具體規格

🧩

邏輯思維

知道一件事該先做什麼、後做什麼

🔍

品質判斷力

看得出AI的產出哪裡不到位,不是照單全收

📚

持續學習心態

工具每季都在變,願意跟著更新用法

🔁

耐心迭代毅力

第一次不會完美,願意來回修正到滿意為止

核心工作流程循環

graph LR A["描述需求<br/>像點餐一樣說清楚"] --> B["AI生成<br/>後廚出餐"] B --> C["檢視成果<br/>試吃"] C --> D{"滿意嗎?"} D -->|還不夠好| A D -->|滿意| E["完成"]

Vibe Coding核心工作流程:描述、生成、檢視、修正的循環

循環四步驟在做什麼

  • 描述需求

    把你想要的功能、外觀、限制條件說清楚,愈具體愈好

  • AI生成

    AI依照你的描述,產出可以直接執行的程式碼

  • 檢視成果

    打開瀏覽器或App,看功能對不對、順不順

  • 修正調整

    把不滿意的地方講給AI聽,一輪一輪修到你滿意為止

能力邊界四象限

書中談的能力邊界

🟢

做得到

待辦清單App、個人網站、簡單的自動化流程,這些零基礎也做得到

⚠️

做得到但你會後悔

沒做好安全把關就直接收金流、大流量正式上線卻沒人審查完整程式碼

📌

需要人補位

資安檢查、效能優化、跟舊系統整合,AI能協助,但你自己得懂得驗收

🔴

暫時做不到

完全不懂需求也不檢查成果,指望AI獨立扛起整個企業級系統

一句話記住這個門檻

「Vibe Coding一方面降低了技術門檻,但另一方面卻也提高了思維門檻。」
— 書中原文

動手前,你需要準備什麼

書中的準備建議

一個AI帳號 ChatGPT、Claude或Gemini任選一個,免費方案就能開始
一臺能上網的電腦或手機 瀏覽器就是你的工作環境,不需要額外安裝
把需求說清楚的耐心 愈具體愈好,這比會不會寫程式重要
願意來回修正的心態 第一次不會完美,這是常態不是失敗

五分鐘體驗:現在就試試看

PROMPT
請幫我做一個簡單的待辦事項 App,
可以新增、完成、刪除待辦事項,
使用簡潔的白色介面,
請用一個 HTML / CSS 檔案完成。
OUTPUT
完整可執行的Todo App,不到50行程式碼(書上實測結果)

把這段話原封不動貼給ChatGPT或Claude,5分鐘內看看會發生什麼事

💡

你剛剛做的,就是Vibe Coding

不到50行程式碼,你完成了本章故事裡按摩師做過的事:把需求說清楚,讓AI把它變成看得到、用得到的東西。

這就是整本書要教你的核心動作

從機器碼到自然語言,門檻一路在降

1

機器碼與組合語言

工程師要直接跟硬體對話,門檻最高

2

高階語言

C、Java等,讓人用更像英文的方式寫程式

3

框架與函式庫

大量重複工作被封裝好,專注在業務邏輯

4

自然語言(Vibe Coding)

直接說出需求,AI負責轉成可執行的程式碼

三條閱讀路線:看你想先做哪一類

1

共同起手式

第1至3章:搞懂定義、認識AI夥伴、挑對工具,三條路線都從這裡開始

2

路線A:網站/銷售頁/儀表板

第8至11章:vista.tw、solo.tw等實戰案例都在這裡

3

路線B:App、互動小工具

第4章:從待辦清單App開始練手

4

路線C:工作自動化工具

第5.5節十個職場提示詞範本、第14章五個臺灣產業案例

5

三條路線共同的收尾

第6至7章學會讀懂與除錯、第12至13章顧品質與長期經營

不論你是哪種類型的讀者,Vibe Coding的學習曲線都是令人鼓舞的。
書中原文

為什麼是現在:AI跨過的三個門檻

🧠

理解完整需求

不再只是回答單一問題,能抓住一整段複雜的描述

🏗️

生成完整專案

一次產出多個檔案,而不是一段段程式碼片段

🔧

自主除錯

看得懂錯誤訊息,自己嘗試修正,不用你逐行debug

各工具採用率變化:1月到7月

JetBrains 2026年調查

Claude Code採用率

39%
+21pt

Codex採用率

16%
+13pt

各工具採用率變化

資料來源:JetBrains《Developer Ecosystem Survey 2026》,調查於2026年5至7月進行,樣本逾15,000名專業開發者,發布於2026年8月。Claude Code/OpenAI Codex/Cursor基準期為2026年1月,GitHub Copilot基準期為一年前。

使用度與信任度的落差

Stack Overflow 2025年調查

使用或計畫使用AI

84%
+8pt

信任AI準確性

29%
-11pt

使用度與信任度落差

最花時間的痛點

資料來源:Stack Overflow《2025 Developer Survey》,調查於2025年5月29日至6月23日,49,000+份回覆、177國,發布於2025年12月29日(截至2026年8月25日仍是最新公布結果的年度調查)。

開發者使用AI編碼的頻率

JetBrains 2026年調查

每週使用AI編碼

90%

每日使用

68%

使用頻率分布

資料來源:JetBrains《Developer Ecosystem Survey 2026》,2026年8月發布:90%專業開發者至少每週使用AI編碼agent,其中68%達每日使用頻率;圖表為推算後的頻率分布,非原始調查逐項欄位。

企業採用的市場規模

Gartner估算

企業市場規模

US$98~110億

Fortune 100用Copilot

90%

企業AI編碼agent市場規模

2027年預測

資料來源:Gartner估算,經Enterprise DNA轉述,2026年4月數據。90% Fortune 100採用GitHub Copilot一數字為多篇2026年二手報導引用,未查到官方一手發布連結,僅供參考。

⚠️

數字要挑血統

網路上常見「AI現在寫全球約41%的程式碼」這類說法,但查證後找不到可追溯的一手來源,本教材刻意不採用。

查得到出處的數字才敢放進投影片,查不到的一律不用

⚠️

浪頭另一面,藏著代價

2026年不只有效率的故事,資安漏洞與程式碼品質下滑的案例也在浮現,這些不是危言聳聽。

完整的數據與案例,留到第7部品質把關與風險再攤開來看

邊界之外的三個提醒

  • 能做不代表該做

    做得出來的東西不等於可以直接上線收錢,金流與個資要多一層把關

  • 先求能動,再求完美

    MVP先驗證需求方向對不對,細節優化留到後面幾輪

  • 看不懂就先別上線

    如果完全看不懂AI改了什麼,先問清楚再繼續,這是第12章會細講的品質把關

這一章,記住五件事

01

01

重點不是你會不會寫程式,而是你能不能把需求說清楚

02

02

核心工作流程是描述、生成、檢視、修正的循環

03

03

2026年是入門的最佳時機,AI已經跨過三個關鍵門檻

04

04

技術門檻降低了,思維門檻反而提高了

05

05

適合的人具備五項能力:需求描述、邏輯思維、品質判斷、持續學習、耐心迭代

第1章小結

你不需要先變成工程師,才能開始做出你想要的東西。

90%

每週使用AI編碼的專業開發者

現在,已經是多數人的日常

2026年8月,JetBrains調查

JetBrains《Developer Ecosystem Survey 2026》,2026-08

02

工具與環境

先搞懂你在跟誰合作,再挑順手的兵器

認識你的AI夥伴

把 Vibe Coding 比喻成蓋房子:AI 助手就是你最得力的工班師傅,你負責描述想要的房子,它負責把想法變成看得到的成果

🏗️ 生成程式碼 從零寫出完整功能
📖 解釋程式碼 用白話說明邏輯
🔧 修正錯誤 找到並修復Bug
📊 資料處理 清洗、轉換、分析
🎓 學習教練 解答疑問、給建議

三大主流AI助手比較

🟢

ChatGPT

生態系最成熟,外掛與教學資源最多,什麼都想試就選它

🟠

Claude

程式碼品質與長上下文表現領先,Artifacts即時預覽最流暢,本書主力推薦工具

🔵

Gemini

深度整合Google服務,上下文視窗最大,已在用Workspace的人首選

哪個AI助手最適合你?

graph TD A[你的主要需求是?] --> B["寫程式/做專案<br/>需要高品質程式碼"] A --> C["搜尋/整合資料<br/>需要最新資訊"] A --> D["通用/多功能<br/>各種任務都想做"] B --> E[Claude] C --> F[Gemini] D --> G[ChatGPT]

決策樹改繪自書中原圖

模型選擇指南

🐘

大模型

Opus/GPT-4o:能力最強,速度較慢,適合複雜任務

⚖️

中模型

Sonnet/GPT-4o:速度與能力平衡,是日常首選(書上此處兩級都舉GPT-4o為例)

🐇

小模型

Haiku/GPT-4o mini:最快最省,適合簡單問答

免費 vs. 付費方案

免費方案夠用嗎?

  • 核心功能都在:對話、生成程式碼、分析資料
  • 足夠日常學習與體驗
  • 限制是每日/每月訊息量有上限,且無法用最強模型

什麼時候該升級?

  • 每天都在用,額度已經不夠
  • 要處理大型專案,上下文長度不足
  • 任務愈來愈複雜,需要最強模型
  • US$20/月:3天Excel報表 vs. 30分鐘完成,換算下來比外包便宜太多

對話的藝術:問出好問題

PROMPT
基本句型:請幫我用〔技術〕做一個〔功能〕,要求〔條件〕
範例:請幫我用Python做一個CSV轉換工具,輸入銷售數據
OUTPUT
進階句型:我是〔角色〕,需要〔目標〕。目前狀況是〔背景〕,請〔具體要求〕
範例:我是行銷專員,需要活動報名表單,請做一個有姓名、電話、場次選擇的網頁,配色用品牌綠色系

好問題會給足夠的上下文,就像點餐說「冰美式,少冰、不加糖」而不是「給我一杯飲料」

迭代對話

👤
請做一個待辦事項網頁
🤖AI
好的,這是基本版(顯示程式碼)
👤
加上「完成」勾選功能,完成的項目要有刪除線效果
🤖AI
已加上勾選和刪除線效果,配色也可以再調整

上下文視窗有多大?

AI的記憶容量:對話超出範圍就會開始「忘記」

GPT-4o 約可讀

10萬字中文

Claude Sonnet 約可讀

15萬字中文

Gemini Pro 約可讀

150萬字中文

上下文視窗容量(K tokens)

資料來源:書中整理;容量為書中2026年中資訊,各家模型持續升級調整

上下文管理最佳實踐

一個任務,一個對話

一個任務開一個新對話 不要把所有事情塞進同一串對話
善用Claude Projects 把公司簡介、專案需求、程式風格設定好,每次自動帶入
對話變長就重開 超出上下文視窗,AI會開始「忘記」最早的內容

三個進階技巧

🎭

角色設定

給AI一個身分,例如「你是資深前端工程師」,回答更專業

🐘

拆解任務

大象要一口一口吃,複雜需求拆成多個小步驟逐一確認

🔁

自我審查

請AI檢查自己寫的程式碼,這是免費的Code Review

常見問題排除

  • AI答案不對

    AI會發生「幻覺」,自信給出錯誤資訊;養成實際執行、驗證結果的習慣

  • 額度用完了

    簡單問題用小模型、問題一次說清楚、同時註冊2至3個平臺交替使用

  • 程式碼執行出錯

    把錯誤訊息直接貼給AI,說清楚看到什麼、期望什麼,讓它幫你排除

🧰

為什麼需要專門工具?

用聊天AI手動複製貼上程式碼,效率終究有限。專門的開發工具解決三個核心問題:自動化管理(AI直接改對位置)、即時預覽(邊做邊看成果)、一站式體驗(從構思到上線一氣呵成)。

AI助手負責「想」,開發工具負責「做出來、看得到、上得了線」

從聊天到專業開發工具

graph LR A["Level 1<br/>AI 聊天視窗<br/>ChatGPT/Claude<br/>手動複製貼上"] --> B["Level 2<br/>AI 開發平臺<br/>Lovable/Antigravity<br/>自動部署上線"] B --> C["Level 3<br/>AI 程式編輯器<br/>Cursor/Claude Code<br/>完整開發能力"]

每一層都能做出成品,但能力與彈性逐級提升,改繪自書中原圖

CURSOR

專業AI程式編輯器

  • 定位

    VS Code + AI超能力,熟悉VS Code的人能無縫上手

  • 適合誰

    有程式基礎、或願意花時間學習的人

  • 上手難度

    中等,要先裝軟體、懂一點程式概念

  • 書中怎麼用

    行銷主管靠Composer功能,20分鐘做出12個檔案的客戶追蹤系統

Antigravity

Google的全端開發平臺

🌐 零門檻 全程瀏覽器操作,不用安裝軟體
🔰 適合誰 完全零基礎的新手最快上手
🤖 Agent團隊 Gemini驅動,規劃、撰寫、驗證一手包辦
🚀 一鍵部署 搭配Firebase/Cloud Run上線
🏫 書中案例 國小老師15分鐘做出班級榮譽榜

Lovable

🎨

設計優先

視覺品質明顯領先,接近正式產品雛形

🔰

適合誰/難度

重視美感、非工程背景的人,上手難度低

🗄️

Supabase整合

一鍵接資料庫、登入驗證,不用從零架後端

🔗

GitHub同步

雙向同步,隨時可匯出程式碼交給其他工具接手使用

💼

書中案例

接案設計師Amy 30分鐘做出作品集網站

Claude Code

zsh

$ claude

Claude Code 已啟動

$ 幫我用Next.js做一個記帳App

好的,我來建立專案結構…已建立5個檔案

// 能讀寫程式碼、執行指令、智慧除錯、Git版本管理

Done!開發伺服器已啟動,打開瀏覽器就能看到成品

定位:代理式程式開發工具,待在你開發環境裡的資深工程師

Claude Code是我用過最好的程式開發工具。
Andrej Karpathy 特斯拉前AI總監、OpenAI共同創辦人

工具選擇決策樹

graph TD Start[你的角色是?] --> PM["產品經理/企劃<br/>要做原型給老闆看"] Start --> MKT["行銷/社群<br/>要做活動頁或儀表板"] Start --> HR["人資/行政<br/>要做自動化表單報表"] Start --> FOUNDER["創業者/自由工作者<br/>要先驗證想法再做正式產品"] PM --> R1[Lovable + Antigravity] MKT --> R2[Lovable + v0] HR --> R3[Antigravity + Claude Code] FOUNDER --> R4[Lovable + Claude Code]

依角色的工具建議,改繪自書中

同一個需求,四種做法

待辦事項App:新增/刪除/完成標記/本地儲存

⌨️

Cursor ~15分鐘

開專案、Composer描述需求,AI生成多檔案,手動微調

🌐

Antigravity ~8分鐘

瀏覽器對話生成,幾秒出現可操作App,一鍵部署

🎨

Lovable ~10分鐘

對話生成有設計感的UI,可調配色與互動效果

💻

Claude Code ~5分鐘

終端機一句話,自動建專案、裝套件、啟動預覽

四工具星等對照

完成速度/視覺品質/程式碼品質/擴展性/入門門檻

Cursor耗時

15分鐘

Antigravity耗時

8分鐘

Lovable耗時

10分鐘

Claude Code耗時

5分鐘

五維度星等(1至5分)

資料來源:書中實測比較,星等改繪自書中星級評分

工具組合策略

1

策略一:Lovable → Claude Code

先用Lovable做出漂亮原型,匯出程式碼後用Claude Code補後端邏輯

2

策略二:Antigravity → Cursor

先用Antigravity驗證想法是否可行,確認方向後用Cursor建立正式專案

3

策略三:v0 → Claude Code

用v0生成精美UI元件,匯出後用Claude Code整合進完整專案

2025至2026年工具圈發生了什麼

2025-07-14

Windsurf被瓜分

Cognition簽約收購剩餘資產,約US$2.5億;Google稍早以US$24億授權技術並挖走創辦團隊(InfoWorld, 2026)

2026-06-02

併入Devin Desktop

Windsurf獨立品牌實質消失,是2026年查到唯一「收掉」等級的案例(digitalapplied.com, 2026)

2026年中

Antigravity 2.0

CLI改用Go撰寫,支援動態subagent,與Claude Code、Cursor的skills互通

2026-08-17~22

Cursor Origin + Claude Code行動App

Cursor推出自有程式碼託管平臺Origin(beta);Claude Code推出本機直連的原生行動App

TAKEAWAY

工具會過時,方法不會:書上教的是判斷框架,不是背工具名。

用數字看2026年工具圈

查證日期 2026-08-25

Lovable ARR

US$5億
半年內從1億衝上5億

Lovable估值

US$132億
半年翻倍

企業AI編碼市場

US$98至110億
Gartner估算至2026-04

Windsurf收購價

US$2.5億
Cognition 2025-07-14簽約

Lovable ARR成長(億美元)

資料來源:valueaddvc.com 2026;Enterprise DNA/Gartner 2026;InfoWorld 2026;查證日期 2026-08-25

03

第一個作品:從構想到上線

從一個念頭,走到一個能打開的網址

選題比選工具重要

小而完整

  • 做得完,一次就能真的上線
  • 邊界清楚,AI 不用猜你要什麼
  • 完成後有成就感,願意做第二個

大而半成品

  • 範圍模糊,越做越大(例如「幫我做一個管理系統」)
  • 永遠差最後一哩路,上不了線
  • 卡關容易放棄,學不到「完整跑一輪」的感覺

三階段難度地圖

1

ChatGPT(★)

複製貼上就好,暖身練習,先看懂 AI 怎麼回應你

2

Antigravity(★★)

看得到畫面,滑鼠點一點就能改

3

Claude Code(★★★)

終端機操作,想繼續養大作品才需要,這階段是選修

暖身:讓 AI 幫你寫出第一段程式碼

PROMPT
幫我寫一個簡單的 HTML 網頁,顯示一個標題「我的第一個網頁」,
下面有一段文字「這是用 AI 幫我寫的!」,
再加上一個按鈕,按下去會跳出一個對話框說「恭喜你成功了!」
OUTPUT
ChatGPT 會直接吐出一段完整的 HTML 原始碼,你複製貼上存成一個檔案,用瀏覽器打開就能看到成果。

三步驟:複製代碼→貼上並存檔→預覽成果

暖身:加一點互動

PROMPT
很好!請幫我加上以下功能:
1. 把背景改成淺藍色
2. 標題改成置中對齊
3. 加上一個文字輸入框和一個「送出」按鈕,
   按下送出時,在頁面上顯示使用者輸入的文字
OUTPUT
ChatGPT 在同一段程式碼上直接修改,不用從頭再寫一次,你重新整理頁面就能看到差異。

延續上一步的程式碼繼續加功能,不必整個重寫

把模糊想法拆成三種需求

⚙️

功能需求

要有哪些功能?新增、標記完成、刪除、要不要留住資料

🎨

外觀需求

長什麼樣子?色系、版面寬度、風格關鍵字

🔧

技術需求

用什麼做?要不要記住資料、要不要能在手機上開

同一個念頭,兩種說法

具體規格

  • 列出5個功能:新增/標記完成/刪除/localStorage/統計列
  • 寫清楚介面風格:簡潔現代、白色背景、藍色主色、最大寬度500px
  • AI 一次就接近你要的樣子

模糊需求

  • 「幫我做一個待辦清單」
  • 沒有功能清單,AI 只能用猜的
  • 猜錯了,可能要整個打掉重寫

📌 Antigravity 路線 1/4:說出你的規格

PROMPT
請幫我做一個個人待辦清單的 Web App,需要以下功能:
1. 有一個輸入框和新增按鈕,可以新增待辦事項
2. 每個事項可以點擊標記為已完成(顯示刪除線效果)
3. 每個事項右邊有刪除按鈕可以移除
4. 資料用 localStorage 儲存,關閉瀏覽器後不會消失
5. 底部顯示「共 X 項,已完成 Y 項」的統計

介面風格:簡潔現代,白色背景搭配淺灰色卡片,
主色調用藍色。置中顯示,最大寬度 500px。
OUTPUT
Antigravity 幾秒內就給出一個能操作的待辦清單 App,直接顯示在預覽區,不用你手動安裝或執行任何指令。

延續前一步「三要素」寫成的具體規格

📌 Antigravity 路線 2/4:AI 給你的,你怎麼看

localhost 預覽視窗

我的待辦清單

輸入新事項,按下新增

待辦事項

買咖啡豆/完成簡報/回覆信件

已完成(劃線)

倒垃圾

統計列

共3項,已完成1項

「你不需要知道它改了哪些程式碼,你只需要在預覽區確認修改結果是否符合預期。」

📌 Antigravity 路線 3/4:不滿意就直接說

PROMPT
請幫我做以下修改:
1. 字體放大一點,主要文字用 16px。
2. 「新增」按鈕改成藍色背景、白色文字,更醒目一些。
3. 完成的事項移到列表最下方。
4. 加上一個清除全部已完成事項的按鈕。
OUTPUT
Antigravity 在原本畫面上直接套用這四點修改,重新整理預覽區就能看到差異,不用重講一次完整需求。

只講要改的地方,其他保持不動

📌 Antigravity 路線 4/4:一鍵,變成一個網址

Antigravity 內建一鍵部署,按下後直接拿到一個公開網址,貼給任何人都能打開使用,不用學指令。
— 「你可能只花了十幾分鐘」

🔵 Claude Code 路線 1/4:先開一個終端機

zsh

$ mkdir my-todo-app

$ cd my-todo-app

$ claude

 

// 接下來 Claude Code 會在終端機裡等你打字說出需求

準備時間約10分鐘(含安裝)

🔵 Claude Code 路線 2/4:把需求打進終端機

PROMPT
請幫我建立一個待辦清單 Web App 的專案。需求如下:
- 使用 HTML + CSS + JavaScript
- 功能:新增事項、標記完成、刪除事項、localStorage 儲存
- 底部有統計(共 X 項,已完成 Y 項)
- 介面簡潔現代,白色背景、藍色主調
- 響應式設計,手機也能正常使用
- 請建立好完整的專案結構
OUTPUT
Claude Code 先規劃檔案結構,列出打算建立哪些檔案,等你確認後才開始動手寫程式。

Claude Code習慣先規劃再動手,這是它與Antigravity風格上的差異

🔵 Claude Code 路線 3/4:看它一步步生出專案

terminal

✓ 8 files written

✓ Dependencies installed (react, vite)

Dev server running at localhost:5173

 

// 開發時間約3至5分鐘,比Antigravity快,因為它先規劃好結構才動手

這裡Claude Code自行判斷用React+Vite建專案,如果你堅持純HTML,可以在需求裡加一句「不要用任何框架」

🔵 Claude Code 路線 4/4:測試、修改、上線

PROMPT
我測試了一下,有幾個地方想修改:
1. 新增事項後,輸入框的文字沒有自動清空。
2. 希望按 Enter 鍵也能新增事項,不只是點按鈕。
3. 加上日期顯示,每個事項旁邊顯示新增的日期。
OUTPUT
Claude Code 直接改對應的檔案,改完在終端機裡告訴你改了哪裡,你重新整理 localhost:5173 就能看到結果。

測試沒問題後,用同一部剛剛示範過的一鍵部署,或第六部會細講的四步驟部署上線即可

兩條路線,你付出的成本

1分鐘

Antigravity準備時間

10分鐘

Claude Code準備時間

8至10

Antigravity開發時間(分鐘)

3至5

Claude Code開發時間(分鐘)

免費

Antigravity費用

US$20

Claude Code月費(2026年中資訊)

兩條路線都是正解,差在你現在要什麼

📌 Antigravity

  • 免安裝,網頁打開就能用
  • 適合先求有、快速試手感
  • 程式碼品質良好,擴充空間中等

🔵 Claude Code

  • 要先裝好終端機環境,門檻稍高一點
  • 一次規劃好檔案結構,適合想繼續養大作品
  • 程式碼品質非常好,擴充空間非常高

從構想到上線的循環地圖

graph TD A["構想<br/>2 分鐘"] --> B["描述需求<br/>3 分鐘"] B --> C["AI 生成與調整<br/>5至10 分鐘"] C --> D["測試<br/>3 分鐘"] D --> E{"滿意嗎?"} E -->|不滿意,只改一類| C E -->|滿意| F["部署上線<br/>2 分鐘"]

五階段最快30分鐘可完成一輪;每次修改只鎖定一類問題

不滿意時,怎麼開口最有效

PROMPT
這次只改一件事,其他先不要動:
1. 功能修正:新增事項按下 Enter 也要能新增,不是只有點按鈕才有效。
2. 外觀最佳化:把「新增」按鈕換成藍色實心底、白色文字,讓它更醒目。
3. 功能增強:加一個「清除所有已完成事項」的按鈕。
4. 細節打磨:完成的事項移到列表最下面,並加上刪除線效果。
OUTPUT
AI 只會針對這一類修改回應,其他功能維持不動,你才看得出來這次改動有沒有達到效果。

延伸自迭代紀律:每次只做一類修改,不要一次列十幾點

Bug報告的四要素,照抄就對了

PROMPT
我點擊「新增」按鈕後,畫面上沒有出現新的待辦事項。
但是重新整理頁面後,剛才新增的事項又出現了。
我覺得可能是新增後沒有即時更新畫面。
瀏覽器的Console顯示這個錯誤:

TypeError: Cannot read property 'map' of undefined

請幫我修好。
OUTPUT
AI通常能一次定位問題(這裡是漏掉陣列的預設值),直接把修好的程式碼貼回來給你確認。

操作/期望/實際/額外線索,四要素缺一不可

做完第一個作品,你學到的五件事

01

01

AI是搭檔,不是魔法:清楚具體的指引比什麼都重要

02

02

描述需求是一種可以練習的技能,和寫程式一樣重要

03

03

迭代比一次到位更實際:小步修正,勝過一次列十幾點

04

04

Bug不可怕:連最資深的工程師也天天在處理

05

05

你比想像的更有能力:能想到、能說出來,AI就有很高機率能做出來

換題目練習:把同一套做法搬到你的點子上

待辦清單進化版

App類:加上到期日、優先級標記、分類標籤等功能

💰

記帳小工具

App類:每天快速記一筆收支,月底自動算出總結餘

⏱️

番茄鐘計時器

App類:25分鐘專注加5分鐘休息,時間到跳出提醒

📥

信件批次整理工具

工作自動化類:把同一寄件人的信一次搬進資料夾

🗂️

檔案批次改名工具

工作自動化類:把一批照片依日期規則自動改檔名

04

提示詞的藝術

書中整理的提示詞範本庫,可直接照抄使用

為什麼提示詞這麼重要

跟裝潢師傅說「幫我裝潢客廳,好看一點就好」,通常會得到一個誰都能接受、卻誰都不特別喜歡的空間。

換一種說法:「這間客廳採光很好,家裡養了兩隻貓,想要淺色系、耐刮的地板,預算三十萬」,師傅才做得出你真正要的樣子。

寫提示詞也是同樣的道理:模糊的提示詞,得到空泛的回答;精準的提示詞,才能得到量身打造的回答。

壞提示詞 vs. 好提示詞:產品文案

Before

一句話下單

  • 「幫我寫一段保溫瓶的宣傳文案」
什麼產品都適用,卻什麼產品都不像
After

補齊細節後

  • 目標客群:25至35歲上班族
  • 規格:輕量 280 克、保溫 12 小時
  • 三種馬卡龍色系,200 字以內
產出精準貼合,可直接使用

壞提示詞 vs. 好提示詞:客戶道歉信

Before

資訊不足

  • 「幫我寫一封道歉信給客戶」
缺收件人、主題、語氣、長度
After

補齊要素

  • 對象:合作供應商 A 公司陳經理
  • 背景:零件缺貨,盼維持合作
  • 語氣:專業但溫暖,300 字以內
AI 能直接生成能送出的信

好提示詞的公式:CLEAR 框架

graph LR C["C 背景脈絡<br/>Context"] --> L["L 語言風格<br/>Language"] L --> E["E 範例參考<br/>Examples"] E --> A["A 目標對象<br/>Audience"] A --> R["R 具體要求<br/>Requirements"]

資料來源:《零基礎學 Vibe Coding》

C:Context 背景脈絡

好例子:交代場景

  • 「我是 ABC 科技公司人資主管,50 人的軟體新創,氣氛開放友善」
  • 「下週一有新同事 Linda 報到,加入產品設計團隊」

壞例子:跳過背景

  • 直接說「幫我寫一封歡迎信」
  • AI 不知道公司文化、新人是誰,只能套公版

L:Language 語言風格

好例子:講清楚語氣

  • 「請使用溫暖友善但不失專業的語氣,繁體中文」

壞例子:不講語氣

  • 沒有指定語氣,AI 自己猜
  • 可能寫得太生硬,也可能太隨便

E:Examples 範例參考

好例子:給一句參考

  • 「開頭可以類似:『嗨 Linda,歡迎加入 ABC 大家庭!』」
  • 一個好例子,勝過十句描述

壞例子:只描述不給樣本

  • 「語氣要親切一點」
  • AI 對「親切」的理解可能跟你差很多

A:Audience 目標對象

好例子:講明給誰看

  • 「這封信是直接寄給新員工 Linda 的歡迎信」

壞例子:對象不清楚

  • 沒說是內部信還是外部信
  • AI 沒法抓對敬語與詳細程度

R:Requirements 具體要求

好例子:條列具體要求

  • 報到時間地點、要帶的文件、聯絡方式
  • 信件長度 300 字以內

壞例子:沒有限制

  • 沒講要包含什麼、沒講長度
  • AI 可能漏掉重要資訊,或寫得落落長

示範一:CLEAR 完整提示詞(上)背景、語氣、範例

PROMPT
【C - 背景】我是 ABC 科技公司的人資主管,我們是一間 50 人的軟體新創公司,
氣氛開放友善。下週一有一位新同事 Linda 報到,她是加入產品設計團隊的 UI 設
計師。

【L - 語言風格】請使用溫暖友善但不失專業的語氣,繁體中文。

【E - 範例】開頭可以類似這樣的感覺:「嗨 Linda,歡迎加入 ABC 大家庭!我們好
期待跟妳一起工作。」

完整範例。下一張接 A 與 R 兩個要素。

示範一:CLEAR 完整提示詞(下)對象、要求與結果

PROMPT
【A - 對象】這封信是直接寄給新員工 Linda 的歡迎信。

【R - 要求】請包含以下內容:
1. 歡迎與期待
2. 第一天報到的時間地點(週一早上 9:30,臺北市大安區辦公室 5 樓)
3. 需要帶的文件(身分證、存摺影本、一吋照片兩張)
4. 第一週的安排簡述
5. 聯絡方式(有問題可以找我:分機 123)
信件長度 300 字以內。
OUTPUT
嗨 Linda,歡迎加入 ABC 大家庭!我們好期待跟妳一起工作。

報到資訊:週一早上 9:30,臺北市大安區辦公室 5 樓。
記得帶身分證、存摺影本與一吋照片兩張。
第一週會先熟悉環境與團隊,細節會後續補充。
有任何問題歡迎找我(分機 123)。

完整範例,output 為示意,實際回覆會因模型而異。

延伸示範:CLEAR 落地(行銷企劃書)

PROMPT
【C / 背景】我是 3C 品牌 XYZ 的行銷專員,公司即將在 2026 年 Q4 推出一款新的
藍牙耳機(售價 NT$3,990,主打降噪功能和超長續航 40 小時),目標客群是 20-
35 歲通勤族。

【L / 語言】專業的行銷企劃書風格,繁體中文。

【A / 對象】這份企劃要給行銷總監審核,需要有數據支撐。

【R / 要求】
1. Q4 銷售目標:5,000 組
2. 行銷預算:新臺幣 50 萬元
3. 請規劃線上(社群、KOL)和線下(快閃店)活動
4. 包含時程表、預算分配、KPI 指標
5. 篇幅約 1500-2000 字
OUTPUT
企劃書大致會包含:市場現況與目標客群分析、社群與 KOL 操作規劃、快閃店活動構想、時程表與預算分配表,以及對應的 KPI 指標(觸及、轉換、銷量)。

output 為示意。

從模糊需求到精確指令的三步驟

1

拆解需求

先問自己:我到底要什麼?把模糊的一句話拆成幾個問題

2

補充細節

把每個問題的答案寫清楚:對象是誰、要多長、語氣如何、有什麼限制

3

結構化輸出

按背景、要求、格式排好順序,變成一段 AI 能直接執行的指令

轉譯示範:一句話有多模糊

Before

原始需求

  • 「我想要一個好看的網站」
  • 「幫我做報告」(僅 6 個字)
AI 只能用猜的
After

拆解、補充細節、結構化後(書中實例)

  • 我是業務部主管,需要在下週一向公司高層報告 Q3 業績
  • 請幫我製作一份 10 頁的 PPT 簡報大綱,包含十個項目(完整約 80 字)
  • 風格:專業、數據導向,每頁列出 3至5 個要點
從 6 個字,變成一份可執行的規格

轉譯完成:可直接送出的提示詞

PROMPT
我是業務部主管,需要在下週一向公司高層報告 Q3 業績。
請幫我製作一份 10 頁的 PPT 簡報大綱,包含以下內容:
 1. 封面頁
 2. Q3 業績總覽(營收、毛利率,與 Q2 比較)
 3. 各產品線表現分析(附折線圖建議)
 4. 新客戶數和留存率(附柱狀圖建議)
 5–7. 三個重點客戶案例
 8. 競爭對手動態
 9. Q4 展望與目標
 10. 行動方案(含總步驟和負責人)

風格:專業、數據導向,每頁列出 3–5 個要點。
語言:繁體中文。

由「幫我做報告」六個字逐步轉譯而成。

下筆前的需求描述檢查清單

書中整理的檢查清單

有沒有具體名詞,而不是「好看」「厲害」這種空泛形容詞 把感覺換成看得到的規格
有沒有數字 字數、天數、預算、頁數、人數,能量化就量化
有沒有講清楚背景 不要假設 AI 已經知道你的公司或產品
有沒有講對象是誰 內部同事、外部客戶、老闆,語氣完全不同
有沒有講明完成後要達成什麼 目標不明確,AI 很難判斷什麼叫做好

範本:撰寫電子郵件

PROMPT
請幫我撰寫一封 [ 目的 ] 的電子郵件。

背景:[ 簡述事情的來龍去脈 ]
收件人:[ 姓名 / 職稱,與你的關係 ]
語氣:[ 正式 / 半正式 / 友善 ]
需要包含:
1. [ 重點一 ]
2. [ 重點二 ]
3. [ 重點三 ]
長度:[ 字數 ] 字以內
語言:繁體中文

填入方括號內容即可直接送出。

範本:製作簡報大綱

PROMPT
請幫我規劃一份 [ 主題 ] 的簡報大綱。

目的:[ 這場簡報要達成什麼? ]
對象:[ 聽眾是誰? ]
時間:[ 預計報告幾分鐘? ]
頁數:[ 大約幾頁投影片? ]
必須涵蓋的內容:
1. [ 要點一 ]
2. [ 要點二 ]
3. [ 要點三 ]
每頁請建議:標題、重點內容、適合的圖表類型

依需求填入方括號內容即可直接送出。

範本:數據分析與解讀

PROMPT
我有一份 [ 數據描述 ] 的資料。

數據包含:[ 欄位說明 ]
時間範圍:[ 期間 ]

請幫我分析:
1. 整體趨勢(是成長、持平還是下降?)
2. 關鍵發現(有沒有異常值或轉折點?)
3. 可能的原因分析
4. 具體建議

輸出格式:請用條列式,搭配簡單的數字佐證。

以下是數據:
[ 貼上你的數據 ]

填入方括號內容並貼上你的數據即可送出。

範本:會議記錄整理

PROMPT
以下是 [ 會議名稱 ] 的逐字稿 / 筆記。

會議資訊:
- 日期:[ 日期 ]
- 參加者:[ 列出人名和職稱 ]
- 會議目的:[ 開這個會要討論什麼 ]

請整理成以下格式:
1. 會議摘要(3-5 句話概述)
2. 討論重點(依主題分類,每個主題列出關鍵結論)
3. 決議事項(條列式,寫清楚「決定了什麼」)
4. 待辦事項(表格:項目 / 負責人 / 截止日)
5. 下次會議安排

語氣:專業簡潔

逐字稿如下:
[ 貼上逐字稿內容 ]

填入方括號內容並貼上逐字稿即可送出。

範本:社群貼文

PROMPT
請幫我撰寫一則 [ 平臺 ] 的貼文。

主題:[ 要推廣什麼?分享什麼? ]
品牌 / 個人調性:[ 專業知性 / 幽默親民 / 溫暖勵志 ]
目標:[ 提高互動 / 導流 / 品牌曝光 ]
字數:[ 字數 ] 字以內
是否需要:
- Hashtag:[ 是 / 否,幾個 ]
- CTA(行動呼籲):[ 是 / 否,引導做什麼 ]
- 表情符號:[ 多用 / 少用 / 不用 ]

填入方括號內容即可直接送出。

範本:產品文案

PROMPT
請幫我撰寫 [ 產品名稱 ] 的 [ 文案類型 ] 文案。

產品特色:
1. [ 特色一 ]
2. [ 特色二 ]
3. [ 特色三 ]
目標客群:[ 年齡、職業、痛點 ]
與競品的差異:[ 你的產品好在哪裡 ]
文案目的:[ 吸引點擊 / 促進購買 / 品牌認知 ]
風格:[ 時尚簡約 / 溫暖故事 / 理性訴求 ]
長度:[ 字數 ] 字以內

填入方括號內容即可直接送出。

範例:試算表自動化週報(免寫程式)

PROMPT
請幫我寫一個 Google Sheets 的 Apps Script,自動將每週五下午 5 點前收到的訂單
匯總成一份報表,發送到我的 Email(vista@example.com)。

具體需求:
- 輸入:Sheet1 中的訂單資料(A 欄 = 日期、B 欄 = 客戶
  名稱、C 欄 = 金額、D 欄 = 狀態)
- 處理:篩選本週的訂單,計算總金額和訂單數
- 輸出:HTML 格式的 Email,包含訂單摘要表格

請加上中文註解。

把 Email 換成自己的信箱即可直接使用。

進階技巧:多輪追問(思維鏈 CoT)

👤第一輪
我要做一個員工教育訓練計畫,主題是資安意識。先幫我列出五個最重要的培訓主題。
👤第二輪
第三個主題「釣魚郵件防範」很重要,請展開成一堂 60 分鐘的課程大綱,包含互動環節與問答。
👤第三輪
互動環節的模擬釣魚演練很好,請設計三個難度遞增的釣魚郵件範本,讓學員判斷真偽。
👤第四輪
請把以上內容,整合成一份完整的教育訓練提案。

五個常見陷阱

書中整理的常見陷阱

一次塞太多需求 拆成多輪對話,一次只問一件事
指令互相矛盾 送出前先檢查有沒有自我矛盾的要求
只信第一次回覆 把第一次當草稿,不滿意就追問修改
忘記提供範例 一個好例子,勝過十句描述
不驗證 AI 回覆 最終判斷與品質把關仍是你的責任

收尾:印出來貼在螢幕旁的速查卡

📝

C 背景

來龍去脈先講清楚

🗣️

L 語氣

正式、親切先定調

📎

E 範例

給一個參考樣本

🎯

A 對象

寫給誰看

📋

R 要求

字數、格式、限制

🔁

追問

第一次回覆只是草稿

05

看懂與修好:讀程式碼與除錯

從看懂程式碼到獨立除錯

你不需要真的動手寫程式碼,但你需要看懂程式碼,就像你不需要會蓋房子,但你需要看得懂平面圖,才能跟設計師溝通你想要什麼樣的家。
《零基礎學 Vibe Coding》

程式碼的五種基本積木

🏷️

變數

像貼標籤的收納盒,資料放進去,之後用名字就能隨時取出來用

🚦

條件判斷

像十字路口的紅綠燈,條件成立走這條路,不成立走另一條

🔁

迴圈

像洗衣機的脫水行程,同一個動作自動重複,不用你按好幾次

📋

函式

像餐廳的標準作業流程,把一串步驟包成一個名字,要用直接喊它

🗂️

資料結構

像檔案櫃,陣列是排隊的清單,物件是貼好標籤的資料夾

條件判斷積木,實際長這樣

graph TD A[收到訂單] --> B{金額超過1000元?} B -->|是| C[套用九折] B -->|否| D[維持原價] C --> E[開立發票] D --> E

if / else 範例:訂單金額判斷

讀程式碼別逐行啃:三步驟閱讀法

1

鳥瞰全局

先看整份檔案在做什麼,自問:這支檔案的用途是什麼?

2

追蹤流程

抓出資料怎麼從輸入流到輸出,自問:使用者做了什麼,接著發生什麼事?

3

聚焦細節

只在真正要改的地方逐行細看,自問:這一小段邏輯合理嗎?

看到這些英文,大概就知道在幹嘛

常見程式碼模式對照

📥 fetch、get 向伺服器要資料
💾 save、post、update 把資料存到後端
🖱️ onClick、onChange 使用者做了某個動作時觸發
🖼️ render、return 把資料畫成畫面上看得到的樣子
🚨 try、catch、error 萬一出錯了的備案
await、async、loading 等一個動作做完才繼續下一步
🔄 map、filter、format 把一種資料形狀轉成另一種

從畫面找到程式碼:Ctrl+F反向定位法

graph LR A["看到畫面上的文字<br/>例如公司名稱 Tech Corp"] --> B["按 Ctrl+F/Cmd+F<br/>搜尋 Tech Corp"] B --> C["找到程式碼位置"] C --> D["Ctrl+H 全部取代<br/>改成 Vista 創意設計工作室"]

同樣手法也能改主色調 6C5CE7→1A3C5E、改標題文字

問AI看懂程式碼:五層提問法

L1 概覽 這在幹嘛?
先問整體功能,一句話摘要
L2 結構 分成幾塊?
抓出程式碼的組成部分
L3 流程 資料怎麼跑?
追蹤輸入到輸出的路徑
L4 細節 這行在幹嘛?
聚焦到你要改的那一小段
L5 修改 怎麼改才對?
確認修改方式與影響範圍

《零基礎學 Vibe Coding》

照抄就能用:程式碼解釋提示詞

PROMPT
我不是程式設計師,但我正在使用 Vibe Coding 工具。
請用非技術人員能理解的白話文,解釋以下程式碼:

1. 這段程式碼的主要功能是什麼?(一句話摘要)
2. 它包含哪幾個主要步驟?(用條列式說明)
3. 其中哪些部分是我可能需要修改的?
 (例如文字、數值、顏色等)

[ 在此貼上程式碼 ]

書中程式碼解釋範本一

照抄就能用:修改點定位提示詞

PROMPT
我想對以下程式碼做一個修改:[ 描述你的需求 ]

請告訴我:
1. 我應該修改哪個檔案的哪一行?
2. 原本的程式碼是什麼?
3. 我應該改成什麼?
4. 這樣修改會影響其他地方嗎?

[ 在此貼上程式碼 ]

書中修改點定位範本二

你要練的是判斷力,不是手寫能力

你不需要成為程式設計師。你需要的是程式碼素養,一種能讓你自信地與AI協作、有效地檢視成果、精準地提出修改需求的能力。而這個能力,你現在已經擁有了。
— 《零基礎學 Vibe Coding》

出錯,是流程的一部分

即使是寫了二十年程式的資深工程師,也時常在跟Bug搏鬥。差別只在於他們知道怎麼更快地找到並修好問題,而一般人可能束手無策。
— 《零基礎學 Vibe Coding》

除錯心態:從恐慌到淡定

Vibe Coder的新思維

  • 程式壞了?把錯誤訊息貼給AI就好
  • 我只要能描述問題就夠了
  • AI通常幾十秒就能幫我抓出方向

傳統的舊思維

  • 完了,程式壞了
  • 要先學會看懂程式碼才能修
  • Debug好難,好花時間

Debug的黃金三步驟

1

複製

看到錯誤訊息,完整複製下來,不要只抄一半

2

貼上

貼給AI,附上你做了什麼、原本預期什麼

3

解決

照AI建議修改,然後實際測試一次

錯誤訊息急救卡 1/4

Cannot read properties of undefined

  • 白話:你用到的東西根本不存在
  • 怎麼修:檢查該變數是否真的有賦值,可以先加防護判斷

is not a function

  • 白話:這個東西不是可以呼叫的函式
  • 怎麼修:確認呼叫的名稱有沒有打錯,或它其實是別的類型

錯誤訊息急救卡 2/4

Unexpected token

  • 白話:語法寫錯了,通常少了括號或多了符號
  • 怎麼修:對照前後括號、逗號有沒有配對好

Module not found

  • 白話:找不到你要引入的套件或檔案
  • 怎麼修:檢查檔名、路徑拼字,或套件是否已安裝

錯誤訊息急救卡 3/4

ECONNREFUSED

  • 白話:連不上伺服器,對方可能沒開
  • 怎麼修:確認後端服務有沒有啟動,網址對不對

Permission denied

  • 白話:你沒有權限做這件事
  • 怎麼修:檢查帳號權限設定,或檔案存取權限

錯誤訊息急救卡 4/4

Out of memory

  • 白話:記憶體不夠用了
  • 怎麼修:檢查是否有無窮迴圈,或資料量爆量

Timeout

  • 白話:等太久了,程式放棄連線
  • 怎麼修:檢查網路狀況,或加長逾時設定

Console面板:三種顏色,三種急迫度

Console(F12/Cmd+Option+J)

// 藍色 info:純粹的紀錄,通常不用特別處理

[info] 頁面載入完成,共 12 個元件

 

// 黃色 warn:值得注意,但程式還能繼續跑

[warn] State update detected but component did not re-render

 

// 紅色 error:出事了,程式可能已經中斷

[error] TypeError: users.map is not a function

 

// 看到紅字別慌,整段複製貼給AI就好

三種顏色對應三種急迫度,看到紅字先別慌

回報Bug的萬用模板

PROMPT
我遇到一個問題,請幫我分析:
【我做了什麼】
在 ___________ 頁面,我 ___________(操作動作)

【預期結果】
應該要 ___________________________

【實際結果】
但是 ______________________________

【錯誤訊息】(完整複製貼上)
(把深色框的錯誤訊息貼在這裡)

【相關程式碼】(可選)
(如果知道哪段程式碼出問題,貼在這裡)

書中Bug報告模板

真實案例:一次完整的Bug報告與AI回覆

PROMPT
我遇到一個問題,請幫我分析:

【我做了什麼】
在待辦清單App中新增一筆項目「買牛奶」

【預期結果】
新增後清單應該立即顯示新的項目

【實際結果】
新增後清單沒有更新,需要手動重新整理才會顯示

【Console警告訊息】
State update detected but component did not re-render
OUTPUT
你在新增項目後,只更新了資料庫(後端),但沒有更新前端的顯示列表(state)。建議:新增成功後重新取得清單資料,或直接把新項目加入現有的清單state。

書中實戰演練案例

預防勝於治療:降低出錯率的最佳實踐

版本控制 讓AI每完成一個功能就存一次檔,壞了能退回上一版
小步快跑 一次只請AI做一件事,出錯範圍才會小
明確要求防護 直接跟AI說請加入錯誤處理、請驗證所有使用者輸入
自己動手測試 正常使用、故意搗蛋、邊界情況都要點過一次
請AI自我檢查 請AI列出這個功能應該測試的項目,寫完就對照跑一次

實戰演練:待辦清單App從錯誤到修復

graph TD A["情境:新增待辦事項後<br/>畫面不會自動更新"] --> B["Step1 重現問題<br/>輸入買牛奶,點新增,畫面沒更新"] B --> C["Step2 檢查Console<br/>State update detected..."] C --> D["Step3 用四要素模板回報給AI"] D --> E["Step4 AI分析並修改<br/>補上前端state更新"] E --> F{"測試通過?"} F -->|是| G["完成"] F -->|否| H["把新錯誤訊息繼續貼給AI"] H --> D

二到三輪對話,通常就能解決大部分問題

06

五個作品,一套心法

接下來五個作品,每一個都走同一套五拍:需求、規格、產出、驗收、成果,看完就能複製到自己的專案

01

作品一:內容型與互動型網站

vista.tw 與 solo.tw,同一套心法兩種做法

  1. 需求
  2. 規格
  3. 產出
  4. 驗收
  5. 成果

需求:你的數位總部

社群平臺是租的攤位,自己的網站才是你的店面

  • 內容主權

    文章、排版、規則都由你決定,不受平臺政策異動影響

  • 品牌完整性

    網址、視覺、體驗一致,不被平臺介面綁架

  • SEO 長尾效益

    文章愈寫愈多,搜尋流量愈滾愈大,社群貼文卻是曇花一現

  • 數據自主

    誰來過、看了什麼,自己掌握,不必看平臺臉色要數據

  • 商業彈性

    要賣課、要接案、要放廣告,規則自己訂

規格:三種建站路線,你要選哪一種

🧩

無程式碼平臺

Wix、Squarespace 這類工具,幾小時就能上線,適合先求有再求好

📝

WordPress

外掛生態成熟,但安全性、效能、維護成本在 AI 時代不再是優勢

🤖

Vibe Coding

用 AI 直接生成網站程式碼,自由度與效能最高,需要願意動手調整

規格:內容型網站 vs 互動型網站,兩種策略

內容型網站

  • 用 Astro 這類工具,把文章編譯成純網頁
  • 沒有太多即時運算,載入速度快
  • 適合部落格、作品集、知識庫,像 vista.tw

互動型網站

  • 用 Next.js 加資料庫,能記住每個使用者的狀態
  • 需要即時運算與後端邏輯
  • 適合診斷工具、會員系統、報名流程,像 solo.tw

產出:vista.tw 的技術架構

graph TD A["內容層<br/>你寫的 Markdown 文章"] --> B["Astro 編譯器<br/>把文章轉成純網頁的工具"] B --> C["靜態 HTML<br/>做好的成品頁面"] C --> D["Cloudflare Pages<br/>全球內容快取網路"] D --> E["讀者瀏覽"]

流程圖:一篇 Markdown 文章如何變成讀者看到的網頁,Astro 只在建構時運算一次,讀者看到的是早就做好的靜態頁面

成果:vista.tw 上線後的數字

1,800+

篇文章

持續累積的內容資產

40秒

增量建構時間

只重新編譯有異動的文章

NT$67

每月網域費

托管費用是零,用 Cloudflare Pages 免費方案

3~5輪

平均每頁對話數

從描述需求到完稿

產出:solo.tw 的技術架構

graph TD A["前端<br/>Next.js 網頁畫面"] --> B["後端 API<br/>處理診斷計分邏輯"] B --> C["Supabase<br/>幫你管理資料庫的服務"] D["Vercel<br/>自動部署平臺"] -.負責部署.-> A

流程圖:solo.tw 診斷工具的技術架構,Supabase 是把資料庫這件麻煩事包好給你用的服務

成果:solo.tw 的月費拆解

NT$640

Vercel Pro

約 US$20,商業用途必須升級

NT$800

Supabase Pro

約 US$25,資料庫服務

NT$67

網域 solo.tw

每年攤提後的月費

NT$1,507

合計月費

一年約 NT$18,000

產出:Vibe Coding 的對話循環

graph LR A["描述需求<br/>用白話說想要什麼"] --> B["AI 生成程式碼<br/>幾秒到幾分鐘"] B --> C["預覽與試用<br/>實際點點看"] C --> D["提出修改意見<br/>哪裡不對就說哪裡"] D --> A

循環圖:這是本書貫穿全書的核心心法,每一輪對話都讓成品更接近你要的樣子

驗收:部署上線的四個步驟

1

購買網域

選一個好記的網址

2

設定 DNS

告訴網路這個網址要連到哪裡

3

綁定平臺

接到 Cloudflare Pages 或 Vercel

4

完成

自動取得 SSL 憑證,網站正式上線

驗收:免費方案是暫時借來的,做生意就得補票

「Hobby 方案僅限『非商業、個人用途』。任何涉及商業活動的網站,包括但不限於:販售商品或服務、展示付費廣告、收取訂閱費用、為營利性組織運作的網站,都必須升級到 Pro 方案(每月 US$20)。違反此條款可能導致帳號被暫停。」
— Vercel 服務條款摘要

驗收:該不該付費,兩個問題就能判斷

graph TD A["這個網站有商業用途嗎?<br/>賣課、接案、賣產品"] -->|是| B["必須升級<br/>Vercel Pro 每月 US$20"] A -->|否| C["需要資料庫嗎?"] C -->|是| D["先用 Supabase 免費方案試用"] C -->|否| E["全部免費<br/>只需負擔網域費"]

決策流程:先問有沒有商業用途,再問需不需要資料庫,兩題問完就知道該不該付費

成果:用 Topic Cluster 架構做 SEO 與 AEO

graph TD P["支柱頁面<br/>Pillar Page,全面涵蓋主題"] P --> C1["叢集文章一<br/>深入子題"] P --> C2["叢集文章二"] P --> C3["叢集文章三"] C1 -.雙向連結.-> P C2 -.雙向連結.-> P C3 -.雙向連結.-> P

AEO(Answer Engine Optimization)讓 AI 系統願意引用你的內容,靠的是結構清晰、資訊正確、權威性高,Topic Cluster 是實作的骨架

驗收:架站上線前的檢查清單

網域與 DNS SSL 憑證生效、DNS 記錄設定正確
效能 圖片壓縮、快取標頭、Lighthouse 分數達標
SEO sitemap、meta 標籤、結構化資料齊備
安全性 HTTPS 強制、輸入驗證、環境變數不外洩
維運與監控 錯誤紀錄、備份機制、效能監控到位

02

作品二:名單磁鐵系統

免費誘因換一個 Email,打造自動化獲客的起點

  1. 需求
  2. 規格
  3. 產出
  4. 驗收
  5. 成果

需求:什麼是名單磁鐵

名單磁鐵就是提供一個免費的誘因或價值,換取對方的姓名與 Email。就像超市在門口擺試吃品:先讓你嚐一口,你才會想把整包買回家。
書中定義:一個免費的誘因或價值,用來交換潛在客戶的聯絡資訊。
— 《零基礎學 Vibe Coding》

需求:六種常見的名單磁鐵類型

📘

電子書/白皮書

整理成一份可下載的完整資料

📋

檢查清單

把複雜流程濃縮成打勾就好的步驟

🎟️

優惠券/折扣碼

直接換算成金錢誘因

🧰

免費模板

拿了就能直接套用的工具

🧪

線上測試/評估

像本書 solo.tw 的診斷工具

🎥

免費試用/線上研討會

讓對方先體驗價值再決定

需求:小型團隊與自由工作者為什麼要做這件事

2~5%

社群觸及率

愈來愈低,貼文愈來愈難被看到

20~30%

Email 開信率

直接送進對方信箱,不看平臺臉色

36~42元

每花 1 元的回收

Email 行銷的投資報酬率

規格:從需求訪談到上線的六個階段

graph LR A["需求規劃"] --> B["Landing Page"] B --> C["表單收集"] C --> D["自動寄信"] D --> E["後臺管理"] E --> F["部署上線"]

流程圖:每個階段做完就先測試,小步快跑比一次做完再驗收更容易抓到問題

產出:名單磁鐵系統架構長這樣

graph TD A["訪客填表單<br/>Astro 靜態頁面"] --> B["Cloudflare Workers<br/>負責處理請求的程式"] B --> C["D1 資料庫<br/>存姓名與 Email"] B --> D["R2 儲存空間<br/>存放要下載的檔案"] B --> E["Resend<br/>自動寄送 Email 的服務"] E --> F["訪客收到下載連結"]

vista.tw/workshop/ai-content 的實際架構,免費額度:Pages 每天 10 萬次請求、D1 5GB、R2 10GB 加每月 100 萬次讀取

23%

按下載鈕的轉換率

驗收:一句文案,轉換率從 12% 到 23%

按鈕文字從「下載」

改成「免費領取藍圖」

《零基礎學 Vibe Coding》

驗收:轉換漏斗告訴你哪裡在流失

訪客 1,000
每月造訪頁面的人數
看到表單 600
60%,捲動到表單區塊
填寫表單 120
12%,健康門檻是超過 15%
完成下載 96
80% 的填表者完成下載

《零基礎學 Vibe Coding》

成果:Vibe Coding vs 傳統外包,時間與成本

Vibe Coding

  • 開發時間 2~3天
  • 開發成本幾乎零
  • 月營運成本極低

傳統外包

  • 開發時間至少 2~4週
  • 開發成本 3~10萬元
  • SaaS 工具每月 US$50~800
但最重要的收穫不是這個系統本身,而是你學會了一個能力:用 AI 解決真實的商業問題。
Vista Cheng 《零基礎學 Vibe Coding》

03

作品三:品牌銷售頁

一位不打烊的業務員,只做一件事:說服訪客下單

  1. 需求
  2. 規格
  3. 產出
  4. 驗收
  5. 成果

需求:銷售頁是什麼,一位不打烊的業務員

想像你開了一間店,門口只站著一位業務員:他不會被隔壁商品分心,只專心做一件事,就是說服眼前這位客人下單。銷售頁做的正是同一件事。

書中定義:「簡單來說,銷售頁(Sales Page)就像是你的24小時線上業務員。它的唯一目標非常明確,就是為了說服進來的訪客立刻採取行動(通常是下單購買)。」

它和一般網頁不同:一般網頁有首頁、產品頁、部落格、關於我們等多個出口;銷售頁刻意只留一個出口:「每多一個連結,就多一個讓訪客『逃走』的出口。」

需求:七層結構,對應AIDA四階段

graph TD A["Attention<br/>吸引注意力"] --> H["① Hero區塊<br/>標題+CTA"] H --> I["Interest<br/>引發興趣"] I --> P["② 痛點描述"] P --> S["③ 解決方案介紹"] S --> D["Desire<br/>激發渴望"] D --> G["④ 你會得到什麼"] G --> SP["⑤ 社會證明"] SP --> PR["⑥ 定價方案"] PR --> AC["Action<br/>促使行動"] AC --> F["⑦ FAQ+最終CTA"]

銷售頁七層核心結構對應AIDA心理學模型(《零基礎學 Vibe Coding》)

需求:新產品要上市,你只有一頁的機會

  • 問題

    產品做出來了,卻沒有一個能說服人下單的頁面

  • 傳統路線太慢

    外包設計要排隊等待,範本工具又無法完全客製

  • 時間壓力

    行銷檔期通常只給你幾天,不是幾週

  • 你需要的不是網站

    而是一個只做一件事:說服訪客下單的頁面

規格:設計思維五步驟,先懂人再動手做

1

同理 Empathize

理解目標受眾真正在乎什麼

2

定義 Define

把痛點收斂成一句明確的問題

3

發想 Ideate

腦力激盪可能的解決方案

4

原型 Prototype

快速做出可以看、可以點的版本

5

測試 Test

拿真實訪客的反應來驗證(設計思維五步驟)

規格:FAB法則,客戶只在乎最後一個字

🔧

Feature 功能

陳述產品的屬性或功能

⚖️

Advantage 優勢

寫出與他家有何不同

🎯

Benefit 利益

客戶最重視的利益與價值

規格:把需求寫成AI聽得懂的規格

PROMPT
請幫我做一個線上課程的銷售頁。目標受眾是想學AI但沒有程式基礎的上班族。頁面請包含七層結構:Hero、痛點、解決方案、你會得到什麼、社會證明、定價方案、FAQ+CTA。文案請用FAB法則,強調學員能得到的具體好處。設計風格走簡潔專業,主色用深藍。技術上請用RWD響應式設計,並確保基本無障礙標準。

完整銷售頁Prompt要涵蓋五要素:目標受眾、區塊清單、文案內容、設計風格、技術需求

產出:三個真實上線的銷售頁

solo.tw/courses

2,100多行程式碼的完整頁面

三個銷售頁都在實際營運中,用Vibe Coding一到兩天就能完成

Vibe Coding工作坊

六大資產矩陣、學員作品集、三階段課綱

AI內容產製工作坊

五層架構視覺化、名單磁鐵下載、階梯定價

Solo.tw課程平臺

響應式課程卡片矩陣、類別篩選器

產出:三種做法,時間與費用差多少

🏢

外包設計+工程

NT$5至15萬,等待2至4週

🧩

Wix/Squarespace

月費+範本限制,數天至一週

Vibe Coding

零費用,只要1至2天,完全客製、且永久擁有原始碼

驗收:A/B測試,換一句CTA文案,轉換率提升78%

Before

版本A:立即報名

直接呼籲行動,沒有額外誘因

轉換率 3.2%
After

版本B:搶先報名,立省NT$2,800

加入急迫感,並寫出具體省下的金額

轉換率 5.7%(提升78%)

成果:上線只是一半,這些數字持續盯著

3至5%

銷售頁平均轉換率

低於這個範圍就該檢視文案

<60%

跳出率理想值

愈低代表內容愈能留住訪客

>3分鐘

停留時間理想值

代表訪客真的在讀內容

70%+

銷售頁手機流量佔比

響應式設計不是選配

04

作品四:數據分析儀表板

從憑感覺到看數字,五個真實案例

  1. 需求
  2. 規格
  3. 產出
  4. 驗收
  5. 成果

需求:看不到數字,就只能憑感覺做決定

「最大的差別在於:Excel報表代表的意涵是回顧過去,儀表板則是監控現在。」多數企業還在用回顧過去的工具,做現在才來得及行動的決策。
— 《零基礎學 Vibe Coding》

規格:資料視覺化的三層次

1

看得到

Excel做成圖表,多數人停在這裡

2

看得懂

互動式儀表板,本章的目標

3

看得準

結合AI預測,不只知道發生了什麼,還能猜接下來會怎樣

產出:vista.tw流量儀表板,技術架構全部在Cloudflare

graph LR A["Cloudflare Pages<br/>前端託管"] --> B["Cloudflare Workers<br/>API層"] B --> C["D1資料庫<br/>SQLite on Edge"] B --> D["KV快取<br/>加速熱門查詢"]

前端、API、資料庫、快取全部在同一個平臺完成(《零基礎學 Vibe Coding》)

產出:一打開就看到三個問題的答案

花了大約兩天時間打造

今日瀏覽

1,284

線上人數

37

總瀏覽量

428,902

獨立訪客

98,453

裝置分佈

平均停留3:42、跳出率42.3%;資料來源:《零基礎學 Vibe Coding》

產出:四天,兩套系統,五輪關鍵對話

Day 1

後端基礎

D1 Schema、流量追蹤API

Day 2

流量儀表板

6張KPI卡片、Tab切換,基本版上線

Day 3

名單管理

轉換漏斗追蹤、Token下載機制

Day 4

整理優化

JS拆5模組、密碼保護、CORS設定

驗收:從「我猜讀者喜歡」到「我知道讀者要什麼」

填寫表單 500人
訂閱電子報 337人(轉換率67.5%)
下載素材 238人(整體轉換率47.6%)

資料來源:《零基礎學 Vibe Coding》

需求:五個臺灣中小企業,同一種需求

好好過日子咖啡

5家門市,每月花3天整理報表

🛍️

南島雅顏電商

月花NT$15萬廣告費,不知道哪個管道有效

📚

明星英語補習班

800位學生,續班率看不出苗頭

🎨

量子光點設計

3人團隊,不知道哪個案源最划算

🍚

惠美嬤的廚房

營收成長,利潤卻沒跟上

規格:從Excel到互動式儀表板

互動式儀表板

  • 自動更新,即時監控現在
  • 團隊共用同一份資料
  • 遷移三步:轉JSON→建版面→加互動

Excel報表

  • 手動更新,月底才看得到
  • 單機檔案,版本容易衝突
  • 代表的意涵是回顧過去

規格:這段提示詞你可以直接照抄

PROMPT
請幫我用HTML + Chart.js做一個咖啡店儀表板:1. 最上方有日期篩選器和門市下拉選單 2. 接著四個KPI卡片:本月營收、來客數、客單價與月成長率 3. 左邊一個折線圖,顯示12個月的營收趨勢 4. 右邊一個長條圖,比較5家門市的業績 5. 下方一個表格,列出每家門市的詳細數據 6. 整體用淺灰白配色,圖表用深灰色系。數據先用假資料,格式如下:{ store: '信義店', revenue: 280000, visitors: 850, avgPrice: 329 } 五家門市:信義店、內湖店、中山店、南港店、松山店

原文照抄自書中「好好過日子咖啡」實作示範Prompt

成果:五個案例,兩到四小時做出來的儀表板

五案例的儀表板開發時間都在2至4小時內完成

好好過日子咖啡 營收

+12%

南島雅顏 ROAS

3.2→4.1倍

明星英語 續班率

68%→82%

量子光點 有效時薪

$850→$1,100

惠美嬤的廚房:食材浪費率從8%降到3%,每月省下NT$4.5萬;資料來源:《零基礎學 Vibe Coding》

05

作品五:工作自動化工具

沒有畫面也算作品,它跑在背景,幫你把時間省下來

  1. 需求
  2. 規格
  3. 產出
  4. 驗收
  5. 成果

需求:便當店老闆的每日難題

高雄好美味便當,黃老闆58歲,20年資歷,3家分店25人。每天最頭痛的不是做便當,是要預估隔天訂單量:買多浪費食材,買少現場缺貨。

前面四個作品做出來的都是一個網頁或一個畫面,這一類不一樣:老闆要的不是能看的畫面,是一個在背景默默把答案算出來的工具。

規格與產出:把需求寫成AI聽得懂的話

PROMPT
我有過去一年的每日訂單資料在Excel裡,你可以幫我做一個可以預測明天訂單量的工具嗎?預測的時候,可以參考星期幾、天氣預報,還有附近最近是否有活動。
OUTPUT
AI依這幾個因子建立預測邏輯,兩週內做出一支網頁小工具:貼上當天日期,就會跳出建議的隔天備料份數,不用另外寫程式,也不用一直開著畫面盯著看。

驗收與成果:兩週做出的工具,浪費降了三成

食材浪費率降低30%,每月省下2至3萬元。黃老闆的心得原文是:「根本不用寫程式,就像跟一個很懂電腦的年輕人聊天一樣。」
— 《零基礎學 Vibe Coding》

07

品質把關與風險

把AI程式碼的信任,收攏到剛剛好的範圍

AI程式碼真的可靠嗎:剛剛好的信任

⚠️

完全不信任

每一行都重新檢查、重新懷疑,等於白白浪費了AI帶來的效率

剛剛好的信任

像對待剛報到的新人:聰明、手腳快,但需要你在旁邊做最後把關

盲目信任

全部照單全收,問題往往等到上線後才浮現,代價最高

愈晚發現問題,修復成本愈高

十倍法則:以開發階段發現=1為基準

修復成本倍數對比

問題發現得愈晚,代價不只是錢,還有客戶信任與時間

情境:當AI程式碼出了問題

花3分鐘做安全檢查,本來就能擋下

  • 臺中一家中式便當店,3天用AI做出訂餐網站:會員、菜單、線上訂餐、訂單管理都有
  • 上線前只差3分鐘:檢查密碼是否加密、後臺是否需要登入、傳輸是否用HTTPS
  • 3分鐘安全檢查,本來就能擋下

沒做檢查的代價

  • 上線兩週後,駭客取得200位客戶的帳號密碼
  • 個資法違規罰款、聘資安顧問修復漏洞、流失客戶的營業損失
  • 代價:近NT$50萬

常見品質問題

👻

幻覺程式碼

呼叫根本不存在的函式或套件

📦

過時套件引用

推薦已棄用或有漏洞的舊版本

🚫

缺少錯誤處理

遇到例外狀況直接當機

🔢

寫死的數值

會變動的數字直接寫進程式碼裡

🕳️

邏輯漏洞

特定條件組合下才會現形,平常看不出來

-NT$35

一筆訂單,變成店家倒貼客戶

邏輯漏洞經典案例:折扣層層疊加

原價NT$1,000

85折、會員再9折、優惠券再折NT$800

算到最後變成負價

《零基礎學 Vibe Coding》

安全性檢查清單(上)

即使只做前三項,也能防範最常見的80%安全問題

密碼加密儲存 會員密碼要經過雜湊加密再存入資料庫,問AI是否用了bcrypt
程式碼中無敏感資訊 API金鑰、資料庫密碼絕不能寫在程式碼裡,要放進.env

安全性檢查清單(下)

用戶輸入過濾 表單、搜尋框都要過濾檢查,防範SQL注入
管理後臺需要登入 AI生成的管理介面,有時候真的會忘了加上登入驗證
使用HTTPS 網址列要有鎖頭圖示;用Vercel、Netlify等平臺通常自動啟用

三個5分鐘自我檢查動作

安全自我檢查

// ① 搜尋程式碼裡有沒有藏著金鑰

$ 搜尋關鍵字:key、secret、password、token

出現一長串亂碼英數字組合,那就是暴露的金鑰

 

// ② 在輸入框裡故意搗亂

$ 試著輸入:' " < > <script>alert('test')</script>

跳出視窗或頁面異常,代表防護不夠,請AI加強輸入驗證

 

// ③ 檢查網址列

$ 網址是否以https開頭,有沒有鎖頭圖示

三個檢查動作各約5分鐘

效能與可維護性:像房子的水電管線

效能=水管

  • 水管太細,水就流不出來:圖片沒壓縮,網頁跑不動
  • 定期疏通維護:加入快取與延遲載入,給水管做保養

可維護性=電路

  • 電路亂接,改一處炸三處:程式碼重複、命名不一致
  • 分回路設計:模組化拆分,壞一個回路不會全屋斷電

水管一旦塞住,客人直接轉身走

載入時間 vs. 用戶留存率

載入時間每拉長,留存率快速下滑

引Google研究:電商網站每慢1秒,轉換率降7%

什麼時候該找工程師

graph TD A[你的AI生成系統] --> B{涉及金流或個資?<br/>例如信用卡、轉帳、醫療資料} B -->|是| Z[找專業工程師] B -->|否| C{是否高流量或複雜整合?<br/>同時100人以上,或需串接ERP、CRM} C -->|是| Z C -->|否| D{同一問題<br/>AI修3次以上仍不對?} D -->|是| Z D -->|否| E[可以自己繼續處理]

判斷流程:三條紅線,中一條就該找專業工程師

2026年的現實檢查:資安問題有多普遍

1,400+

掃描的Vibe Coding正式上線應用

65%

存在資安問題

58%

至少含一個嚴重漏洞

來源:Escape.tech掃描結果,Cloud Security Alliance/OX Security彙整,2026

具名案例:CVE-2025-48757

Lovable生態系中超過170個正式上線應用受影響,根本原因是資料庫的Row Level Security設定缺少或不足;受分析專案中10.3%含有漏洞端點,共303個。
— 來源:CVE-2025-48757,2026年查證

2026年被稱為技術債之年

+48%

程式碼重複率上升

-60%

重構活動下降

+30~41%

技術債整體上升

來源:Salesforce分析師觀察,收錄於AI Founders產業報告,2026

把風險轉成三個習慣

📋

上線前跑檢查清單

五項安全檢查花不到10分鐘,防住最常見的80%問題

🔒

密鑰不寫進前端

API金鑰、資料庫密碼一律放進.env,絕不出現在程式碼裡

💾

重要資料先備份

上線前先留一份還原點,出事也能全身而退

08

下一步與 2026 趨勢

從一個人的作品,到推得動的組織與觀念更新

持續學習的三階段路線圖

1

探索期 1~3個月

學會AI對話技巧,做出第一個能用的小工具,重點是建立信心與興趣

2

成長期 3~6個月

獨立處理複雜需求,學會除錯與迭代,開始建立自己的工作流程

3

成熟期 6個月以上

能夠指導他人,設計系統化解決方案,推動組織層面的變革

建立個人的Vibe Coding工作流程

1

需求釐清

先用紙筆或文字描述想做什麼,愈具體愈好

2

Prompt撰寫

用範本庫挑結構,依需求客製化

3

AI生成與檢視

讓AI產出第一版,仔細檢視是否符合需求

4

測試與修正

實際使用看看,發現問題就回頭調整

5

記錄與歸檔

把成功的Prompt存起來,記錄脈絡比Prompt本身更重要

推廣案例:三個臺灣中小企業故事

🍵

和煦春風茶行

南投茶葉批發商,老闆先從自己最痛的報價問題動手,半年陸續做出5套自製小工具

🦷

快樂無憂牙醫診所

桃園診所用AI原型,讓IT報價從NT$50萬砍到NT$20萬,爽約率25%降到8%

🎨

新美文創工坊

臺北文創品牌全員參與,訂閱補貼加獎金制度,半年省下NT$60萬外包費

三案例戰果一次看

5套

茶行半年做出的自製工具

NT$20萬

牙醫診所IT報價,原估NT$50萬

-60%

25%→8%

牙醫診所看診爽約率

NT$60萬

文創工坊半年省下的外包費

在組織內推廣的四階段路徑

1

探索期 1~2週

找1至2位夥伴,用AI做出第一個MVP,先證明可行性

2

驗證期 1~2個月

擴大到3至5人使用,記錄具體成效數據

3

推廣期 2~3個月

跨部門推廣,辦內部工作坊,建立互學社群

4

制度化 持續進行

納入正式工作流程,建立定期分享與最佳化機制

與IT部門的協作分工:核心原則

Vibe Coder主導:做什麼

  • 需求定義,最熟悉業務痛點
  • 原型開發,直接動手做
  • 使用者測試,貼近真實情境

IT主導:怎麼做

  • 安全性審查與系統部署
  • 架構設計與效能優化
  • 把關品質,確保長期維運

用分級管理化解治理難題

A

個人工具

只有自己使用,Vibe Coder自管,無需IT審核

B

團隊工具

部門內共用,需主管同意加IT簡易檢查,3天內回覆

C

關鍵系統

跨部門或涉及金流,IT完整審核加正式部署流程

詞義更新:從Vibe Coding到Agentic Engineering(Karpathy,2026-04)

Vibe Coding 2025年定義

  • 輸出大致能接受,就往下走
  • 把錯誤訊息貼回去讓AI修
  • 低風險探索性質,不建議用在正式環境

Agentic Engineering 2026年提出

  • 先假設agent一定會犯錯
  • 開發者的角色是指揮與監督多個agent
  • 需要專業把關,不能跳過審查

別誤解成不用再懂技術了

Karpathy在提出agentic engineering的同時特別強調,這不代表深厚的技術能力變得不重要;在頂尖層級,紮實的工程能力比以前更是一種倍增器。
— startuphub.ai,2026-08-16

Spec-driven development:先寫規格再讓agent動手

graph LR A[constitution<br/>定調團隊原則] --> B[specify<br/>寫清楚要什麼] B --> C[plan<br/>拆解技術方案] C --> D[tasks<br/>拆成任務清單] D --> E[implement<br/>agent動手執行]

GitHub Spec Kit工作流:純Markdown可搭配約30種agent;業界回報導入後複雜任務一次通過率提升3至10倍(MarkTechPost,2026-05-08)

兩個Spec-driven代表工具(來源:MarkTechPost,2026-05-08)

GitHub Spec Kit

  • 2025年9月開源
  • 純Markdown工作流,可搭配約30種agent
  • 2026年6月GitHub星數約111,000

Amazon Kiro

  • 2026年5月7日全球上線
  • 是Amazon Q Developer的全新IDE
  • 用EARS航太等級記法寫正式需求文件

AGENTS.md與CLAUDE.md:誰放什麼(來源:Augment Code,2026)

AGENTS.md:跨工具共通慣例

  • 放大家都要遵守的共用指令
  • 取代過去每個工具各一份規則檔的作法
  • 同時用多種coding agent時的共同起點

CLAUDE.md:Claude專屬功能

  • 放imports、skills、hooks等Claude專屬設定
  • 與AGENTS.md並存,不互相取代
  • 只有用Claude Code才需要額外維護

一個反直覺的發現

讓LLM自動生成的AGENTS.md檔案,反而讓任務成功率下降2%、成本增加23%,因為內容常與repo本身已有的資訊重複。真正有效的做法是人工撰寫,寫進AI從程式碼裡看不出來的資訊,例如技術棧限制、命名慣例、build指令。
— Augment Code guide,2026

這些變化對你意味著什麼:三個具體習慣

從下一個專案就能開始

先寫規格 動手前,先用白話寫清楚要做什麼、限制是什麼
備妥指令檔 自己補一份AGENTS.md或CLAUDE.md,寫AI看不出來的規則
務必讀diff AI產出後一定要看過改了什麼,不能跳過審查

AI輔助程式設計的三階段演進

1

AI輔助時代 2023至2024

AI是副駕駛,工具普及,GitHub Copilot被廣泛採用

2

Vibe Coding時代 2025至2026

任何人可用自然語言生成程式碼,本書讀者所在的階段

3

AI Agent時代 2027年以後

AI能自主規劃執行多步驟任務,這是書寫作時的預測

書上的預測,遇到2026年8月的現況

書寫作時預期AI Agent時代要到2027年才會展開,但Karpathy已在2026年4月喊出agentic engineering,代理型工作方式提前浮現。這不代表書錯了,而是浪頭來得比預期快,也更印證書中反覆強調的判斷力與品質把關,在提前抵達的階段更加重要。
— Karpathy發言,2026-04

2026年以後五大趨勢預測

書中預測的五大趨勢

🗣️ 語音開發成主流 用說的就能做出互動式圖表
🤖 AI代理更實用 自主規劃、執行多步驟任務
🤝 多人協作更即時 多位非技術人員同時與AI互動
🧠 個人化AI助手 記住你的工作習慣與常見需求
🏢 企業AI平臺 各部門都能安全使用AI建工具

職場技能的典範轉移

過去看重:執行力

  • 做事的人
  • 手動製作報表
  • 熟練度決定價值

現在看重:定義力加判斷力

  • 指揮AI的人
  • 業務洞察與策略
  • 精準定義問題、判斷產出品質

給每一位讀者的行動建議

1

技術深化路線

往工程師方向發展,學進階Prompt、API串接、AI Agent框架

2

組織推廣路線

在企業推動數位轉型,做團隊培訓與制度配套

3

生態建設路線

參與社群、寫作與分享,成為領域意見領袖

09

這一部給你書以外的東西

從讀完書,到今天就開始動手

builder.tw 精選:零基礎真人案例

🎤

日本偶像:十天做出直播系統

https://builder.tw/blog/karin-live-stream-vibe-coding/ 沒寫過程式碼的偶像,十天做出整套直播計數系統

⚖️

律師的 2.5 小時上線網站

https://builder.tw/blog/vibe-coding-lawyer-website/ 從「寫程式跟我無關」到親手上線,只花 2.5 小時

🏠

後龍鄉親:四小時做出官網

https://builder.tw/blog/houlong-vibe-coding/ 不是科技業,是地方鄉親,四小時做出自己的官網

🎵

音樂老師的個人網站

https://builder.tw/blog/vibe-coding-music-teacher-website/ 教音樂的人也能自己動手,做出接案用的網站

builder.tw 精選:方法與心法

📚

文組人的 Claude Code 自學指南

https://builder.tw/blog/claude-code-liberal-arts-guide/ 沒有理工背景,一樣有完整自學路線圖

💡

點子從哪來:四個來源

https://builder.tw/blog/vibe-coding-idea-sources/ 不知道做什麼,先看 40 個工具背後的四個來源

為什麼是學 Claude Code 的最佳時機

https://builder.tw/blog/why-now-best-time-learn-claude-code/ 門檻正在快速下降,此刻正是最佳入門時間點

builder.tw 精選:把它用在生意上

🧲

名單磁鐵與 Email 自動化序列

https://builder.tw/blog/lead-magnet-email-sequence/ 創作者如何用 AI 自建名單磁鐵,把陌生人變客戶

📣

行銷人的 Vibe Coding

https://builder.tw/blog/marketer-vibe-coding/ 行銷人的腦袋,終於追得上手,點子當天變成上線作品

🔍

Google 偏好來源實作指南

https://builder.tw/blog/google-preferred-sources-guide/ 用 AI 幫網站加上偏好來源按鈕,顧到流量與 SEO

👔

一屋子老闆來學 Vibe Coding

https://builder.tw/blog/boss-vibe-coding-class/ 老闆、律師、牙醫一起上課,證明零基礎不是藉口

MVP 選題器:不知道做什麼,先回答 6 題

https://builder.tw/quiz/ 純前端規則引擎,作答完立刻算出方向:網站、小工具、自動化流程或儀表板

🎯 想解決什麼痛 先講清楚問題本身
👤 做給誰用 自己用還是給別人
🗂️ 資料從哪來 有沒有現成資料
願意投入多少時間 你能給多少時間
🔌 跟程式的關係 要不要串接系統
📍 做完想放哪 成品最後放在哪裡

延伸閱讀:跟上最新的說法與數據

詞怎麼從 Vibe Coding 演變到 Agentic Engineering,第8部已經講完整套脈絡,這裡不重講。

這篇文章補的是更即時的採用率數據與常見翻車案例,讀完全書後最值得延伸讀這一篇。

30 天行動計畫總覽

第1週:建立基礎 20%
第2週:深化技能 45%
第3週:擴展應用 75%
第4週:開始推廣 100%

第1至2週:從註冊到做出工作用工具

1

D1-2

註冊Claude或ChatGPT

2

D3-4

反覆練習下指令

3

D5-6

讀本書關鍵章節

4

D7

做出第一個小工具

5

D8-9

練習多輪對話技巧

6

D10-11

建立 Prompt 範本庫

7

D12-13

做 1 個工作上用得到的工具

8

D14

迭代並完善工具

第3至4週:從同事試用到向主管展示

1

D15-16

挑戰較複雜的應用

2

D17-18

學會基本品質檢查

3

D19-20

給同事用

4

D21

收集回饋並改進

5

D22-23

寫一份推廣提案

6

D24-25

找到 1 至 2 位盟友

7

D26-27

向主管展示成果

8

D28-30

訂下一步

書末三套範本,直接照著用

📋

Prompt 範本庫格式

分類管理、記錄脈絡、持續更新、分享交流

🔄

每週 AI 實踐回顧

每週 15 分鐘,寫下做了什麼、學到什麼、下週要嘗試什麼

📊

AI專案提案書(六面向)

現況痛點、解決方案、預期效益、執行計畫、所需資源、風險控管

90 天成長追蹤表

第1至30天

入門探索期

每日15分鐘練習、寫下1個Prompt、記錄1件學到的事;目標完成3個基礎專案

第31至60天

進階應用期

每週解決一個真實業務問題、學一個新技巧;目標完成2個業務工具,省下10小時/月的重複工作

第61至90天

推廣分享期

每月教會1位同事、寫一篇案例文章;目標教會3位同事,累積50個以上Prompt範本

《零基礎學 Vibe Coding》

《零基礎學 Vibe Coding》

全名《零基礎學 Vibe Coding:用 AI 做出網站、App 與工作自動化工具》,碁峯資訊出版。

  • 出版社碁峯資訊
  • 購書網址https://vista.im/vibecoding

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