《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
Vista(鄭緯筌)
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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
Vista 電子報
每週一封,AI 與 Vibe Coding 實作紀錄|iamvista.substack.com
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更多零基礎真人案例與方法文章|builder.tw
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
掃碼購書
https://vista.im/vibecoding
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
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)
-
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
-
02
Part 2 工具與環境
先搞懂你在跟誰合作,再挑順手的兵器
-
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
-
04
Part 4 提示詞的藝術
CLEAR框架與十個場景範本,可直接照抄
-
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)
-
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
-
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
-
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
-
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
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。」
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
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
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
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
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
呼應書中的定位比較
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
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。」
動手前,你需要準備什麼
書中的準備建議
五分鐘體驗:現在就試試看
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。
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
機器碼與組合語言
工程師要直接跟硬體對話,門檻最高
高階語言
C、Java等,讓人用更像英文的方式寫程式
框架與函式庫
大量重複工作被封裝好,專注在業務邏輯
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
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
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
路線B:App、互動小工具
第4章:從待辦清單App開始練手
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
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。
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
書中主張:跨過這三個關鍵門檻,是2026年被稱為最佳入門時機的原因
各工具採用率變化:1月到7月
JetBrains 2026年調查
Claude Code採用率
Codex採用率
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
信任AI準確性
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
每日使用
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
Fortune 100用Copilot
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
重點不是你會不會寫程式,而是你能不能把需求說清楚
02
核心工作流程是描述、生成、檢視、修正的循環
03
2026年是入門的最佳時機,AI已經跨過三個關鍵門檻
04
技術門檻降低了,思維門檻反而提高了
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
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
三者都是有效選擇:這不是選對錯,是選最適合你工作習慣的那一個
哪個AI助手最適合你?
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
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
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
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
Claude Sonnet 約可讀
Gemini Pro 約可讀
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
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
角色設定提升品質、拆解任務降低複雜度、自我審查確保正確性
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
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
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
$ 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。
工具選擇決策樹
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
Antigravity耗時
Lovable耗時
Claude Code耗時
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
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
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
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
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)
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)
Antigravity 2.0
CLI改用Go撰寫,支援動態subagent,與Claude Code、Cursor的skills互通
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
Lovable估值
企業AI編碼市場
Windsurf收購價
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
ChatGPT(★)
複製貼上就好,暖身練習,先看懂 AI 怎麼回應你
Antigravity(★★)
看得到畫面,滑鼠點一點就能改
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
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!」
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
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
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
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。
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
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
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。
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。
🔵 Claude Code 路線 1/4:先開一個終端機
$ 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
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
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
✓ 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
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。
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
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
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。
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
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。
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
AI是搭檔,不是魔法:清楚具體的指引比什麼都重要
02
描述需求是一種可以練習的技能,和寫程式一樣重要
03
迭代比一次到位更實際:小步修正,勝過一次列十幾點
04
Bug不可怕:連最資深的工程師也天天在處理
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
一句話下單
- 「幫我寫一段保溫瓶的宣傳文案」
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
壞提示詞 vs. 好提示詞:客戶道歉信
資訊不足
- 「幫我寫一封道歉信給客戶」
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
好提示詞的公式:CLEAR 框架
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
【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
【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。
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)
【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
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
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
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
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
原始需求
- 「我想要一個好看的網站」
- 「幫我做報告」(僅 6 個字)
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
轉譯完成:可直接送出的提示詞
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
範本:撰寫電子郵件
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
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
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
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
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
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)
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)
五個常見陷阱
書中整理的常見陷阱
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。
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
if / else 範例:訂單金額判斷
讀程式碼別逐行啃:三步驟閱讀法
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?
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?
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
從畫面找到程式碼:Ctrl+F反向定位法
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
《零基礎學 Vibe Coding》
照抄就能用:程式碼解釋提示詞
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
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。
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。
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
複製
看到錯誤訊息,完整複製下來,不要只抄一半
貼上
貼給AI,附上你做了什麼、原本預期什麼
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
// 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
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
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
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
實戰演練:待辦清單App從錯誤到修復
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
- 需求
- 規格
- 產出
- 驗收
- 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
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
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
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
購買網域
選一個好記的網址
設定 DNS
告訴網路這個網址要連到哪裡
綁定平臺
接到 Cloudflare Pages 或 Vercel
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。」
驗收:該不該付費,兩個問題就能判斷
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
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
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
- 需求
- 規格
- 產出
- 驗收
- 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。
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
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
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
《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。
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
- 需求
- 規格
- 產出
- 驗收
- 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
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
同理 Empathize
理解目標受眾真正在乎什麼
定義 Define
把痛點收斂成一句明確的問題
發想 Ideate
腦力激盪可能的解決方案
原型 Prototype
快速做出可以看、可以點的版本
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
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
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%
版本A:立即報名
直接呼籲行動,沒有額外誘因
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
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
- 需求
- 規格
- 產出
- 驗收
- 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。
規格:資料視覺化的三層次
看得到
Excel做成圖表,多數人停在這裡
看得懂
互動式儀表板,本章的目標
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
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
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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
後端基礎
D1 Schema、流量追蹤API
流量儀表板
6張KPI卡片、Tab切換,基本版上線
名單管理
轉換漏斗追蹤、Token下載機制
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」
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
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
南島雅顏 ROAS
明星英語 續班率
量子光點 有效時薪
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
- 需求
- 規格
- 產出
- 驗收
- 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
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。
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。」
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
「對AI所產製的程式碼的信任,應該像是對一位剛報到到職的新員工。」
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
安全性檢查清單(下)
三個5分鐘自我檢查動作
// 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
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。
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
「品質把關的目的,不是要讓你害怕使用AI,而是讓你更有信心地使用AI。」
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
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
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
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
需求釐清
先用紙筆或文字描述想做什麼,愈具體愈好
Prompt撰寫
用範本庫挑結構,依需求客製化
AI生成與檢視
讓AI產出第一版,仔細檢視是否符合需求
測試與修正
實際使用看看,發現問題就回頭調整
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
共通點:都從真實痛點出發,都有領導支持
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
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
驗證期 1~2個月
擴大到3至5人使用,記錄具體成效數據
推廣期 2~3個月
跨部門推廣,辦內部工作坊,建立互學社群
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
個人工具
只有自己使用,Vibe Coder自管,無需IT審核
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
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。
Spec-driven development:先寫規格再讓agent動手
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。
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
AI輔助程式設計的三階段演進
AI輔助時代 2023至2024
AI是副駕駛,工具普及,GitHub Copilot被廣泛採用
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
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。
2026年以後五大趨勢預測
書中預測的五大趨勢
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
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
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
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
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至2週:從註冊到做出工作用工具
D1-2
註冊Claude或ChatGPT
D3-4
反覆練習下指令
D5-6
讀本書關鍵章節
D7
做出第一個小工具
D8-9
練習多輪對話技巧
D10-11
建立 Prompt 範本庫
D12-13
做 1 個工作上用得到的工具
D14
迭代並完善工具
第3至4週:從同事試用到向主管展示
D15-16
挑戰較複雜的應用
D17-18
學會基本品質檢查
D19-20
給同事用
D21
收集回饋並改進
D22-23
寫一份推廣提案
D24-25
找到 1 至 2 位盟友
D26-27
向主管展示成果
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
三套範本都在書末附錄,影印或手抄起來就能直接用
90 天成長追蹤表
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
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
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》
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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