Vibe Coding ：實用技巧與未來猜想

「早安，各位，今天聊聊進度。」我對著螢幕面前的虛擬團隊說

畫面閃動：

• Claude - 系統工程師
• DeepSeek - 創意與用戶體驗
• Grok - 演算法工程師
• Gemini - 測試工程師與文件編輯

科幻嗎？不，這可能是兩年後的日常。

Vibe Coding 只是開端，AI 正在重塑開發世界。

三大秘技讓 AI 更強

數月實戰，我提煉出三招讓 Vibe Coding 如虎添翼：

1. 喂飽上下文

AI 是個燒瓶內的小人，不是讀心術士，他沒法知道你沒給的資訊。

我有建個「專案知識庫」：架構圖、目錄結構、規範…等

每次提問前先丟給它，錯誤率降 60%。

案例：告訴 Claude「依照最佳實踐及架構規範，寫個時間箱編輯功能」，這樣會比直接問準太多。

2. 控制規模

文件超 500 行就拆分。

大檔容易超過 AI 的 Content windows，常會改到中斷。

拆成小元件後，就穩如老狗。

3. 多問一句

AI 給代碼後，問：「有什麼隱患？能優化嗎？」

一次文件上傳，我多問一句，它補出三個漏洞（XSS、未驗證類型）。

未來猜想

1-2 年：PO 當家

很快，PO 說需求，AI 吐代碼，你只管審核。

像「我要登錄系統帶二步驗證」，這種常見功能應該都能直接生成。

3-5 年：虛擬團隊

AI 產品經理分解需求，架構師設計系統，

工程師寫代碼，QA 測 bug。

你當導演，喊「Action!」就好。

十年前誰信 AI 能寫前端？別低估這速度。

不變的核心

AI 再強，需求釐清和決策還是人的活。

我一半的時間都在想清楚方向，這在 Vibe Coding 時代更關鍵。

我的實驗：Orlo

我在搞 Orlo，一款 AI 時間管理助手，全程 Vibe Coding 開發。

速度快 3 倍，質量不掉。加入封測 https://orlo.cc

小結

Vibe Coding 是序曲。會用 AI 的開發者將秒殺不會用的。

未來，你可能是「AI 團隊導演」，準備好了嗎？

這系列從入門到進階走完一圈，你有什麼心得？留言聊聊！