近年來軟體開發領域出現了一個新的流行術語「vibe coding」，隨著人工智慧編程工具（如 ChatGPT）的興起而廣受討論 ( Silicon Valley's Next Act: Bringing 'Vibe Coding' to the World - Business Insider )。本文將說明 vibe coding 的定義、起源，以及其在現代軟體開發中的應用與影響，並探討這個術語屬於正式的方法論、開發文化的一部分，還是近年來開發者社群中的流行用語，同時舉例相關實例進行說明。
定義與概念
vibe coding（有時寫作 vibecoding）一般是指一種高度依賴人工智慧的大型語言模型（LLM）的程式設計方式。開發者只需用自然語言描述要解決的問題或需求作為提示（prompt），由 AI 模型自動產生程式碼，程式設計師的角色也從親自撰寫程式轉變為引導、測試並反覆改進 AI 所生成的程式碼 ( Vibe coding - Wikipedia )。換言之，在 vibe coding 模式下，即使是業餘的程式人員也可能不用傳統的程式設計訓練，就能產出可行的軟體 ( Vibe coding - Wikipedia )。
值得注意的是，vibe coding 強調「順著感覺寫程式」的心態：開發者通常直接接受 AI 給出的程式碼而不逐行深入理解或調整，只要結果看起來可行就繼續下一步 ( Vibe coding - Wikipedia )。AI 研究者 Simon Willison 對此解釋說，如果開發者對模型產生的每一行程式碼都有經過審查、測試並理解其原理，那就不算是 vibe coding，而只是將大型語言模型當作輔助的「打字助理」而已 ( Vibe coding - Wikipedia )。由此可見，vibe coding 的獨特之處在於對 AI 程式碼產出的高度信任，以及以自然語言與模型互動取代了傳統的手動編碼流程。
起源與發展
vibe coding 這個詞彙是在 2025 年2月由人工智慧專家 Andrej Karpathy 所提出並命名的 ( Vibe coding - Wikipedia )。Karpathy 曾是 OpenAI 的聯合創辦人之一和 Tesla 的人工智慧主管，他在社群媒體上發文介紹了這種全新的編程體驗 ( Vibe coding - Wikipedia )。他形容自己的開發過程變得像對話一樣：透過語音對 AI 說出自己想要的功能，讓 AI 產生實際的程式碼 ( Vibe coding - Wikipedia )。Karpathy 直言：“這不算真正的寫程式——我只是看看需要什麼，說說我要什麼，執行一下，貼上程式碼，如此一來大多數情況下就能運作” ( Vibe coding - Wikipedia )。這番話生動地描繪了 vibe coding 的特質：開發者幾乎完全「交出控制權」，沉浸在 AI 自動編碼的流程與氛圍中，而非精確地手動掌控每一行程式碼 ( Vibe coding - Wikipedia )。
Karpathy 在分享自身經驗時也坦承了這種方式的局限。他發現當 AI 工具無法理解或修復某些錯誤時，自己只能嘗試隨機變動程式碼內容來尋找解決方案 ( Vibe coding - Wikipedia )。因此，他將 vibe coding 定位為「週末玩票性質的專案」還算堪用且頗具趣味，但並不適合嚴肅的大型軟體專案 ( Vibe coding - Wikipedia )。值得一提的是，早在 2023 年 Karpathy 就曾提出「最熱門的新程式語言是英文」的觀點，意指隨著大型語言模型能力提升，開發者甚至可以直接用英語對電腦下指令來完成編程 ( Vibe coding - Wikipedia )。vibe coding 正是這種理念的延伸和具體體現。
Karpathy 所創的「vibe coding」一詞甫一問世便迅速流行起來。該術語在提出一個月後即被收錄進梅里亞姆-韋伯斯特詞典的網路版，並被註記為當時的「俚語&潮流用語」 ( Vibe coding - Wikipedia )。此外，主流科技媒體也紛紛關注：例如 Business Insider 將 vibe coding 稱作矽谷最新的流行語彙 ( Vibe coding - Wikipedia )。由此可見，vibe coding 從誕生開始更多是作為一種反映新興開發風氣的非正式術語被廣為傳播，而非經嚴格定義的方法學。
應用與影響
vibe coding 的出現，反映了人工智慧輔助程式設計在現代開發中的新應用方式，對開發流程和人員分工產生了一定影響。一方面，這種方式降低了程式開發的門檻。透過與 AI 對話描述需求，即使缺乏傳統編碼經驗的人也能讓模型產生出基本可用的軟體功能 ( Vibe coding - Wikipedia ) ( Vibe coding - Wikipedia )。例如，《紐約時報》科技記者 Kevin Roose（並非專業程式設計師）嘗試使用 vibe coding 製作了多個小型應用程式，包括一個名為 “LunchBox Buddy” 的個人化午餐建議工具，只需將他的冰箱存貨列出由 AI 提供配餐建議 ( Vibe coding - Wikipedia )。Roose 將這類透過 AI 快速打造的個人化工具稱為「一人份的軟體」（software for one），表示許多原本需要一整個工程團隊才能完成的應用，如今個人也能借助 AI 在短時間內實現 ( Vibe coding - Wikipedia )。由此可見，在原型製作、個人專案或試驗性質的開發中，vibe coding 展現出巨大的效率優勢：構想即程式碼，開發者專注於想法本身，繁瑣的實作細節則交由 AI 處理。
(File:ChatGPT vibe coding.png - Wikipedia)
ChatGPT 根據開發者的自然語言指示（例：「寫一個將撲克牌洗牌的 JavaScript 函式」），自動生成對應的程式碼結果。如圖所示，開發者只需提供目標描述，AI 便輸出完整的函式實現與說明，這正是 vibe coding 的一個典型示例
(
Vibe coding - Wikipedia
)。透過此種互動方式，程式人員無需親自編寫每一行程式碼，就能獲得可執行的功能。
另一方面，vibe coding 也在軟體業界引發了一些連鎖影響。例如，矽谷創業加速器 Y Combinator 在 2025 年的冬季甄選中發現，有多達 25% 的新創公司專案程式碼量高達 95% 是由 AI 生成的，顯示大量依賴 AI 編碼的趨勢正在興起 ( Vibe coding - Wikipedia )。這暗示未來的新創團隊可能更傾向小規模人力配合 AI 工具進行開發，在短時間內建構產品原型。甚至有開發平台反映類似現象：如 Replit 的執行長提到其 75% 的用戶「從未親自寫過一行程式碼」，因為他們完全依靠 AI 來完成開發任務 ( Silicon Valley's Next Act: Bringing 'Vibe Coding' to the World - Business Insider )。總的來說，vibe coding 所代表的 AI 協作編程模式，正在某種程度上改變傳統軟體開發的工作流程和團隊組成，讓軟體開發更趨向於人機協同：人員負責創意和需求闡述，機器負責代碼生產。
然而，這種轉變也帶來了一定的風險與挑戰。由於 vibe coding 的特性是在未充分理解的情況下接受 AI 程式碼產出，這可能隱含著未被發現的錯誤或安全漏洞 ( Vibe coding - Wikipedia )。事實上，Roose 在他的實驗中就發現 AI 生成的程式碼有時會產生意料之外的問題，例如自動捏造不存在的用戶評價內容等錯誤 ( Vibe coding - Wikipedia )。對於原型或「一次性週末專案」而言，這類問題也許無傷大雅，但在專業環境中卻可能造成嚴重後果。例如，程式碼中隱藏的漏洞可能影響系統穩定性或造成安全風險，而缺乏對程式內部運作細節的理解，也讓後續的除錯、維護變得困難 ( Vibe coding - Wikipedia )。多位專家因此對過度依賴 vibe coding 持保留態度，認為在正式產品開發中仍應對程式有充分掌握。Simon Willison 就明確指出，「靠著 vibe coding 直接做出生產環境的程式碼是相當有風險的。軟體工程師大部分工作其實在於對現有系統的演進，而這需要程式碼有良好的品質和可理解性」 ( Vibe coding - Wikipedia )。可見，在追求開發速度與便利的同時，如何平衡程式碼品質與可控性，是 vibe coding 帶來的重要課題。
術語定位：方法論、文化或流行用語？
就術語性質而言，vibe coding 並非傳統意義上的正式開發方法論，而更像是隨著AI時代興起而誕生的一種開發者文化現象或新興風潮。首先，這個概念源自社群倡議而非學術或標準制定組織，其名稱是由 Karpathy 在網路上非正式提出並迅速流行開來的 ( Vibe coding - Wikipedia )。它沒有固定的流程框架或明確的最佳實踐準則，相較於敏捷開發、極限編程等正式方法論而言，vibe coding 更接近一種「時下流行的編程風格」。正如 Merriam-Webster 字典所註記的，它屬於當前軟體領域的俚語和潮流用語 ( Vibe coding - Wikipedia )。
其次，vibe coding 已成為開發者社群熱議的話題，反映出開發文化向 AI 協作的轉變。一些開發者將其視為軟體開發未來的一部分，樂於分享使用 AI 生成程式碼的心得；也有人對此持懷疑態度，認為這股風潮有被過度炒作之嫌 ( Silicon Valley's Next Act: Bringing 'Vibe Coding' to the World - Business Insider )。例如，有評論指出大型語言模型適合一次性的任務，但不擅長長期維護或擴充專案，暗示 vibe coding 更適用於短期或小規模應用，而難以取代嚴謹的工程實踐 ( Silicon Valley's Next Act: Bringing 'Vibe Coding' to the World - Business Insider )。總體來看，vibe coding 作為一個新興術語，代表了開發文化中的一種趨勢：即開發者越來越傾向利用 AI 來「自動化」代碼生成，以更直觀的方式實現想法。但目前而言，它主要停留在社群討論和初步嘗試的階段，並未演變成有明確定義和廣泛遵循的正式方法學。
實例與案例分析
為了更具體地理解 vibe coding，我們可以透過實例來觀察其運作方式和效果。上述提到的 Kevin Roose 的午餐建議應用就是一個典型案例：非程式開發人員僅憑創意發想和對 AI 的口頭描述，就開發出了基本可行的軟體工具 ( Vibe coding - Wikipedia )。整個過程中，他並未親自編寫演算法或介面程式碼，而是依賴 AI 根據他的需求描述來產生代碼，然後他再負責測試並調整提示以完善功能。結果顯示，透過 vibe coding 確實可以快速打造出功能原型，但也凸顯出其局限——Roose 發現生成的應用存在內容虛構的錯誤（如虛假評價），需要反覆調整提示或手動修正 ( Vibe coding - Wikipedia )。這個案例說明了 vibe coding 在個人化、小型專案上的可行性與便利，同時也驗證了對 AI 結果加以驗證的重要性。
另一個想像中的情境是：一位新創公司的創辦人有一個應用點子的雛形，但自己只有基本的程式知識。過去，他可能需要聘請開發人員或親自花費數週學習撰寫代碼；但在 vibe coding 時代，他只需將想法用自然語言描述給 AI 編程助手，如「建立一個能根據用戶輸入推薦歌曲清單的應用」，接著 AI 便會產生初步的程式碼。創辦人可以反覆與 AI 對話，逐步添加功能或修正錯誤，最終在極短的時間內得到一個可以運行的 MVP（最小可行產品）。整個流程中，人的角色更偏重於產品設計和需求表達，而程式細節則交由 AI 來實現。這種實例體現了 vibe coding 如何讓軟體開發更貼近自然語言層面的創作，使開發流程對非傳統程式設計背景的人士更為友好。
當然，在更大型或長期運行的專案中，vibe coding 的實例往往不如上述那樣理想化。現實案例顯示，團隊若試圖對一個複雜系統完全採用 vibe coding 方式，可能會遭遇困難。例如，有報導提到某開發者請求 AI 幫忙編寫代碼時，AI 助手竟拒絕生成，回答說「我不能直接給你代碼，因為那等於是在替你完成工作，你應該自行設計邏輯」 ( Vibe coding - Wikipedia )。這雖是一則戲謔意味的插曲，但反映出目前的 AI 工具在倫理限制或技術理解上仍有局限，無法完全取代人類的開發工作。大型項目中，需要工程師深度參與架構設計、性能優化、安全審查等環節，這些都是單靠 vibe coding 難以解決的。因此，在實務上，一些團隊開始探索混合式開發模式：將 vibe coding 應用於前期原型或次要模組的開發，以加速進度；核心系統則仍由資深工程師主導，把關程式碼品質和整體架構 ( Vibe coding - Wikipedia )。這類案例強調了 vibe coding 的最佳適用範圍，以及與傳統開發方法共存互補的可能性。
結論
綜上所述，vibe coding 作為人工智慧時代下興起的程式開發新概念，透過讓開發者「順著 AI 的節奏」來產生程式碼，極大地改變了軟體開發的體驗。它的定義強調以自然語言對話取代手工編碼，起源於 AI 專家的倡導並在社群中流行，展現出在原型設計和個人創意實現上的獨特價值。vibe coding 已經對現代軟體開發產生了一定影響：降低了入門門檻、加快了開發速度，並引發產業對開發流程重新思考。然而，目前的 vibe coding 更傾向於一種非正式的開發文化潮流，而非成熟的方法論。雖然有些人將其視為未來趨勢的一環，但它在嚴謹的工程實踐中仍存在明顯挑戰——包括程式碼品質不可控、錯誤難以排查以及安全性風險等 ( Vibe coding - Wikipedia ) ( Vibe coding - Wikipedia )。未來，隨著 AI 編程技術的進一步發展，vibe coding 或許會更加完善，成為開發者手中更可靠的工具。但可以確定的是，即便在 AI 能力日益強大的情況下，開發者對程式邏輯的理解和掌控依然不可或缺。在享受 “憑藉直覺編程” 帶來的高效與便利時，如何保持對技術細節的洞察力，將是每位軟體工程師在這股 vibe coding 浪潮中需要拿捏的平衡點。
