Vista電子報 No.115：撕掉不會寫程式的標籤，你的人生迅速升級

學會用 AI 開發程式，打造你的數位資產。

May 12, 2026

三月的某個午後，我站在國立中山大學文學院的教室裡，望著一群中文系的學生。他們的筆電裡，多半只有 Word 與 PowerPoint，連 HTML 是什麼，多數人都還沒接觸過。我心裡其實有點忐忑：三個小時的工作坊，真的有可能讓這群完全沒有程式背景的年輕學子，做出可以執行的小工具嗎？

三個小時後，答案揭曉。有同學做了一個陽明心學的介紹網頁，還有人設計了檢索器，只要輸入關鍵字，就能立刻找出王陽明的相關論述。

那一刻我忽然意識到：「不會寫程式」這道橫亙在文組與理工之間幾十年的牆，正在悄悄崩解。

嗯，這就是 Vibe Coding 帶來的轉變。今天這篇電子報，我想用最直白的語言、帶著自己這半年來在工作坊裡親眼見證的案例，陪著也許沒有程式背景的你走上這一遭：什麼是 Vibe Coding？它為什麼值得你認真理解？以及，你的第一步可以怎麼踏出去？

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Vibe Coding 到底是什麼？

Vibe Coding 這個詞，是由 OpenAI 共同創辦人之一、知名的 AI 研究者安德烈・卡帕西（Andrej Karpathy）在 2025 年初提出的。直譯叫「氛圍程式設計」，乍看玄妙，其實核心概念非常單純：

你用自然語言告訴 AI 你想做什麼，AI 幫你把程式碼寫出來；你執行、看結果、再用同樣的方式請它修改、優化、除錯。

從此，你不再需要硬記 if-else 怎麼寫、不必背 Python 的語法規則，也不必理解什麼叫遞迴或物件導向。你需要做的只有一件事，那就是：清楚地說出你想要什麼？

嗯，讓我用一個簡單的對比來說明。傳統寫程式，大抵是這樣的：

def calculate_average(scores):
    return sum(scores) / len(scores) if scores else 0

而 Vibe Coding，則是這樣的：

「幫我寫一個能計算學生成績平均的函式，如果沒輸入任何成績，就回傳 0。對了，請用 Python 幫我寫。」

接著 AI 把程式碼生出來，你貼到編輯器或直接讓 AI 執行，看結果，再用人話迭代。整個過程更像在指揮一位專業的工程師助理，而不是親自下海寫每一行 code。

從本質上看，Vibe Coding 把寫程式這件事，從語法的記憶遊戲轉化成意圖的清晰表達。前者是少數人的專業，後者，正是你我每天都在做的事。

為什麼是現在？這一次真的不一樣

過去十年，「人人都該學程式」這句話喊得震天響。但說實話，這個門檻對多數非工程背景的人來說真的太高了。從環境設定、語法、除錯到部署，每一關都能勸退一大票人。我自己也認識不少朋友，買過 Python 課程、報過程式營、買了好幾本書，最後還是停在第三章的迴圈那邊，再也沒翻開過。

但這兩年，情況真的不一樣了。

Claude、ChatGPT 這類 AI 大型語言模型，已經強到一個地步：它們不只會寫程式，還能讀懂你模糊的需求、主動釐清你的疑問、在你出錯時幫你診斷，甚至預先指出你沒想到的潛在問題。

更關鍵的是，像 Claude Code 這樣的代理型工具出現了。它讓你可以直接在自己的電腦上，用對話的方式請 AI 幫你開發專案。從讀懂你資料夾裡的檔案、執行終端機指令、到一邊寫一邊測試、再到把成果部署上線，都能在同一個對話流程中完成。

換句話說，2025 年之後，「不會寫程式」這個標籤，已經不再是你解決問題的終點，而只是你新冒險的起點。

誰特別適合學 Vibe Coding？

回首這半年多，我帶過上百位學員，從大學教授、創業者、行銷企劃、自由工作者、按摩師，到全職媽媽都有。在這個過程中我觀察到，有幾種人特別能從 Vibe Coding 裡得到顛覆性的槓桿效益：

第一種：知識工作者。老師、記者、研究員、編輯或作家——這些每天和資訊、文本以及流程打交道的人。他們有大量重複性高、又需要客製化的小任務：批次整理逐字稿、自動分類學員作業、從一堆 PDF 裡提取特定段落、生成週報以及做關鍵字統計⋯⋯這些以前要麻煩工程師朋友、或乾脆放棄的事，現在自己一個下午就能搞定。

第二種：創業者與一人公司經營者。過去，如果你想開發一個簡單的工具網站、會員系統、訂閱表單，動輒幾萬元起跳的外包費用。現在你可以自己用一週做出 MVP（最小可行產品），先驗證市場再投入資源。舉例來說，我有一位學員是健身教練，他用 Vibe Coding 做了一個自動產生會員飲食計畫的小工具，把原本要花兩小時的客製工作，壓縮到三分鐘。

第三種：原本就有一點程式底子、但卡在某個層次的人。Vibe Coding 不會取代你既有的能力，而是放大它。我認識的工程師朋友用了 Claude Code 之後，普遍反映自己的產出至少多了兩三倍。他們不是被取代，而是進化成可以指揮多位 AI 工程師的技術主管。

第四種，也是最讓我感動的——完全沒有程式背景的文科生與創意工作者。當你不用再被「先學會 Python」、「先搞懂環境變數」這類冤枉路綁住，你會發現：原來自己腦中那些「如果有這個工具就好了」的想法，是可以直接做出來的。舉例來說，之前中山大學那場工作坊的同學們，就是最好的證明。

新手最常見的三個迷思

在工作坊與線上社群裡，學員問我最多的，往往不是技術問題，而是心態問題。現在，我幫大家整理了三個最常見、也最容易讓人裹足不前的迷思：

迷思一：「我是不是要先學會某個程式語言，才能開始？」

不需要。當然，如果你願意理解一些基本概念（例如什麼是變數、什麼是函式、什麼是 API），你會更有效率。但這就像你不需要會修引擎才能開車——先學會指揮 AI、清楚表達需求的這件事本身，已經是 90% 的關鍵能力。語法的細節，AI 會幫你補足。

迷思二：「AI 寫出來的程式碼，是不是其實不能用、會有一堆 bug？」

可以用，但有條件。AI 寫出來的程式碼，大多時候能正常運作。真正的問題不在程式碼本身，而在於：你能不能清楚描述需求？能不能驗證結果是否符合預期？能不能在出錯時跟 AI 一起 debug？Vibe Coding 真正的核心技能，是溝通能力與思辨能力，而不是程式語法本身。

迷思三：「這只是一時流行，過陣子就消失了吧？」

如果你會這樣想，那我會反過來請你思考：當一個工具，讓非工程背景的人也能做出原本需要花幾萬元才能委外的東西——這真的會過陣子就消失嗎？我認為更可能的劇本是：未來五到十年，會用 AI 寫程式的這件事，會像今天會用 Excel 一樣，變成知識工作者的基本素養。早一點上車的人，很有可能會在這場結構性的變動裡，拿到不成比例的紅利。

入門 Vibe Coding，你需要什麼工具？

好消息是：入門所需的工具，其實少得驚人。

第一，一個能對話的 AI 助手。我自己最常用、也最推薦給新手的是 Claude（claude.ai）。它的程式能力與長文本理解都很強，回答風格比 ChatGPT 更細緻，特別適合需要慢慢釐清需求的初學者。免費版就能體驗到核心能力，付費版則能跑更大的專案。

第二，Claude Code（進階推薦）。這是 Anthropic 推出的代理型開發工具，可以讓 AI 直接讀寫你電腦裡的檔案、執行指令以及跑測試。對於想真正建立完整專案的人，這是目前最強的選擇之一。我自己過去半年的所有專案，幾乎都是用 Claude Code 完成的。

第三，一個編輯器（選用）。 Visual Studio Code 是免費且最普及的選擇。但說實話，初期你連這個都不一定要用——瀏覽器加上 Claude，就已經能讓你完成第一個小作品。

請謹記：工具不是門檻，心態才是。

給新手的三個第一步

如果你今天就想試試，我建議你從這三件事開始：

第一步：找一個你日常的小痛點。千萬不要一開始就想做大型專案，那是新手最常見的陣亡方式。先從小事開始：可能是「我每週要整理一份學生作業清單」、「我想從幾十個 PDF 裡找出特定關鍵字」、「我需要一個簡單的單字記憶網頁」。痛點愈具體、愈貼近你的真實生活，動力就愈強。

第二步：用「人話」跟 AI 對話，請它幫你做。不要怕問笨問題、不要怕表達不精準。直接告訴 AI：「我完全不懂程式，請你一步一步指引我，從零開始。」然後把你的需求清楚地說出來。一個小訣竅：多用例子，少用抽象描述。 與其說「我要一個搜尋工具」，不如說「我要輸入一個關鍵字，它就會從這個檔案裡列出包含這個關鍵字的所有句子」。

第三步：執行、出錯、再問。這是最關鍵的一步。Vibe Coding 不是一次到位的魔法，而是一場與 AI 的協作對話。出錯時，直接把錯誤訊息原封不動貼給 AI，請它解釋並修正。這個來回的過程，本身就是你最有價值的學習——你不是在學語法，你是在訓練自己如何與一位無限耐心的工程師合作的能力。