Vibe Coding 是什麼？不會寫程式也能用 AI 做產品
Vibe Coding 讓不會寫程式的人，也能透過自然語言請 AI 建立網站、工具與 App。本文從零解釋 Vibe Coding 是什麼、怎麼開始、適合做什麼，以及初學者最需要注意的資安與維護風險。
Vibe Coding 是什麼？不會寫程式，也能開始用 AI 做產品
Vibe Coding 是一種用自然語言告訴 AI「你想做什麼」，再由 AI 協助產生、修改與除錯程式碼的開發方式。對完全不會寫程式的人來說，最大的改變不是突然變成工程師，而是第一次有機會直接把自己的想法做成可以操作的產品。
重點摘要
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Vibe Coding 降低了寫程式的入門門檻：使用者可以先描述需求，而不是從學習程式語法開始。
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不會寫程式，也可以做出簡單產品原型：例如網站、計算器、內部工具、表單、資料整理工具或簡單 Web App。
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真正重要的能力從「會不會寫語法」轉向「能不能清楚描述需求、測試結果、找出問題」。
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AI 產生的程式碼不等於一定正確：2025 年 Stack Overflow 調查顯示，使用 AI 開發工具已非常普遍，但開發者對 AI 輸出的準確度仍保持高度警戒。
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Vibe Coding 最適合從低風險的小產品開始，涉及付款、會員資料、醫療、金融或大量使用者資料的服務，不能只靠「感覺能跑」就直接上線。
Vibe Coding 是什麼？
Vibe Coding 是透過自然語言描述需求，讓生成式 AI 協助建立程式，並透過持續對話、測試與修改逐步完成產品的一種開發方式。
簡單來說，以前你可能需要先學 HTML、CSS、JavaScript，才有辦法做一個網站。
現在，你可以先對 AI 說：
「幫我做一個旅遊預算計算器，使用者可以輸入機票、住宿、餐飲和交通費用，最後自動算出總預算。」
AI 可以直接開始建立介面與程式邏輯。
如果按鈕位置不好看，你可以說：
「把計算按鈕放大，改成藍色，放在畫面正中央。」
如果計算錯誤，你可以繼續說：
「住宿費應該是每晚價格乘上住宿天數，現在結果算錯了，請修正。」
這就是 Vibe Coding 最迷人的地方：
你操作程式的主要介面，開始從「程式語言」變成「人類語言」。
Merriam-Webster 將 vibe coding 定義為使用人工智慧系統產生特定程式語言程式碼的行為或做法；Collins 更在 2025 年將「vibe coding」選為年度詞彙，反映這種開發方式快速進入主流討論。
Vibe Coding 是誰提出來的？
「Vibe Coding」這個名稱在 2025 年由 AI 研究者 Andrej Karpathy 推廣開來，用來描述一種大量依靠大型語言模型寫程式，甚至不再把注意力放在程式碼本身的開發方式。
Karpathy 曾任 Tesla AI 負責人，也是 OpenAI 的早期成員之一。
他描述這種方式時，核心概念是：
「forget that the code even exists」
也就是某種程度上「忘掉程式碼本身的存在」，把注意力放在自己想讓產品完成什麼。
但這句話不能被理解成：
「程式碼不重要了。」
更準確的理解應該是：
對使用者而言，直接操作程式碼不再是建立軟體的唯一入口。
這個差異非常重要。
完全不會寫程式，真的可以 Vibe Coding 嗎？
可以。對簡單網站、個人工具與產品原型來說，一個完全不會寫程式的人，現在確實有機會透過 AI 從需求描述開始，一步一步做出可以操作的產品。
但「可以做產品」和「已經成為軟體工程師」是兩件不同的事。
你可以把它想像成攝影。
以前想拍出專業照片，需要懂光圈、快門、ISO、測光。
手機攝影出現之後，一個不懂這些術語的人也能拍出漂亮照片。
可是如果你要拍電影、商業廣告或者特殊環境攝影，專業知識依然非常重要。
Vibe Coding 對軟體開發造成的變化很類似。
AI 把很多原本必須先掌握的操作細節藏到後面，讓你可以：
先開始創作，再逐漸理解技術。
這也是為什麼 Vibe Coding 對沒有程式背景的人特別有意義。
Vibe Coding 和以前的寫程式有什麼不同？
最明顯的差異，在於「你直接操作的是什麼」。
| 項目 | 傳統程式開發 | Vibe Coding |
|---|---|---|
| 主要操作方式 | 撰寫程式碼 | 用自然語言描述需求 |
| 入門門檻 | 需要先學程式語言 | 可以先從想法開始 |
| 修改方式 | 找到程式碼並修改 | 描述想修改的結果 |
| 除錯方式 | 閱讀錯誤與程式碼 | 把錯誤交給 AI 分析 |
| 初學者學習曲線 | 較陡 | 較平緩 |
| 對程式碼的理解 | 通常較高 | 可能很低 |
| 最大風險 | 技術能力不足 | 不知道 AI 寫錯了什麼 |
所以，Vibe Coding 並不是：
「AI 幫你把程式碼打快一點。」
真正的改變是：
使用者可能根本不需要從程式碼開始，而是直接從產品需求開始。
為什麼 Vibe Coding 現在值得注意？
因為 AI 寫程式已經不是少數人的實驗，而正在快速進入軟體開發的日常工作。
2025 年 Stack Overflow Developer Survey 收到超過 49,000 份回覆。調查顯示，84% 的受訪者已經使用或計畫使用 AI 工具協助軟體開發，高於 2024 年的 76%；51% 的專業開發者每天使用 AI 工具。
Anthropic 在 2025 年也曾針對約 50 萬筆與程式開發相關的 Claude 互動進行分析，以研究生成式 AI 如何進入軟體開發流程。
這些數據不能直接證明「所有人以後都不用學程式」。
它真正反映的是：
用 AI 參與軟體開發，已經從新奇玩法逐漸變成一種新的工作方式。
而 Vibe Coding 把這個趨勢再往前推一步——讓原本連開發工具都不會使用的人，也能開始做產品。
不會寫程式的人，可以用 Vibe Coding 做什麼？
最適合初學者的 Vibe Coding 專案，是需求清楚、規模小、出錯後不會造成重大損失的工具。
例如以下幾類。
1. 個人使用的小工具
例如：
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每月預算計算器
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房貸試算工具
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旅遊行程整理器
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工作時間計算器
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報價計算器
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To-do List
這類產品邏輯相對單純，非常適合作為第一個 Vibe Coding 專案。
2. 一頁式網站
你可以告訴 AI：
「幫我做一個攝影師作品集網站，要有自我介紹、作品照片、服務項目與聯絡表單。」
接著再逐步修改版面、字體、顏色與內容。
3. 工作流程工具
例如你每天都要：
複製資料 → 整理格式 → 計算 → 貼到另一份文件。
這種固定、重複的流程，很適合嘗試做成小工具。
4. MVP 產品原型
MVP 是 Minimum Viable Product，也就是「最小可行產品」。
你有一個創業點子時，不一定要立刻花幾十萬元找工程團隊。
你可以先利用 Vibe Coding 做出：
首頁 → 輸入資料 → 執行功能 → 顯示結果。
先確認：
真的有人需要這個東西嗎？
再決定要不要投入更多資源開發。
Vibe Coding 對非工程師最大的價值，不只是省下寫程式的時間，而是大幅降低「驗證一個產品想法」的成本。
第一次 Vibe Coding，應該怎麼開始？
對完全沒有程式基礎的人來說，我建議不要從「我要學 AI Coding」開始。
直接選一個你自己真的需要的小工具。
第一步：先選一個非常小的問題
不要一開始就說：
「我要做下一個 Uber。」
改成：
「我要做一個輸入出發地、天數和預算後，可以整理旅行預算的網頁。」
範圍越小，你越容易成功。
第二步：用一般人說話的方式描述需求
你不需要知道什麼叫 React、API、Database。
先描述：
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誰會使用？
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要輸入什麼？
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按下按鈕後要發生什麼？
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最後要看到什麼？
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希望長什麼樣子？
例如：
「我要一個旅遊預算計算器。
使用者可以輸入：
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機票
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每晚住宿費
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住宿天數
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每日餐費
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旅行天數
-
交通費
按下『計算預算』後，顯示總預算以及各項費用占比。
介面簡單，手機也可以使用。」
這已經是一個相當不錯的第一版需求。
第三步：先讓 AI 做出能跑的第一版
第一版不要追求完美。
你的第一個目標只有：
它能不能跑？
如果可以輸入資料、按下按鈕、得到結果，你已經完成第一個重要里程碑。
很多初學者會犯一個錯：
第一分鐘就開始調字體、陰影、動畫。
結果產品做了兩個小時，非常漂亮，但核心功能根本不能用。
正確順序應該是：
功能 → 正確 → 好用 → 好看。
第四步：像測試產品一樣找問題
不要只測一次。
刻意輸入奇怪資料：
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0
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負數
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空白
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超大數字
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英文字母
-
手機版
-
重複點擊
然後問：
「這樣會不會壞掉？」
Vibe Coding 初學者不一定要會閱讀每一行程式碼，但一定要學會懷疑結果。
第五步：一次只叫 AI 修改一件事
不要一次說：
「改漂亮一點、增加登入、串接 Google、加入付款、做會員、增加 AI、改善 SEO。」
需求太多，AI 出錯時，你很難知道是哪一步造成的。
比較好的方式是：
「先增加 Email 欄位。」
完成、測試。
再說：
「Email 格式錯誤時，顯示提示。」
完成、測試。
接著：
「資料送出成功後顯示成功訊息。」
小步修改，是 Vibe Coding 降低失控機率最簡單的方法之一。
完全不會寫程式，最重要的是學什麼？
初學 Vibe Coding 時，最值得先培養的不是背程式語法，而是需求拆解、測試、除錯與基本安全觀念。
你至少需要慢慢學會四件事。
1. 描述需求
不要只說：
「做一個好看的網站。」
而是說清楚：
誰用、做什麼、輸入什麼、輸出什麼。
2. 把大問題拆成小問題
不要要求 AI：
「幫我做一套 CRM。」
先做：
「建立新增客戶功能。」
接著：
「加入客戶搜尋。」
再做：
「加入跟進日期。」
3. 驗證 AI 的答案
AI 說「修好了」，不代表真的修好了。
一定要自己操作一次。
4. 看懂最基本的技術概念
當你開始做更多產品，可以逐步理解：
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前端是什麼？
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後端是什麼？
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資料庫是什麼？
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API 是什麼？
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Git 是什麼？
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網域與部署是什麼？
你不需要第一天全部學會。
Vibe Coding 最適合的學習方式，是遇到問題再學需要的技術，而不是先把整本程式設計課本念完才能開始。
Vibe Coding 最大的問題是什麼？
最大的問題不是 AI 不會寫程式，而是 AI 常常能寫出「看起來對，但其實有問題」的程式。
這是 Vibe Coding 最需要被初學者理解的一件事。
Stack Overflow 2025 Developer Survey 顯示，46% 的開發者不信任 AI 開發工具輸出的準確性，只有 33% 表示信任；66% 的受訪者表示最大的挫折是遇到「幾乎正確，但不完全正確」的 AI 解法。
更麻煩的是：
懂程式的人看到錯誤程式，可能很快發現問題。
完全不懂程式的人看到同一段程式，只會看到：
「AI 說完成了。」
所以：
AI 降低了建立軟體的門檻，卻沒有消除驗證軟體的責任。
Vibe Coding 最容易犯哪些錯誤？
錯誤一：AI 說完成，就相信完成了
修正方法：
每個功能都自己操作。
不要問：
「完成了嗎？」
而要實際測：
「我真的能新增、修改、刪除嗎？」
錯誤二：一開始就做太大的產品
登入、會員、付款、社群、聊天室、AI、推薦系統一起做，是很容易失控的方式。
先做最小版本。
一個真的能用的小產品，比一個永遠做不完的大平台更有價值。
錯誤三：把密碼或 API Key 直接丟進程式
API Key、資料庫密碼、付款服務金鑰等敏感資訊，不能直接公開放進前端程式或 GitHub 公開儲存庫。
當你的產品開始連接外部服務時，就應該開始學習基本的 secrets、environment variables 與權限管理概念。
錯誤四：直接拿真實客戶資料測試
如果產品尚未確認安全性，不要隨便放入：
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客戶姓名
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電話
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地址
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身分證資料
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公司機密
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信用卡資訊
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醫療資訊
初期測試應優先使用假資料。
錯誤五：能跑就直接上線
「我的電腦可以跑」和「可以讓一千個使用者安心使用」完全是兩件事。
產品一旦開始涉及：
會員資料、付款、交易、醫療、金融、公司內部敏感資料，
就不應該只依靠完全沒有程式碼審查的 Vibe Coding 流程。
軟體開發者 Simon Willison 對此提出一個很實用的界線：如果 AI 寫出的程式經過人工閱讀、充分測試，而且開發者能解釋其運作方式，那已經比較接近負責任的 AI 輔助軟體開發，而不是原始意義下「不管程式碼、直接讓 AI 做」的 Vibe Coding。
Vibe Coding 會讓工程師消失嗎？
目前更合理的判斷不是「工程師會消失」，而是建立軟體時，人與程式碼之間的互動方式正在改變。
AI 可以快速處理：
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產生程式碼
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修改介面
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解釋錯誤
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撰寫測試
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查詢文件
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建立原型
但是產品真正上線後仍然涉及：
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系統架構
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資安
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效能
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資料處理
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法規
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維護
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成本
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使用者體驗
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商業需求
這些問題不是一句：
「幫我修好。」
就一定能正確解決。
Vibe Coding 最可能改變的，不是「誰還需要工程師」，而是「誰有資格開始創造軟體」。
以前，想法與產品之間可能隔著數年的程式學習。
現在，中間多了一個 AI。
Vibe Coding 真正適合哪些人？
Vibe Coding 特別值得以下族群嘗試：
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完全不會寫程式的人：想把自己的工具或產品想法做出來。
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創業者：希望快速測試 MVP，而不是一開始投入大量開發成本。
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行銷人員：想做活動頁、計算器、資料工具。
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設計師：希望把介面設計快速變成可互動原型。
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中小企業工作者：想把重複工作做成內部工具。
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學生與創作者：想透過實際作品理解軟體如何運作。
其中完全沒有程式背景的人，反而可能是 Vibe Coding 帶來最大改變的一群。
因為對工程師而言，AI 是更快的開發工具。
對不會寫程式的人而言，AI 可能是第一次取得軟體創造能力的入口。
新手第一個 Vibe Coding 專案應該做什麼？
如果你現在完全不會寫程式，不要先做 App Store App，也不要先做大型 SaaS。
選一個你自己真的會使用的東西。
例如：
做一個「旅行預算計算器」。
第一版只需要：
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輸入旅行天數。
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輸入機票。
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輸入住宿費。
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輸入每日餐費。
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輸入交通費。
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按下計算。
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顯示總預算。
做好之後，再增加：
「把各類花費變成圓餅圖。」
接著：
「增加重新計算功能。」
再來：
「讓手機看起來更好。」
你會開始發現：
你正在做的已經不只是「跟 AI 聊天」。
你正在經歷真正的產品開發流程：
想法 → 定義需求 → 建立 → 測試 → 發現問題 → 修改 → 再測試。
而這正是 Vibe Coding 最值得學習的地方。
結論：不會寫程式的人，現在可以從「做產品」開始學程式
過去的學習路線通常是：
學程式語法 → 做練習題 → 學框架 → 做作品 → 做產品。
Vibe Coding 出現之後，多了一條完全不同的路：
先提出一個想法 → 請 AI 做第一版 → 實際測試 → 遇到問題 → 再學需要的技術。
對完全沒有程式背景的人來說，這可能是更有動力的學習方法。
但千萬不要把 Vibe Coding 理解成：
「AI 什麼都會，所以我什麼都不用懂。」
更好的理解是：
AI 把開始做產品的門檻大幅降低了，但當產品的重要性、使用者數量與風險提高，人類需要承擔的驗證責任也會跟著提高。
所以你的第一步不需要是：
「我要學會寫程式。」
可以只是：
「我生活中有哪一個小問題，可以試著讓 AI 幫我做一個工具解決？」
找到那個問題，然後開始做第一版。
FAQ：Vibe Coding 常見問題
Vibe Coding 完全不用學程式嗎？
開始時可以不會寫程式，但如果想建立更可靠、更複雜的產品，逐步理解程式概念仍然很有價值。
Vibe Coding 最大的優勢是讓你不必「學完才開始」。你可以先做產品，遇到資料庫、API、部署或錯誤處理問題時，再針對需要的知識學習。
Vibe Coding 適合完全沒有程式基礎的人嗎？
適合，尤其適合建立小工具、網站與 MVP。
初學者應避免第一個專案就處理付款、敏感個資或高風險系統。從低風險、小範圍、容易自己驗證正確性的產品開始，學習效果通常更好。
Vibe Coding 和 No-Code 有什麼差別？
No-Code 主要透過預先設計好的視覺化元件組合產品；Vibe Coding 則主要透過自然語言讓 AI 直接建立或修改程式。
No-Code 通常限制較明確，也較容易預測；Vibe Coding 的彈性更高，但產生錯誤或不可預期程式碼的風險也更高。
Vibe Coding 可以拿來做正式產品嗎？
可以，但產品風險越高，就越需要程式碼審查、測試、資安檢查與專業工程能力。
個人計算器和處理信用卡付款的平台不是同一個風險等級。當產品開始涉及真實客戶、金錢或敏感資料時，不應只依賴「看起來可以運作」。
AI 寫的程式碼可靠嗎？
不能預設可靠。
2025 年 Stack Overflow Developer Survey 中，46% 的受訪開發者表示不信任 AI 工具輸出的準確度，顯示即使專業開發者大量使用 AI，人工驗證依然非常重要。
學 Vibe Coding 最重要的是 Prompt 嗎？
Prompt 很重要，但更重要的是需求拆解與驗證能力。
如果你不知道自己想做什麼，再厲害的 Prompt 也很難建立好產品。能清楚定義功能、把需求拆小、測試輸出並指出問題，往往比背誦所謂「神級 Prompt」更重要。
Vibe Coding 會取代工程師嗎？
目前更可能發生的是工作內容改變，而不是所有工程師被取代。
AI 可以自動產生大量程式碼，但正式軟體仍涉及架構、資安、成本、資料品質、測試與維護。Vibe Coding 更大的影響，是讓原本不會寫程式的人也能進入軟體創作。
我今天就想試 Vibe Coding，第一個專案應該做什麼？
做一個你自己真的會使用，而且一天內可以清楚描述完成條件的小工具。
例如預算計算器、報價工具、BMI 計算器、閱讀紀錄工具或簡單待辦清單。第一個專案的目標不是創業成功，而是完整走過一次「描述 → 建立 → 測試 → 修改」的循環。
參考資料
-
Merriam-Webster — Vibe Coding Definition & Meaning, 2026。
Merriam-Webster：Vibe Coding -
Collins Dictionary — Word of the Year 2025: Vibe Coding, 2025。
Collins Word of the Year 2025 -
Stack Overflow — 2025 Developer Survey: AI, 2025。調查涵蓋超過 49,000 名受訪者，AI 部分提供開發工具採用率、信任程度及使用經驗等資料。
Stack Overflow 2025 Developer Survey：AI -
Anthropic — Anthropic Economic Index: AI's impact on software development, 2025。研究分析約 50 萬筆與程式開發相關的 Claude 互動。
Anthropic Economic Index -
Simon Willison — Not all AI-assisted programming is vibe coding (but vibe coding rocks), 2025。文章討論 Vibe Coding 原始定義、適用情境以及正式軟體開發與 Vibe Coding 的界線。
Simon Willison：Not all AI-assisted programming is vibe coding
