（嗯…寫完才發現好像有點長，所以我決定拆成兩篇。如果你現在在通勤、泡茶，或想逃避開會，那就加減看看吧。）

你聽過 Vibe Coding 嗎？在現今 AI 快速發展之下，依靠 AI 的能力，只靠嘴遁產出所需的內容，這正是現今崛起的新興流派——Vibe Coding。當然，這裡說的「嘴遁」並不是毫無準備地亂講，而是指用語言、邏輯、創意去引導 AI，像是一種新的人機溝通方式。

Vibe Coding 一詞最早由 Eureka Labs 的創辦人 Andrej Karpathy 提出，並且他曾經 OpenAI 專門研究深度學習和機器視覺，而這個名詞如今已蔚為顯學，甚至維基百科上已經有專門的條目。如果你好奇這樣的應用成效如何，不妨看看許多新創公司在 AI 的加持之下，以極少人力完成足以商轉的專案，這正是最好的證明。這也讓我們重新思考開發的本質，也許寫程式的重點不再是打字輸出，而是能否清楚表達需求與邏輯結構。

身為一個軟韌體工程師，在日常的工作應用中，也逐步開始應用這種技術。對我來說這是一種從 0 到 1 的關鍵。如果你有良好的創意與不錯的邏輯思維，要產出一個能符合需求的程式（不管是 App、Web，甚至是 Shell Script），“多數時候"都能達成需求。在 AI 的加持之下，多工處理變得比以往更加簡單，與 AI 協作，在能力上進行拓展，我想是下個五年，也許是三年，最重要的一件事。

從 0 到 1 與 100 到 101

為什麼我會說「“多數時候”？以目前比較常見且容易取得的 LLM 模型來說，對於擁有明確目標且系統較輕量的專案，只要 prompt 下得夠好，大致都可以獲得不錯的結果。

舉例來說，像是貪食蛇或踩地雷這樣的小遊戲，我想目前大概沒有多少人能夠在不依賴任何工具的情況下，寫贏 AI。這種從 0 到 1 的過程，對現今的 AI 來說，可以說是寫得又快又好。而在初步的核心功能完成後，我們便可以開始擴展，例如你想要個計分板、簡易的資料庫（也許用來記錄每個玩家的排名？）、漂亮的 UI 介面？沒問題！只要你的 prompt 精準，那就放心交給 AI 吧。下完 prompt 後，去泡杯咖啡、喝杯茶，也許任務就完成了。

因此在 0 到 1（最初的核心功能），甚至是 1 到 100（擴充的應用）之間，只要擁有足夠的耐心，逐步的與AI協作，完成一個可以商轉的模型，已經不再是遙不可及。但是凡事總有個但是，超過了100之後呢?從 100 到 101 的那一步我們該如何跨出？

（下篇讓我們討論看看，當一切變得越來越龐雜時，100到101那一步，AI如何跨出，以及身為工程師，我們該怎麼在這場變革中找到自己的定位。）