AI 工作流是自己養出來的：Vibe Coding 沒那麼 Vibe，別再等更強的模型來餵你
就算是最強的寫程式模型，一次也只能交出七、八成，最後一哩要靠你自己的知識補。成熟的 AI 開發流程第一步不是寫程式，而是先對你做需求訪談；而這樣的工作流沒辦法一次畫好，要從最小的一步開始，一圈一圈迭代出來。附 4 張示意圖與名詞小抄。
AI 工作流沒辦法靠等更強的模型、或照抄別人的流程得到，只能從最小的一步開始，自己一圈一圈迭代出來。就算是現在最強的寫程式模型，一次也只能交出七、八成，最後一哩要靠你自己的知識補齊。這篇是我看完水球軟體學院一堂 AI Coding 課的觀念單元後，用自己的話重新整理的心得。
TL;DR 懶人包：
① Vibe Coding 沒那麼 Vibe：給 AI 完整計畫，它也只交得出約七、八成，剩下的需求、測試、效能、資安要靠知識補。
② 只講兩句話＝爛 PM：成熟的 AI 流程第一步是先問你問題（需求訪談），不是直接寫程式。
③ 成熟流程：需求訪談 → 規格 → 可執行的測試 → 程式碼，下面再加一條自動把關的約束（Harness）。
④ 別等巨頭餵你：模型不懂你的公司和工作習慣，客製化只能自己來。
⑤ 從最小一步迭代：手動做一次 → 找重複和痛點 → 抽成 Prompt／Skill → 下次直接用，再找下一個痛點。
一、Vibe Coding 其實沒那麼 Vibe
「Vibe Coding」是指用聊天、憑感覺的方式叫 AI 寫程式。示範影片看起來很輕鬆，但實際用過就知道：就算是現在最強的寫程式模型，你給它一份很完整的開發計畫，交回來的東西體感上大概只對了七、八成。
剩下那兩、三成偏偏最麻煩：需求有沒有講清楚、邊界情況有沒有顧到、會不會拖慢效能、有沒有資安漏洞。這段靠的不是模型，是你自己的知識。
所以說穿了，誰的軟體工程做得越扎實，誰就越能 Vibe。流程越成熟，人越能從「自己動手」變成「只要提需求」。
二、只講兩句話的你，其實是個爛 PM
想像你對 AI 說：「幫我做一個線上課程網站，要可以付款。」就這樣，兩句話。
這種需求丟給人類工程師，對方應該會想翻白眼。只有老闆能講兩句話就讓整個團隊動起來，因為底下有人幫他把細節問清楚。換成 AI 也一樣：最成熟的自動化流程，第一步不是寫程式，而是先問你問題。
訪談完之後，AI 會拿出一堆具體例子跟你確認，例如「使用者沒付款就點第二堂，要看到什麼畫面？」你一條條點頭，它才去寫；寫完還要跑測試，全部通過才算交件。到這一步，你才真的可以去忙別的事。
三、一條成熟的 AI 開發流程長什麼樣子？
這條路線其實就是軟體工程發展了幾十年的方法，例如先寫測試再寫程式（TDD）、用使用者行為描述規格（BDD）。工序很繁瑣，但好消息是：這些工序都可以寫成 Skill，交給 AI 自動跑。
反過來說，如果你連這套流程都不熟，就算有 AI，最後還是你自己下去當工人，一行一行埋頭修。沒有知識，就沒有 Vibe。
四、別等巨頭來餵你
很多人的心態是：再等等，等模型升級到下一代，它就會自己全部搞定。
可惜模型不是為你一個人做的。它不知道你們的 PM 習慣把需求寫一半、客戶有哪些奇怪的流程限制、你的系統有哪些地方不能碰。這些都要客製化，而客製化只能你自己來。
模型變強那天，真正變強的不會是一直在等的人，而是旁邊那個每天都在改自己工作流的同事。
五、從最小的一步開始迭代
聽到這裡，很多人的第一個衝動是把一張完整的流程圖截給 AI，叫它「照這個幫我做一整套工作流」。結果通常很慘：圖裡沒有細節，你自己也還沒搞懂，AI 只能亂猜。比較好的做法跟寫程式時的重構很像：
- 先用最簡單的方式做一次，一開始很醜沒關係。
- 做幾次之後，注意哪裡一直重複、哪裡最卡。
- 把那一小段抽出來，變成一個 Prompt 或 Skill，就像把重複的程式碼抽成函數。
- 下次直接用，用的過程中一定又會發現新的痛點，再回到第 2 步。
我這禮拜剛好親身走了一遍。我想讓 Claude 幫我分析 IG 數據，一開始只抓得到觀看數字；接著發現看不到影片內容，就加上自動下載、截畫面、轉逐字稿；再來發現有幾支影片 Meta 不給檔案，又補上用瀏覽器看的方法；最後發現數字跟後台對不上，原來少算了 Facebook，再把 FB 的數字接進來。每一步都是用了才知道缺什麼，沒有一步是事先規劃好的。
六、開源的 Skill 為什麼不能直接套？
網路上已經有很多別人分享的 Skill 和工作流，直接裝當然可以，但你很快會發現它跟你的工作習慣對不太上，因為那是別人迭代出來的，不是你的。
比較好的順序是：先自己寫幾個小 Skill，搞懂每一步在做什麼，再回頭看別人的成品。這時候你才有能力判斷哪裡要改、怎麼改。也別幻想叫 AI 一口氣把所有 Prompt 和 Skill 寫好，那樣做出來的東西你不懂、也改不動，只是假裝很努力而已。
七、迭代出來的，才是你的
觀念到處都學得到，但自己一圈一圈改出來的工作流，才是別人拿不走的價值。大家都會裝開源工具，懂得自己打造的人很少，而這種人會是接下來最被需要的人。
所以別再等下一個更強的模型了。今天就挑一件你每週都在重複做的事，先做最小的那一步。
名詞小抄
- Vibe Coding：用聊天、憑感覺的方式叫 AI 寫程式。
- User Story（使用情境）：用「某人想做某事，為了什麼」描述一個需求。
- 驗收條件：做到什麼程度才算完成的具體清單。
- TDD（測試驅動開發）：先寫好「怎樣算對」的測試，再寫程式讓測試通過。
- BDD（行為驅動開發）：用使用者會遇到的情境寫規格，非技術人員也看得懂。
- Given-When-Then：BDD 常用句型：在某個情況下（Given），當使用者做了某事（When），應該看到什麼結果（Then）。
- Harness：自動化的約束和檢查，像護欄一樣確保 AI 寫的東西符合架構、效能、資安規則。
- Skill：寫好的一套固定做法，讓 AI 每次遇到同類工作都照著做。
常見問題 FAQ
Q1：Vibe Coding 是什麼？真的不用懂程式嗎？
Vibe Coding 是用聊天的方式叫 AI 寫程式。做小工具可以不太懂，但要做能上線、能維護的東西，就需要懂需求、規格、測試這些軟體工程的基本功，不然最後一哩補不起來。
Q2：AI 寫程式的正確率大概多少？
沒有官方數字。以一份完整的開發計畫來說，體感上大約七、八成能直接用，剩下的要靠測試和人工判斷補齊。
Q3：什麼是需求訪談？我可以怎麼讓 AI 先問我問題？
需求訪談就是動手前先把細節問清楚。最簡單的做法是在需求後面加一句：「開始之前，先問我 10 個你需要知道的問題，等我回答完再動手。」
Q4：AI Skill 要從哪裡開始寫？
挑一件你每週都在重複做的事，先手動做幾次，把每次都一樣的步驟寫成一段固定的指令，這就是你的第一個 Skill。之後用一次改一次。
Q5：別人分享的開源 Skill 可以直接用嗎？
可以用來參考或起步，但通常要依你的工作習慣調整。先自己寫過幾個小 Skill，比較看得懂別人的成品要改哪裡。
延伸閱讀
※ 本文觀點整理自水球軟體學院 AI Coding 課程的觀念單元，由我用自己的話重新整理，並加上個人實作經驗。想了解更多的話，推薦到水球軟體學院看更詳細的教學，我覺得很棒！
