作者:Haotian
有朋友問我,「你整天研究 Vibe Coding,做出了什麼厲害的 app?給個連結讓我看看?」
我笑了笑,沒有給連結。因為這個問題本身就陷入了過時的邏輯。
大多數人對 Vibe Coding 的理解,還停留在「不懂程式碼也能寫 app」的工具層面。他們看著螢幕上大量 AI 生成的程式碼,仍在擔心這東西能不能順利交付,能不能商業化。
這完全錯了。
Vibe Coding 不是為了搶走做了二十年的頂尖產品經理的飯碗,也不是讓你夢想成為單槍匹馬對標 Google 商業帝國的獨角獸,或指引你快速推出產品,在已經競爭激烈的 SaaS 服務市場中廝殺。
老實說,我的想法很簡單:Vibe Coding 只是一種 AI 驅動的「個人工作流」重構。
如果你還在糾結什麼是「成品」,請留意我給出的這三點思考:
在傳統的職場結構中,我們是什麼?
是一個「角色扮演」的情境。你只負責初始設定,他負責預算,產品經理負責補充,而大部分時間都浪費在跨部門協作的摩擦成本上。如果你想推動一個專案,90% 的精力都花在溝通、等待和處理任務的顆粒度上。
但 Vibe Coding 的本質是什麼?是「一人成軍」。
當你學會用自然語言控制程式碼時,你將不再需要依賴永遠不準時的耳機,不再需要向設計師乞求圖稿,也不再需要在跨部門協作上浪費大部分時間。
你可以使用 Vibe Coding 預覽產品設計稿並提前實作邏輯,從而在跨部門業務回饋之前識別潛在問題,這大大提高了部門間協作的效率。
所以,更抽象地說,Vibe Coding 最大的成就是你成功擺脫了對他人的依賴。
你的職業身分將從「T 型人才」轉變為「超級群集」,而多技能的「機器中的齒輪」將成為 Vibe Coding 時代貶值最快的資產。
你不再是等待指令的齒輪;你已經成為一個閉環系統。這種掌控感,這種「不依賴他人」的能力,這種立即將想法付諸行動的「執行力」——那才是你最珍貴的「作品」。
許多人使用 AI 來「作弊」,而且偷偷摸摸地做,總覺得不光彩,彷彿自己是作弊的學生。
在我的邏輯中,Vibe Coding 的核心是用 AI「武裝」你的思維,用它為你做所有的腦力和體力工作。但你仍然必須是設定策略和做決策的「將軍」,因為你必須警惕 AI 失控並造成其他損失。
在 Vibe Coding 時代,AI 就像你不知疲倦、無所不知的工程兵團。
以前的工作流程如下:你可能有 10 分的靈感,但 9 分的精力會浪費在程式碼錯誤、環境配置和文件研究等瑣事上,只剩下 1 分的結果。
現在的工作流程:你保留 10 分的靈感,並將其餘 90 分的執行細節委託給 AI。我不懂 Python 語法?AI 寫。我不懂 API 文件?AI 讀。我甚至不知道該用哪種架構?AI 提供解決方案,我選擇。
這不僅僅是效率提升,而是「逐步推進」。
抽象地說,你不僅可以讓 AI 幫忙完成任務,還可以讓 AI 教你 AI 指令(技能、寶石、引導式學習等)來完成任務,任務完成後,讓你的 AI 幫忙審查、除錯,最後交付最終結果。
最後,你可以剝離所有的「如何做」並交給 AI;你只需要考慮大局。
在這個過程中,AI 不再是外部工具;它已經成為我大腦中的內部「協處理器」。最終,AI 可以幫助處理所有繁瑣、重複和耗能的「執行動作」,讓我將所有寶貴的大腦頻寬轉移到最核心的「決策」和「美學」上。
因此,Vibe Coding 的最終目標不是你寫什麼程式碼,而是你的思維和 AI 達成共鳴的頻率。
這是最殘酷,也是最現實的一面。
99% 的巨人網路 Vibe Coding 教學都在教你如何用 SaaS 賺錢,如何成為超級獨立駭客。
這一切都只是勵志空話;別做夢了。在成熟的工商環境中,好的產品需要極其複雜的定價系統、分銷通路以及合規和風險控制——那是天才、資本和經驗豐富團隊的遊戲,不是普通人的。
普通人最大的誤解是他們才剛開始,但總是想用 AI 向別人交付一些東西,以換取掌聲或金錢。
只能說這些屬於少數天才或異類。Vibe Coding 對大多數普通人真正的好處其實是「內向成長」。
一個自動化腳本可能永遠賣不出去,介面也很醜,但它每天為你節省了兩小時製作報告的浪費時間;你可能會寫一個程式碼混亂的資料分析工具,但它幫助你在複雜的股市或加密貨幣市場中看到別人看不到的訊號。
真的,這就夠了。
對大多數人來說,Vibe Coding 不是讓你成為下一個 Peter(單槍匹馬年賺數百萬),而是給你一個獨特、客製化的「秘密武器」,不僅提升你的技能,還能在你目前的角色、業務和生活中保護你。
最後,必須強調的是,好的產品自然會出現,但那些屬於極少數天才。
大多數人如果能用 Vibe Coding 賦能自己,讓他們擺脫技術和低效流程的束縛,就應該知足了。
所以,下次有人問你,「你的 Vibe Coding 創作是什麼?」
你可以自信地指著你的頭說,「藝術品就在這裡。」


