[AI 分享] Vibe Coding 不等於放手不管：先建工程流程，再讓 AI 寫程式

 [AI 分享] Vibe Coding 不等於放手不管：先建工程流程，再讓 AI 寫程式

摘要 : AI 能加速開發，但真正決定專案成敗的不是模型能力，而是開發流程與工程紀律。

內容:

很多人在體驗 AI Coding 或 Vibe Coding 之後，都有一種共同感受：前期開發速度快到不可思議，一天能完成過去一週的工作量。但隨著專案規模越來越大，問題開始浮現。程式碼結構逐漸混亂、功能彼此耦合、修改一個地方影響另一個地方，最後整個專案變成難以維護的「技術債黑洞」。很多人以為這是 AI 的問題，但實際上，問題往往出在缺乏一套能駕馭 AI 的工程流程。

在讓 AI 寫下第一行程式碼之前，最重要的事情其實不是選模型，而是先把需求定義清楚。很多人一開始就急著叫 AI 產生程式碼，結果需求一直變、方向一直改，導致 AI 每次都在不同的前提下工作。比較好的做法是先把目標使用者、使用情境、核心功能與商業目的整理出來，再進一步形成 PRD 文件。同時，每一項功能都要建立驗收標準，明確定義什麼叫做完成。當標準越清楚，AI 產出的品質就越穩定。

完成需求規劃後，接著要開始打地基。這個階段最容易被忽略，但卻往往是專案能否長期維護的關鍵。你需要先思考系統的邊界、安全需求、效能要求以及成本限制。例如這個系統只是個人使用，還是未來要對外提供服務？是否涉及個資與隱私？是否有大量使用者同時在線？如果這些問題沒有提前想清楚，等到系統做到一半才發現架構不符合需求，往往就得付出數倍的重構成本。

技術選型也是許多人容易踩坑的地方。很多開發者喜歡追逐最新框架，但對 AI 開發來說，比起新穎，更重要的是「可驗證」。當一個技術擁有完整文件、成熟社群、豐富範例與大量實戰案例時，AI 產生正確程式碼的機率會大幅提高。換句話說，選擇主流技術不只是因為穩定，而是因為 AI 能從更多公開知識中學習並參考正確做法。

除了需求與架構之外，還需要建立 AI 的工作規範。將需求文件、架構設計與專案現況分別維護成獨立文件，讓 AI 隨時能取得最新上下文資訊。同時建立程式碼規範、命名規則、元件標準以及參考範例。這樣 AI 就不是每次從零開始猜測，而是在既定框架下進行開發。許多人覺得 AI 寫程式不穩定，其實很多時候只是因為沒有提供足夠清晰的規則與背景資訊。

真正進入開發階段後，最重要的原則只有一句話：「人負責方向與驗收，AI 負責執行與產出。」不要一次要求 AI 完成整個系統，而是採用 MVP 與小步快跑的方式，每次只完成一個可驗證功能。每完成一個小功能就測試、驗證、提交版本。人類持續負責架構拆分、模組邊界、安全檢查與品質把關，AI 則負責大量重複性的實作工作。當 AI 出現錯誤時，也不要陷入無限重試，而是透過最小重現、日誌分析、斷點追蹤與測試驗證來尋找證據。因為在 AI 時代，最有價值的能力已經不再是寫程式，而是建立一套能夠穩定產出高品質程式碼的工程系統。