去年四月份用了一次Windsurf IDE、後來時隔幾個月試了Cursor IDE
總覺得不太喜歡、不順手

剛使用的前十分鐘覺得新奇、生產力大爆發
後來發現自己 只知道要下一步、下一步接受、Keep 修改
接著沒多久，變成一行程式碼都不看，大腦思考完全停擺
最後，打開來運行然後罵髒話，完全修不動了（不想修了）

這樣的介面設計很容易就變成這樣，把決策權完全交出去
把不精確的語意意圖外包出去，而沒有跟AI反覆確認的結果

可是如果是一段段剪下、貼上問AI的Vibe Coding
反而會促使我會去看 這裡在做什麼、怎麼改這段
這段怎麼跟AI說的TM不一樣、問題出在哪裡 等等

AI Agent 缺少自己手動拼裝，就算專案完成後仍然有點空虛
Vibe Coding 自己下Prompt、拼湊程式碼，反倒更有成就感
還能進入心流 (flow)

使用了AI Agent會讓人不理解程式架構（或者說「不願」去理解）
像是將大腦的認知卸載一樣，有點可怕

Vibe Coding 與AI Agent目前的差異
對於「產一段程式碼」功能來說，我認為兩者相等
因為本質上來說，都是使用AI模型提供的服務

這兩者最大的差異就是「是否進行自動化修正」
也就是說，這件事等同於：「人腦」有沒有進入到產品開發的loop裡面
在2026 AI發展當下的這個階段，我認為仍然是需要的
然而，Agent現在是「把理解迴路」拿掉的工作流

人手寫程式 -> Vibe Coding：大約省下90%時間
Vibe Coding -> AI Agent：大約只省下40%時間
前者省下90%時間非常值得，且能快速給出非常棒的標準寫法、最佳實踐、理解力
後者這個40%時間不一定值得，是捨棄了「理解」，而換取「效率與風險」的權衡

如果無法讓錯誤率大幅降低、無法大幅增長上下文
那麼的話我感覺
現在的 AI Agent 推不起來，至少現階段還不行
最後很容易變成一坨大便，還是得自己清理

簡言之：AI Agent 跑太快了，當理解力無法跟上、修正方向時，飆車容易出事故

10x 工程師 可能更適合 AI Agent

但我原本只是 0.1x 工程師
有了 Vibe Coding 才讓我有機會成為 1.0x 工程師

關於AI Agent
再過一段時間，等Jetbrains 的 Air (Juine) 稍微成熟之後，我再來試試看好了

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Low Code / No Code / Vibe Coding / AI Agent 差異

以演化時間線來看，發展是：low-code -> no-code -> vibe coding -> AI agnet

維度	Low-Code （低程式碼）	No-Code （無程式碼）	Vibe Coding （氛圍編碼）	AI Agent （AI 代理人）
角色比喻	IKEA 改裝師 系統櫃師傅	組裝樂高 玩 Minecraft	技術總監 指揮家	雇用實習生 外包工
核心動作	拖拉為主（80%） 寫 Code 為輔（20%）	點擊、拖拉	描述意圖（Prompting Logic） + 審查代碼	下指令、給目標 （Prompting Goals）
你的產出	半客製化的 App （有腳本）	封裝好的 App （黑盒子）	真實的原生程式碼 （Source Code）	完成的任務或結果
技術門檻	中 （需懂基本語法如 JS/SQL）	低 （不懂程式也能做）	中高 （需看得懂 Code 才能協作）	中 （需懂如何溝通與除錯）
自由度	⭕ 中 （可寫 Code 突破部分限制）	❌ 低 （受限於平台功能）	✅ 極高 （等同於手寫）	？不一定 （取決於 AI 聰明度）
平台依賴	高 （依賴平台 Runtime）	極高 （平台倒了你也掛了）	無 （Code 在你手上，隨你部署）	低 （模型可換，但依賴 API）

Low-Code (低程式碼)：積木+膠水
生活比喻：買半成品料理包 + 自己加料調味
積木（大結構）：直接拖拉元件就能用
膠水（客製化）：發現積木不夠用，或者邏輯太複雜時，可以寫一段程式碼（ex: Javascript, SQL…）來處理

舉例：

• Excel / Google Sheets： 試算表軟體（一般人用格子算數；高手寫 VBA/GAS 腳本做自動化系統）。
• Retool： 後台開發神器（工程師專用，用拖拉元件+寫 SQL 快速做出企業內部管理系統）。
• Power Apps： 微軟企業應用平台（讓公司員工用類似 Excel 的邏輯，開發內部的 App）。
• CRM (e.g., Salesforce)： 客戶關係管理系統（內建業務模組，但允許工程師寫程式擴充功能）。
• CMS (e.g., WordPress)： 內容管理系統（架站軟體，用外掛堆疊功能，但可手寫 PHP/CSS 修改細節）。

No-Code (無程式碼)： 組裝樂高積木
生活比喻：買便當 / 點套餐
使用圖形化介面（拖拉拽），在特定平台內把現成的模組拼起來
你不看程式碼，也通常拿不到程式碼（被封裝在黑盒子裡。有些平台可以轉換）

舉例：

• ScratchJR / Scratch： 兒童程式教育工具（透過拖拉彩色積木，讓小朋友學習邏輯與動畫製作）。
• MakeCode (Minecraft Edu)： 麥塊教育版編程工具（在遊戲中用積木指令來控制方塊與蓋建築）。
• Zapier / Make： 自動化串接服務（讓不同的 App 互相溝通，例如：「當收到 Gmail 就自動存到 Dropbox」）。
• Airtable： 雲端資料庫平台（長得像 Excel，但骨子裡是強大的資料庫，可像積木般組合）。
• Notion： 多功能筆記與協作平台（像堆積木一樣建立頁面、資料庫與網站）。
• Taskade： AI 專案管理與筆記（結合了清單、心智圖與 AI 代理的生產力工具）。

Vibe Coding (氛圍編碼/自然語言編程)：雇用員工、指揮、產品經理PM、技術總監CTO
生活比喻：你是主廚，但有一台超強料理機器
你仍然在寫程式，但寫的是自然語言（Prompt）
專注於描述產品的「感覺 (Vibe)」、「功能」和「邏輯」，讓 AI 生成真實的程式碼（Python, Javascript…）
你擁有程式碼，但你不當「打字員」，而是當「審閱者」

你用自然語言說需求 → 它產生/修改程式碼
你自己決定改哪些檔、怎麼合併、怎麼跑、怎麼部署
在編輯器裡直接用指令修改選取的程式碼/生成新碼
你是審閱者/導演，AI 是打字與改碼的超速助手
典型是：Inline Edit（選一段 code 叫它改）、問答、一次性改動

舉例：Cursor IDE / Windsurf IDE / Cline IDE / Jetbrains AI Assistant
這些都同時是 Vibe Coding 與 AI Agent的工具，取決於怎麼使用（使用程度）

AI Agent (AI 代理人)： 雇用團隊 / 外包特助
生活比喻：雇用外送＋採購＋備料＋清潔的營運團隊
你給出一個目標（例如：去網上查某某資料並總結），AI 自行規劃步驟、使用工具、執行任務並回報結果，重點在於自主性

讓它「自己規劃＋自己動手做」，例如：
「把整個專案重構成某架構，順便補測試」、「修掉這個 bug，跑測試直到過」、「加一個功能，涉及多檔案修改」
可以獨立完成複雜任務、跨檔案修改程式碼、並且能跑終端機指令
這時Agent不是「幫你寫碼」，而是更像「接到任務就自己跑流程的員工/小隊」

歷史上 Code Completion (代碼補全)

第一世代：機械補全
舉例： Visual Studio IntelliSense, Code Snippets (早期的樣板)

這是「字典查詢 / 樣板補齊」
運作邏輯：它是死的。你打 for，按 Tab，它吐出 for (i=0; i<n; i++)
它不懂意圖、不是因为它懂你想寫迴圈，而是因為你在設定檔裡寫死了 for = loop template
必須精通語法 (Syntax)，如果不記得 for 這個字，它就幫不了你。

第二世代：機率預測
舉例： GitHub Copilot (早期), Tabnine

這是什麼？ 「鸚鵡學舌 / 統計學大師」
運作邏輯： 它是猜的
它看了幾億行 GitHub 代碼，發現 function calculate 後面通常接 return a + b
它開始能猜到一點點你想做什麼，但它還是只能一行一行猜。它沒有全局觀。

第三世代：Vibe Coding
舉例： Cursor (Copilot++), Windsurf (Cascade), Bolt.new

這是什麼？ 「讀心術 / 意圖轉化」
運作邏輯： 它是理解的。
你不用打 function，你直接打註解 // 做一個會呼吸的按鈕、或者是打錯的 Code，甚至只是游標停在那裡。
AI 讀取你的意圖 (Vibe)，結合上下文 (Context)，生成出你心裡想要、但還沒打出來的邏輯。

關鍵差異：
早期補全： 幫你省去「打字」的時間。
Vibe Coding： 幫你省去「思考語法」的時間。