Vibe Coding 這個名詞最近超火紅的，一堆人都開始叫 AI 寫程式，而且都講得很神奇~
Vibe Coding 的發明者，現在反而說靠 AI 寫程式不靠譜，列出幾個他看到的問題，要玩的可以注意一下~
Vibe Coding 發明者說明 AI 寫程式幫不上忙的原因
發明「Vibe Coding」名詞的 OpenAI 創始成員安德烈 · 卡帕斯（Andrej Karpathy）說：
- 「我試圖使用 claude、codex agents（幫忙寫程式）幾次，但它們的表現完全不夠好，整體而言完全『沒有幫助』。」
理由有下述三點：
- 複雜專案仍仰賴人類思考，僅靠「感覺」（Vibe）只會更麻煩
- 背後原因，是因為 AI 工具擅長生成單獨的程式碼片段，卻缺乏對大型、複雜系統的全局理解
- 也就是說，對於關鍵任務，人類工程師對系統的全局掌控與親手建構的精確性，依舊無可取代
- 速度提升，可能是假象！資深戰將被拖慢 19% 效率、丟失心流狀態
- 儘管開發者預期 AI 工具能讓完成時間減少 24%，但實際結果是，允許使用 AI 工具的人，完成時間反而增加了 19%
- 關鍵原因，在於開發者將大量時間耗費在引導 AI（Prompting）、等待回應，以及修復 AI 在複雜程式碼庫中產生的錯誤上
- 這些隱形成本，完全吃掉了自動生成程式碼所帶來的效益
- 對於早已熟悉複雜系統的資深人才來說，強行導入新工具，可能不僅無法提速，反而會打斷他們原本高效的心流（flow）狀態
- 修復程式碼更花功夫，而老闆往往忽視「隱形成本」與潛在風險
- 高達 95% 的開發者需要花費額外時間來修復 AI 生成的程式碼；有些人甚至表示，修復的時間比省下的還多
- 盲目追逐最新技術，卻沒有評估團隊的學習曲線與 AI 產出的品質修正成本，最終可能只是打亂團隊節奏、效率不升反降
- 更審慎的作法，是先小規模試點，充分衡量綜合效益後再做決策
- 當人們選擇順應「感覺」（Vibe）Coding，而非深刻理解 AI 撰寫程式碼的背後邏輯時，留下的將是難以維護的技術債，甚至潛藏著安全漏洞
- 領導者，有責任建立嚴格的審查標準。而穩定與安全，遠比短暫的效率與快感更重要
上述整理自此篇：AI 寫程式神話破滅？Vibe Coding 發明者坦言「完全沒幫上忙！」背後是３大殘酷現實
