2027 年的 Vibe Coding：當人人都做得出東西之後，差距會出現在哪裡

2025 年 2 月，Andrej Karpathy 隨手發了一則貼文，把「用自然語言叫 AI 寫程式、幾乎不看程式碼」這件事命名為 Vibe Coding。一年後，他自己又出來說這個詞該退場了，下一階段叫 Agentic Engineering，也就是有紀律、有監督地讓 AI Agent 幫你做軟體。

詞彙更迭得很快，但我在課堂上看到的變化比詞彙慢得多，卻也實際得多。

這兩年我教過的學員裡，從退休的阿姨、補習班老師、按摩師、會計師到中小企業老闆，第一堂課就做出一個能動的東西，幾乎已經是常態。二十分鐘，螢幕上就有一個能點、能填、能算出結果的小網頁。大家很興奮，拍照、傳給親友看。

但是，三個禮拜後我問大家：「那個東西你還在用嗎？」

舉手的人通常不到一成。

這就是我對 2027 年最核心的判斷：做得出東西的人會愈來愈多，多到不稀奇；真正稀少的，是把東西做完、而且真的每天在用的人。下面四個趨勢，都是從這個判斷延伸出來的。

趨勢一：瓶頸從寫程式，搬到了講需求

以前開發軟體最難的事情，就是寫程式。現在把程式設計交給 AI，難的地方就往前移了一格：你得先講清楚自己要什麼。

我看到很多學員卡住的地方，多半跟程式無關。他們說「幫我做一個記帳工具」，AI 做出來的東西功能齊全、畫面漂亮，但就是不合用。原因很簡單：他心裡想的是「記家裡每個月的固定開銷，看哪一項可以砍」，可是他沒講，AI 只好猜，猜出一個通用版的記帳 App。

AI 很會寫程式，但它不知道你的生活。這件事到 2027 年也不會改變，因為即便大型語言模型再聰明，也不會知道你家的水費是兩個月繳一次。

所以接下來幾年，會用 AI 做東西的人之間，差距會出現在描述能力上：能不能把一個模糊的念頭，拆成誰在用、什麼時候用、輸入什麼、輸出什麼、做錯了怎麼辦。這是一種寫作能力，也是一種思考能力，而且它跟你會不會寫程式完全無關。

趨勢二：軟體開始變成一個人用的東西

過去的軟體是做給很多人用的。因為開發成本高，一個工具要有成千上萬人用才划算，所以它只能做出符合大眾需求的最大公約數。

但是，當開發一個小工具的成本降到一個下午，這個算式就翻過來了。你可以做一個只有你自己會用的東西：只紀錄你在意的那三個欄位、只照你習慣的順序排、按鈕就放在你拇指按得到的地方。

老實說，我身邊已經有人這樣過日子。一位音樂老師做了一個上課抽籤分組的小工具，只有她的班級名單；一位接案設計師做了報價試算工具，裡面寫死了她自己的價目和加急費規則。如果把這些東西放到應用程式商店上，可能連一個下載都不會有，但對作者本人，它們比任何現成 App 都好用。

國外開始有人用 personal software 稱呼這件事。我覺得 2027 年會是這類軟體大量出現的一年，原因不在技術突破，而在愈來愈多人發現：原來我可以不用將就。

趨勢三：工具會愈來愈像，選哪一家沒那麼重要

2026 年最常被問的問題是：Claude Code、Codex、Antigravity，到底要學哪一個？

老實說，這個問題的重要性正在快速下降。這三個工具的運作方式已經非常接近，都是讓 AI 在你電腦的資料夾裡讀取檔案、寫程式、執行指令。網頁版與 App 那一端也一樣，claude.ai 的 Artifacts、ChatGPT 的 Canvas、Gemini 的 Canvas，做的事情大同小異。

工具會繼續迭代，介面會繼續修改，按鈕位置明年一定又不一樣。不會隨著工具改版而失效的，是那套做事的順序：先講清楚需求，讓它動起來，拿真實情境去用，找人試，修掉卡住的地方，發布。

我自己的建議是，挑一個你現在拿得到的工具就開始，不必等到選出最好的那一個。把時間花在練順序，工具之間的轉換成本其實比你想的低。

趨勢四：專業開發走向紀律，非工程背景的人要練的是收尾

對了，這兩年有一組數字值得放在一起看。

Gartner 在 2023 年底預測，到 2027 年企業軟體工程師有一半會用生成式 AI 工具輔助開發；照現在的速度，這個預測大概會提早達標。但同一時間，研究機構 METR 在 2025 年做的實驗發現，經驗豐富的開源開發者用 AI 工具處理自己熟悉的大型專案，反而慢了 19%。Stack Overflow 2025 年的開發者調查裡，也有七成以上的人表示 Vibe Coding 不屬於他們的正式工作流程。

這些數字講的是同一件事：在專業軟體工程的世界，光靠感覺寫程式行不通，所以才會走向 Agentic Engineering，加上測試、審查、權限控管這些紀律。

那對不是工程師的人呢？我的看法是，你不需要學會那一整套工程紀律，但你需要一個比較安全的練習場。最安全的練習場，就是只有你自己在用、不收別人的個資、不碰金流、壞了也不會出事的小工具。在這個範圍裡，你可以放心犯錯、放心重來，把「做完」這個能力練起來。

先能把一個小東西收尾，之後要做更大的東西時，你才會知道哪些地方需要找工程師把關。

現在就能練的方法：做一個你自己每天會用的小工具

講完趨勢，給一套我在課堂上反覆驗證過的做法。它不需要任何程式基礎，需要的是一週裡每天三十分鐘到一小時。

第一步：挑題目，用三個條件篩

不要挑最酷的題目，挑最無聊的。好題目通常符合這三個條件：

• 你一週至少會用到三次。用得夠頻繁，它才會真的進到你的生活，而不是做完就收進資料夾。
• 只有你自己或一兩個人會用。使用者愈少，需求愈單純，你愈容易判斷它好不好用。
• 壞掉了也不會出事。不存別人的個資、不處理付款，算錯了你自己看得出來。

符合這三條的題目其實很多：記錄喝水和睡眠、上課抽籤分組、算家裡的固定開銷、幫客戶估報價、追蹤孩子的才藝課繳費日。

第二步：用五個欄位把需求講清楚

打開 AI 之前，先把這五件事寫下來。寫不出來的那一格，就是 AI 等一下會亂猜的地方。

這個工具叫：＿＿＿＿
誰在用：（例：我自己，每天早上在手機上）
要輸入什麼：（例：今天喝了幾杯水、幾點睡）
要看到什麼：（例：這週的平均，跟上週比是多還是少）
什麼情況算做錯：（例：跨過午夜的睡眠時間算錯天）

最後一欄最常被跳過，也最重要。你先想好什麼叫做錯，等一下才判斷得出它有沒有做對。

第三步：拿真實的一天去用它

做出第一版之後，別急著加功能。接下來二十四小時，真的照你平常的生活去用它，手邊放一張紙，每次覺得「卡卡的」就記一筆。

這一步會抓出所有你在電腦前想不到的問題：早上單手拿手機時按鈕太小、晚上要補記昨天的資料卻找不到地方、輸入一個數字要點三下。隔天把這張紙上的問題一條一條丟給 AI 修，這個工具才會從能動變成好用。

第四步：找一個人試用，然後閉嘴

把網址傳給一個朋友或家人，請他用用看，你在旁邊看，不要解釋。

這一步很難熬，因為你會很想說「那個按鈕在右上角」。忍住。他卡住的每一個地方，都是你以為很直覺、其實只有你自己懂的設計。我的學員做這一步之前，通常覺得作品已經完成了八成；做完之後，才發現還有一半的路要走。

第五步：發布，拿到一個網址

最後把它放上網路。對多數人來說，有一個隨時打得開的網址，是這個工具會不會被繼續使用的分水嶺：放在電腦裡的檔案很快就會被忘記，存在手機主畫面的網址才會每天被點開。

發布前快速檢查三件事：手機上排版正常嗎？裡頭有沒有不該公開的個人資料？換一臺裝置打開，東西還在嗎？三題都答得出來，就可以按下發布。

一個人做到一半，是最常見的結局

這五步看起來不難，每一步單獨拿出來也確實不難。難的是連續做完。

我看過太多人第一天熱血地做出第一版，第三天因為工作忙停了，第五天打開發現忘了上次改到哪，然後就再也沒打開過。這跟能力無關，是一個人做事本來就容易斷。

所以我開了一個七天的挑戰營，把上面這五步拆成七天、每天一封任務信，有一個一起做的 LINE 學習群組，第七天有一場驗收直播，挑同學的作品現場討論。網頁版、App、終端機的做法每封信都會寫，用 Codex 或 Antigravity 的人也能跟。

第一期 11/30 開營，細節在這裡：七天做出你的第一個 AI 小工具。

如果你想看書的話，也可以先來看看我在九月出版的《零基礎學 Vibe Coding》。

不管有沒有報名，這週都可以先做第一步：拿一張紙，寫下三件你一週會做三次以上、而且做得很煩的事。2027 年會有很多人做得出東西，我希望你是那個做完、而且每天都在用的人。