🔍前提背景:AI Coding 的變局與意涵
隨著大型語言模型(LLMs)如 GPT-4、Claude、Gemini 的進步,「自然語言變成程式語言」的時代已經來臨。這意味著程式開發的門檻不再只是掌握語法,而是能否精準設計需求並轉譯成AI可以執行的內容生成邏輯。
換句話說,在AI工具幫助下:
「Coding
不再等同於程式編碼,而是『將想法結構化,並將概念系統化設計』的能力」
隨著數位轉型浪潮加速推動AI工具應用範圍拓展,目前AI工具已經從技術工具演變成職場技能的一部分。
關鍵字:Digital Transformation, AI LLM Application, Systematic Thinking, Structured Prompting, Semantic Coding, Vibe Coding,
那麼,面對數位技能轉型時代,AI工具玲瑯滿目,我們到底該培養哪些真正關鍵且具有AI時代競爭力的能力?
🧠 核心能力一:系統化描述能力(Systematic Descriptive Competency)
➤ 定義:
能將模糊概念、需求、場景、問題,轉化為具邏輯性、可模組化、可實作的描述結構,其核心包括:
- 系統架構理解(System Thinking)
- 系統化提問(Problem Structuring)
- 任務與角色建模(Actor-Task Modeling)
- 邏輯流程拆解(Flow Breakdown)
- 模塊設計與接口描述(Interface Design)
➤ 為何它是未來基本功?
● 技術邏輯面(Technology Layer)
AI 模型並不理解你真正的意圖,它只是在文字語意空間的組合中進行模式比對/匹配。若沒有經過系統化的邏輯拆解與引導,AI 很容易產出偏離目標的結果。這也正是為什麼 Prompt Engineering 正在逐步轉向 Semantic Process Engineering 的關鍵原因。
🔧 應用:
- 用多輪 prompt 設計來驅動 LLM 生成一個複雜應用(multi-shot or chain-of-thought prompts),例如利用MSM(Multi-shots Models)可任意開發出符合需求的多層次系統語意模型架構。
- 撰寫對應的 API specs、邏輯結構圖,交由 AI 自動生成 microservices
● 應用邏輯面(Application Layer)
當你需要跨部門、跨語言、跨平台協作時,受限於彼此的專業背景與領域認知,通用語言往往不是自然語言,是結構語言 —— 例如 user story、data flow、system I/O specs。
🔧 應用:
- 與UX/UI協作設計MVP時,需清楚傳遞系統行為與狀態轉換
- 用LLM做業務流程自動化,描述需涵蓋流程邊界條件與例外處理
● 市場邏輯面(Market Layer)
你必須把「市場需求」轉換成「可驗證、可迭代的設計參數與功能邏輯」,這就是**需求工程(Requirements Engineering)**的專業本質,而系統化描述能力正是需求工程的基礎功。
🌀 核心能力二:Vibe Coding(語感式程式邏輯能力)
➤ 專業定義:
不是傳統意義上的寫code,而是一種融合語言邏輯、功能直覺與系統設計的「語感式表達能力」,能透過自然語言與AI互動,快速構建可執行的原型邏輯。
這種能力的形成,不只是語法熟練,而是:
- 熟悉 Prompt → Function Mapping
模式
- 理解語言背後的技術語意與架構轉換(Language-to-Structure
Mapping)
- 能用語言描述資料流、演算法、條件邏輯與元件結構,是一種用語言設計模塊、任務邏輯流程、整合不同角色與完成需求任務的方法,逐步取代傳統的語法手動撰寫過程。
- 擅長將人類語言轉譯成 LLMs/Agents 可解析的行為流程
➤ 為何這項能力正在崛起?
● 技術邏輯面
未來的開發模式是「Co-pilot型共創開發」:人提出高層抽象描述 → AI完成底層生成 → 人再優化修正。
Vibe Coding 是這種人機共創的中介橋樑。
🔧 應用:
- 在AI IDE(如 Cursor、Replit Ghostwriter)中,用語言構建整體應用框架
- 透過Prompt寫一個Agent行為流程(事件觸發→行動→記憶→條件決策)
● 應用邏輯面
未來的「寫code」是用語言設計模塊、邏輯、角色與任務。這不再只是語法遊戲,而是能不能用語言塑造一個**「可運行世界」**。
🔧 應用:
- 構建 Chatbot agent,描述其角色、對話邏輯、資料輸出結構
- 讓LLM讀懂使用者的複雜需求,轉譯為 API 行為邏輯與輸出結構(JSON/SQL/Python function)
● 市場邏輯面
能夠快速產出可展示(Demoable)的解決方案,在未來將是高價值人才的必要關鍵能力。而 Vibe Coding 就是能讓你「1小時內構建出AI原型」的超能力。
結論
一、
系統化描述能力是 LLM 使用效能的前提,但不是應用落地的終點
當你能清楚描述一個系統的結構、流程、角色、功能與限制條件,LLM 就能產出可讀的內容、流程設計、甚至部分程式碼。然而,這些產出仍只是“語意模擬層”的結果,距離真正「可執行的工具」仍有重大差距。這就是現今很多人「會用 ChatGPT,但做不出工具」的真實原因。
因此,系統化描述能力可以提升使用效率,但不等於創造商業價值,需要整合vibe coding工具和累積足夠的軟體產品開發經驗和技巧。
二、從0到1將創意變成可交付的AI應用,需要Vibe
Coding
Vibe Coding 並不僅指寫程式語法的熟練度,而是指:能夠用語言與LLM協同構建邏輯、功能模塊與程式語意的能力。它是一種將語言邏輯 + 概念建模 + 技術系統串接語感的混合技能,本質上是:
「用自然語言+模擬語法方式,去建構一個可執行的邏輯化數位系統。」
然而目前的
LLM/AI IDE 開發環境(如 Replit, Cursor, etc.)仍假設使用者具有基礎開發思維、模組邏輯概念、甚至資料結構常識,想要真正落實創造具體市場應用價值,這對提倡創造力和創意能力將會成為AI時代且無開發背景的社會大眾來說仍是高牆。
Vibe Coding 是從創意 → 原型 → 工具的關鍵橋樑
三、為什麼
Vibe Coding 將成為 AI Coding Automation 市場的關鍵需求?
1. AI Coding 正從語法自動化邁向「系統生成自動化」
早期是寫小功能、寫函數;現在是「設計一整個系統架構」,不只要 AI 懂語法,更要它懂邏輯組織、模組關聯、流程依存,Vibe Coding 提供這種「模糊→模塊」的語言過渡層,扮演“語言工程師”。
2. 工程複雜性爆炸式提升,專業分工難以回到「全能開發者」的時代
即便是筆者從高一就自學程式、大學熟悉多種程式語言的開發者,現在若從0做軟體產品也難以獨立完成,原因在於:不只是寫程式難,而是架構、資料流、API、前後端、DevOps、驗證系統全都綁在一起,需要大量時間學習累積技巧。
這導致「語言驅動協作模型」將成為主流 —— 一人定義需求,AI + 專業模組補完實作
3. 未來用戶的需求,是:「我有想法 → 快速生成可用工具 → 拿去市場驗證」而不是:「我開始學寫code,三年後上架MVP」
所以,Vibe
Coding 將變成新時代的 MVP 實現語言,Vibe
Coding 是解決技術落地與創意轉換的瓶頸,也是 AI 自動化從「工具」進化為「創業平台」的核心驅動因子。
Vibe coding不等於no code,在AI Coding進入自動化的破曉時代,程式語言不再是產品技術開發的唯一語法,語意語感才是 AI 時代的關鍵能力。
系統化描述能力,讓你精準與AI溝通;Vibe Coding,讓你真正將想法變成工具。這兩項能力,將是下一波 AI 開發人才與產品設計者的職業技能入場門票。
🚀 為什麼這兩項能力是你未來最值得投資的能力?
以下從使用者、能力類型以及實際應用價值的表格說明
使用者角色 | 需要能力類型 | 實際應用職能與價值說明 |
🔧 產品經理 | 系統化描述 | 將使用者需求轉化為功能邏輯、建立用戶旅程與模塊架構、與AI共創原型 |
🧠 AI 工程師 | 系統化描述 + Vibe Coding | 建立多輪Prompt流程、設計AI模組間協作、建構Agent或自動化服務架構 |
👨💻 軟體開發者 | Vibe Coding | 跨LLM平台應用程式邏輯建構、程式自動補完優化、與語言模型共創架構與控制流程 |
💼 業務/顧問 | 系統化描述 | 解構客戶需求、建立流程圖與決策邏輯、快速產出AI協作範本作為解決方案模板 |
🎨 創作者/設計師 | Vibe Coding | 將創意敘述轉化為互動工具(Chatbot、動畫腳本、作品互動模組)、與AI共創多媒體原型 |
🌐 一般社會大眾 | 系統化描述 + Vibe Coding | 用自然語言產出專業級報告、創建小型應用(如計算器、流程表單)、控制AI處理日常任務或小型創業應用 |
🔑 最後提醒:
AI會越來越會「執行」,但永遠不會主動「定義問題、拆解邏輯、設定價值指標」。而這三件事,正是系統化描述能力與 Vibe Coding的交匯點,更是我們未來工作價值核心所在!
2025©汪周禮@智合創新