技術導向 vs 應用導向兩種課程完整解析
Vibe Coding 是什麼？非工程師也能學嗎？
2026 Mar 24 AI 應用系列
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2026 年，所有人都在學 Vibe Coding
Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月提出 Vibe Coding 這個詞，意思是用自然語言告訴 AI 你想做什麼，讓 AI 幫你寫程式。不到一年，Collins Dictionary 就把它選為 2025 年度詞彙
這股浪潮的規模有多大？
Vibe Coding 市場趨勢（2026）
→ 市場規模預估達 47 億美元，2027 年預計成長到 123 億美元（Taskade 2026 報告）
→ Gartner 預測 2026 年底前，60% 的新程式碼將由 AI 產生（Market Clarity）
→ 63% 的 Vibe Coding 使用者是非開發者（v0 by Vercel 報告）
根據 v0 by Vercel 發布的《State of Vibe Coding》報告，這些非開發者用 AI 生成介面（44%）、全端應用（20%）和個人工具（11%）
換句話說，Vibe Coding 的主流使用者是有想法、想快速驗證的一般人，工程師反而是少數
這也是為什麼「誰來教」這個問題變得重要——當多數學員連 HTML 都不太確定是什麼的時候，課程設計的核心挑戰已經從「教什麼技術」轉移到「怎麼讓人學得會」
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Vibe Coding 課程的兩大類型：技術導向 vs 應用導向
目前市場上的 Vibe Coding 課程大致分為兩種路線：
技術導向型
通常由工程師或開發者背景的講師開設，課程內容偏重程式碼品質、架構設計、部署流程，適合已經有基礎技術概念的人。上完課你會更理解 AI 產出的程式碼長什麼樣、哪裡可能有問題、怎麼做 code review
應用導向型
通常由行銷、教學、創業背景的講師開設，課程重點在「怎麼把想法變成可運作的東西」。教的是需求整理、Prompt 設計、工具選擇、快速迭代的流程。上完課你會實際做出一個網站、一個工具、一個 MVP
這兩種路線解決的問題完全不同
兩種課程的核心差異
應用導向 → 怎麼從零開始（想法 → 螢幕上跑得動的東西）
沒有哪一種比較優，選擇取決於你現在站在哪裡
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非工程師學 Vibe Coding，最常卡在哪裡？
根據 Taskade 的報告，Vibe Coding 最大的挑戰之一是安全性——10.3% 的 Lovable 生成 App 存在嚴重的資料庫安全漏洞。這確實是事實，也是工程師社群持續提醒的重要議題
但對於零基礎的學習者來說，他們面對的第一個卡點根本還不到安全性的層次，卡的是更基本的東西：
不知道從何開始
「我想做一個報名頁面」——但不知道要用什麼工具、第一步做什麼、做完之後怎麼讓別人看到
看不懂 AI 的回應
AI 產出的結果包含程式碼、錯誤訊息、部署流程，對零基礎的人來說，每一步都像在看外星語言
卡住的時候不知道怎麼問
Vibe Coding 的核心是用自然語言跟 AI 溝通，但「怎麼把需求說清楚」本身就是一種能力。很多人卡住不是因為工具不好，是因為不知道怎麼描述自己要什麼
這三個卡點的共通點是什麼？它們都跟「技術深度」無關，而跟「教學設計」有關——怎麼拆解步驟、怎麼用學員聽得懂的語言說明、怎麼設計一條從零到完成的路徑
這恰好是教學專業和行銷專業的核心能力：理解受眾、翻譯複雜資訊、設計讓人願意行動的體驗
AI 給你的答案，你有能力質疑嗎？
《用 AI 打造素人影響力》第 5 課的標題就叫「AI 是最強的輔助，但就只是輔助」，開頭第一句話是：「問對問題，AI 就不會是豬隊友；問錯問題，豬隊友就是你自己，因為，你才是主導者」
書中舉了一個例子：一位朋友想用 AI 做一個財務健診服務，GPT 一開始建議了自架伺服器、串接 API 等複雜路徑，看起來很完整，但當她反問「有沒有更簡單的方式」，GPT 馬上給出了一個不需要這些複雜步驟的替代方案。問題是——在她反問之前，GPT 從來不會主動告訴你有更簡單的路
❶ 需要這麼做的原因是什麼？
❷ 沒有這麼做的影響是什麼？
❸ 有沒有更簡單的方式？
這跟 Vibe Coding 學習的情境完全一樣——AI 會給你看起來完整的程式碼，但你要有能力判斷「這真的是我需要的嗎」「有沒有更簡單的做法」。這個判斷能力不需要你懂程式，但需要有人帶你建立這個提問和判斷的框架
我在零程式AI架站課中最常看到的場景就是：學員帶著一個想法進教室，三小時後帶著一個實際跑得動的網站離開。過程中他們寫的程式碼是零行，但他們學會了怎麼跟 AI 溝通、怎麼描述需求、怎麼在卡住的時候自己找到突破口
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「懂」和「會教」是兩種完全不同的專業
從 2025 年 Vibe Coding 開始爆發以來，市場上一直有一個爭議：到底誰有資格教 Vibe Coding？
工程師背景的人認為，行銷人不懂技術底層，教出來的東西不紮實。行銷和教學背景的人則認為，工程師不懂受眾的真實卡點，講的東西小白聽不懂。兩邊各有道理，但這個爭論本身就暴露了一個問題——很多人把「懂技術」和「會教技術」當成了同一件事
愛因斯坦是史上最偉大的物理學家，相對論改變了人類對宇宙的認知。但他早期教書的時候，指導教授克萊納公開表示不欣賞他的教學風格——講課長篇大論、缺乏條理。全世界最懂物理的人，站上講台，學生未必聽得下去
技術最強的人，不一定能把東西講到零基礎的人聽懂。反過來說，最會教的人，也不一定需要是技術最頂尖的人。這兩件事從來就不矛盾
技術是專業，教學是專業，行銷是專業，課程設計也是專業。每一個領域都有自己的深水區。與其糾結講師的背景夠不夠硬，更實際的做法是回到你自己的需求：你現在的程度在哪裡、你想達到什麼目標、誰能用你聽得懂的方式帶你走到那裡
了解 Vibe Coding 的兩種課程類型之後，下一步是找到「適合你現在程度」的那堂課。如果你想進一步了解怎麼判斷一堂 AI 課值不值得上、講師背景該怎麼看、課後支援為什麼比課程內容更重要，可以參考這篇：講師怎麼選 AI 課？三個判斷指標幫你避開踩雷
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常見問題
非工程師真的能學會 Vibe Coding 嗎？
可以。根據《State of Vibe Coding》報告，63% 的 Vibe Coding 使用者本身就不是開發者。Vibe Coding 的核心是用自然語言描述需求，讓 AI 產生程式碼，不需要你自己寫程式。重點是你能不能把需求說清楚、能不能判斷 AI 的產出是否符合目標
用 Vibe Coding 做出來的網站，品質夠用嗎？
看你的用途。如果是快速驗證想法、做活動頁面、個人品牌網站，Vibe Coding 的品質完全夠用。如果是需要長期營運的商業產品、有大量使用者的平台，建議後續交給專業工程師做技術優化和安全把關
Vibe Coding 課程跟傳統程式課有什麼不同？
傳統程式課教你「怎麼寫程式」，Vibe Coding 課教你「怎麼跟 AI 溝通讓它幫你寫程式」。前者需要學語法、邏輯、框架，後者需要學需求描述、Prompt 設計和快速迭代的方法。對非技術背景的人來說，Vibe Coding 課的入門門檻低很多
學 Vibe Coding 可以幫助講師經營個人品牌嗎？
絕對可以。講師學會 Vibe Coding 後，可以自己快速做出報名頁、課程介紹網站、互動工具，大幅降低對外包的依賴。在 AI 時代，能用 AI 快速把想法變成可見的成果，本身就是個人品牌最強的展示方式
最後更新：2026年7月
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陳沛孺（Penny） 《用 AI 打造素人影響力》作者，閱讀塗鴉實驗室創辦人，Podcast「閱讀爆米花」主持人。專注教導非技術背景者運用 AI 工具打造個人品牌與專業網站  追蹤陳沛孺 加入 Line 好友 |
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