最近 Threads 的河道上，演算法一直推給我 Vibe Coding 相關的內容。越來越多人開課教 Vibe Coding。由於我自己也是從業 10 年以上的老師，一眼看過去有料沒料大概心裡有個數。
不該統一貶低
我是覺得沒必要統一貶低 Vibe Coding 的人。
假設一項大型任務 AI 預估要 5 小時才能做好，實際上它完成只需 25 分鐘。但剩下的 4.5 個小時，我不會閒著，我會拿來：
- 前端測試
- 請它跟我解釋剛剛改動背後的機制、資訊的傳遞、相關函數的架構跟邏輯
- 確定它沒有亂繞路
- 更新 Rule 檔
真的該譴責的，是把那 4.5 小時拿去上網發文炫耀：「你看哈哈哈我也會寫了讚啦」的人。
工具給你了，不拿來學習反而拿來炫耀，那這工具在你手上跟玩具沒兩樣。搞不好你學弟下個月開始用 Codex / Claude Code，整個專案拖進去，模型自動找檔案自動修 bug——結果學弟一樣還是沒進步。
如何辨別課程品質
分享一下大家如何辨別 Vibe Coding 課程的品質：
1. 看有沒有實戰教學影片。 有些老師只愛拍短影片，說得一嘴好球，但是上網找他的實戰教學卻乏善可陳，就算找到了一聽也是不知所云。
2. 看有沒有強調「速成」。 誰都知道風險與收益相伴，誰都知道沒有一項技能可以速成。能速成的，只有從你手上把錢騙走。資安有沒有說？壓力測試跟邊界測試有沒有說？任何隱憂有沒有說？
3. 看身上有沒有掛很多頭銜。 名片、LinkedIn 上頭銜越多的，成就越低。這個在 AI 世代出現以前就是真理了。
4. 相信你的直覺。 只要覺得這人有一點點怪，那你就是對的。台灣什麼沒有，騙子跟盤子最多。你是你錢包的最後守門人。
99% 的人不知道的初學知識
以下是我自己犯過的錯，整理出來給同路人：
資安第一。 很重要，很重要，很重要。不要把隱私資訊、API keys、怕被偷走的任何東西放在前端。網路上已經有不少 rm -rf 的慘痛案例，做這件事的時候永遠不要開 dangerously skip permission。
先討論架構再動手。 如果要有後端或串資料庫，請先跟 AI 討論基礎架構。最好跟它講「未來不要有很多技術債要還」。RBAC 做了嗎？DB 規則跟索引設定了嗎？OAuth 接了嗎？這些都該在第一天就想好。
學會 Git。 版本控制很重要。先學基本概念，搞砸了可以回滾，想試驗可以開分支再合併。
預設 AI 是笨的、健忘的。 每次下指令前記得提醒它「先不要修改程式碼，我想先聽聽你的完整想法」。時不時記得提醒它「重新閱讀專案程式碼來回答我的問題」。
注意 Knowledge Cutoff。 等你 Vibe Coding 要塞入 AI 功能時要留意：模型不知道最新的模型名稱。比如你指定要用 Gemini 3 Pro，它會以為還沒有這個東西，給你擅自換成舊版。
保持乾淨。 定期請 AI 清理不必要的 Debug Log、歷史遺留的註解，保持單檔精簡易維護。超過千行的單檔，考慮讓 AI 重構分拆。
維持文件。 維持一個 README 或技術文件，如果真的要交接給真人，對方會感謝你。
耐心。 既然 Coding 底子不足，就好好試錯。雖然現在還是在踩坑，但已經少了很多。這之中可能有一部分是 AI 的進步，也有一部分是我自己對以上意識的提升。
我不靠騙課賺錢。我在燒 token 繳學費的路上跟 Claude 學習。