
寫在前面:這波 AI 浪潮,PM 該怎麼接?
當你讀到這份報告時,科技圈最熱門的詞可能已經不是 AI,而是「Vibe Coding」。這不是什麼新奇的程式語言,而是一種全新的工作心態
當生成式 AI 夠強大時,產品經理(Product Manager, PM)就能直接「動口不動手」,把腦袋裡的點子,在幾小時內變成一個可運作的原型,而不是等上好幾週。
這份報告就是要跟你分享:
- Vibe Coding 到底是什麼,
- PM 為什麼非學不可,
- 以及一份超詳細的 60 天自學計畫,
幫助你從零開始,把這項能力變成你的「10x 超人」技能。
第一章:Vibe Coding 到底是什麼東西?
1.1 忘掉程式碼:用「感覺」來開發產品
Vibe Coding,直譯過來就是「氛圍編程」或「沉浸式編程」 。簡單說,這是一種新的程式開發方式,核心理念是「只看效果,說出需求,剩下的全部交給 AI」 。
想像一下,你不再需要一個字一個字敲程式碼,不用擔心語法錯誤,更不用花時間除錯 。開發過程變成一場流暢的「對話」:
- 你給 AI 一個簡單指令,像「幫我做一個使用者登入表單」。
- AI 馬上生成程式碼,做出表單原型。
- 你看到成品後,告訴 AI:「不錯,但請把背景換成深色系。」
- AI 立刻修改,並呈現新版本給你。
這個「說想法→看結果→繼續調整→再出結果」的循環,讓你完全沉浸在創作的「氛圍」裡,實現一種極致的「躺平式生產力」 。
這個玩法讓開發變得「結果導向」 。PM 的價值不再是懂多少技術,而是能不能清晰、精準地描述產品到底要什麼 。你的重點從「如何實現」轉向「想要什麼樣的功能」,這對 PM 來說是巨大的思維升級 。
不過,Vibe Coding 也有兩種模式 :
- 「純」Vibe Coding:
像週末隨性玩專案,你完全信任 AI 的輸出,只追求快。 - 「負責任」Vibe Coding:
這更像專業工作模式。AI 是你的「程式搭檔」,你依然需要審核、測試並理解 AI 生成的程式碼,因為你必須對最終產品負全責 。
1.2 這個詞是誰發明的?
「Vibe Coding」這個詞,是由 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 在 2025 年 2 月首次提出的 。這其實是他 2023 年觀點的自然延伸——他曾說「最熱門的新程式語言就是英文」,因為強大的大型語言模型(LLM)讓人類能直接用自然語言來指揮電腦 。
這個詞一出現就爆紅,短短一個月就被收錄進《韋氏字典》(Merriam-Webster Dictionary)的「流行俚語」清單 。
頂尖創業加速器 Y Combinator 在 2025 年的報告中甚至斷言:「不採用 Vibe Coding 的開發者將被淘汰」 。這股浪潮正在「超級加持」新創公司,讓它們能用更小的團隊做出更多事 。
1.3 Vibe Coding 與 LLM Coding 有什麼不同?
雖然 Vibe Coding 和 LLM Coding 都用 AI 寫程式,但兩者是不同等級的玩家 :
比較面向 | Vibe Coding | LLM Coding |
核心理念 | 完全順從「感覺」,忘掉程式碼的存在,只專注於創意和架構 | 仍然需要基本程式知識,關注程式碼細節 |
開發者角色 | 你是 AI 的「導演」或「協作者」,用自然語言下指令 | 你是 AI 的「共同作者」,需要主動審查、修改程式碼 |
互動方式 | 直接接受 AI 的所有建議,不檢查程式碼變更,只看最終成果 | 仔細檢查 AI 產生的程式碼變更(diffs),選擇性接受 |
1.4 PM 為什麼非學不可?
Vibe Coding 對 PM 而言,不只是一個新工具,而是一項能解決開發痛點的「超能力」 。
- 超快!從點子到原型,幾週變幾小時:
使用者真正關心的是能用的產品,不是天馬行空的藍圖 。Vibe Coding 能把從「想法」到「可用原型」的時間,從幾週縮短到幾小時 。PM 可以迅速把模糊概念變成可互動的 Demo,快速驗證想法,降低開發風險。 - 不再受限於工程師:
工程師的開發資源永遠是稀缺瓶頸 。有了 Vibe Coding,PM 就可以在不占用工程師時間的情況下,獨立驗證功能、做實驗,甚至給高層展示一個可運作的 Demo 。在資源緊繃的新創公司或小團隊,這簡直是生存關鍵。 - 溝通更直觀,不再雞同鴨講:
文件和wireframe固然重要,但一個能點擊、能互動的原型,才是最有效的溝通語言 。當你親手把流程串起來,你會發現許多文件上沒寫到的邏輯和邊際案例 。這個過程強迫你以「建設者」的思維去思考產品,而不是單純的「規劃者」。
總結來說,Vibe Coding 讓你從「產品執行者」升級為「產品建設者」 。在一個「想法廉價,執行為王」的時代,這項能力讓你能夠彌合夢想與現實的鴻溝。
1.5 真實案例:這些人已經開始玩了
Vibe Coding 不只是個概念,已經有許多人靠它做出成果 。
- 彼得·楊的殭屍遊戲:
微軟的彼得·楊只用 AI 工具,就在幾小時內打造出一款 3D 第一人稱射擊殭屍遊戲 。這證明了就算是非工程師,也能用自然語言快速實現複雜的專案。 - 給自己做的 App:
Andrej Karpathy 自己就用 Vibe Coding 打造「專為個人服務的軟體」,像是分析冰箱食物來推薦午餐的 App 。這種「為一個人做軟體」的思維,在過去是成本高到無法想像的。 - Base44 創辦人:
Maor Shlomo 是一位沒有技術背景的創辦人,他用 Vibe Coding 打造了一個無程式碼開發平台 Base44,在六個月內就吸引了 25 萬用戶,最終被 Wix 以 8,000 萬美元收購 。 - 本文作者:
Sting 用Vibe Coding已經寫了數十個網站服務,包括類gamma的Presentation,以及類kahoot的Live.
第二章:未來的 PM,不再只是 PM
2.1 超越傳統:成為跨領域的「AI 協作指揮家」
PM 的角色正在從單純的「產品執行者」轉變為「策略性建設者」和「AI 協作指揮家」 。隨著 AI 承擔大部分程式碼生成工作,對業務邏輯、使用者需求和高層次產品架構的理解,變得比技術細節本身更重要 。
未來 PM 的工作,將圍繞「解決商業問題」展開,而非「編寫規劃產品文件」 。
2.2 PM 的新技能樹:從打字機到指揮家
AI 時代的 PM 技能樹,不再只強調傳統硬技能,而是更注重以下幾點:
- 問題映射能力:
你必須能把 AI 技術和實際業務問題緊密結合 。舉例來說,當你想提升客服效率時,不是盲目地說「我們需要一個 AI 客服」,而是先評估傳統方法,只有當傳統規則引擎無法解決問題(例如,處理大量非結構化文字回饋)時,才考慮用 AI 來解決這個「多分類問題」 。 - 提示工程與 AI 溝通能力:
Vibe Coding 的核心就是跟 AI 溝通 。你得學會怎麼下精準的指令,怎麼用自然語言回饋,引導 AI 做出你想要的東西 。這項能力比背誦程式碼語法更重要 。 - 數據與 AI 素養:
你不需要成為 AI 專家,但必須了解不同模型的優缺點,並能為 AI 驅動的功能設定可行的驗收標準 。 - 代理人協作:
未來的趨勢是 AI 代理人能自主管理從開發到部署的全流程 。你需要學會如何與這些「自主代理人」合作,委派並管理任務 。
第三章:60天Vibe Coding自學藍圖
這份計畫分為三個階段,帶你從零開始,逐步掌握 Vibe Coding 實戰技巧。
表1:產品經理的Vibe Coding工具堆棧
工具名稱 | 最適合… | 介紹 |
Zapier, Power Automate, n8n | 流程自動化 | 忘掉寫程式,用這些工具串接各種應用程式,自動化重複性工作,像是自動發信、報告生成、資料同步。Zapier 超適合新手,介面直覺。n8n 則適合進階玩家,給你更多客製化和控制權。 |
Replit | 快速原型,團隊協作 | 網頁版的程式編輯器,不需要任何安裝 。它的 AI 代理人超聰明,會在你開始前先跟你聊聊,確認你要做的專案類型 。 |
Lovable Bolt.new | 靈活原型,多樣整合 | 都是網頁版全端開發工具,不需要本機設定 。它的強項是豐富的整合功能,可以串接 Figma、Supabase 等,甚至能自動偵測和修復錯誤 。 |
v0 | 邊學邊做,看見過程 | 這款工具技術感最重 。它不會隱藏程式碼,而是會把每個步驟都拆解給你看,例如生成資料庫時會顯示 SQL 程式碼 。很適合想同時理解程式碼底層邏輯的 PM。 |
Cursor | 除錯,深度客製化 | 這是一款 AI 驅動的程式碼編輯器 。許多人會把用 Lovable 或 Bolt.new 產生的程式碼,丟進 Cursor 裡除錯或客製化 。它會讀懂整個專案,精準地提供優化建議,是 Vibe Coding 的除錯好夥伴 。 |
Super Whisper | 語音操控 | 語音轉文字工具,讓你用說的就能進行 Vibe Coding 。搭配編輯器使用,效率比打字快 3-5 倍,解放你的雙手 。 |
Claude 4.0 | 穩定,深度推理 | Anthropic 開發的 AI 模型。Sonnet 4.0 適合一般用途,處理寫作、分析等任務。Opus 4.0 則是專為複雜任務設計,特別適合需要多步驟的代理人工作流 。它的「雙重思考模式」能讓你切換快速回覆和深度推理 。 |
GPT-5 | 全能,代理人協作 | OpenAI 開發的頂級模型 。它在程式生成和除錯上表現出色,尤其擅長前端開發和「代理人式編程」,能動態切換輕量級與深度推理模式,自己完成複雜任務 。 |
Copilot Studio | 企業級,自主代理人 | 讓你不用寫程式,就能建立獨立運作的 AI 代理人 。PM 可以用它來做專案管理,讓 AI 自動生成任務計畫、評估專案風險、彙整進度報告等 。 |
3.1 第一階段 (第1-20天):從自動化開始
這個階段的目標是讓你先熟悉「創造者」的思維,用低程式碼工具解決日常問題,而不需要依賴工程師 。
- 怎麼做:
挑選一個最符合你工作環境的工具,比如 Zapier 或 Power Automate 。從自動化個人或小團隊的重複性任務開始,像是自動發送報告、同步資料。 - 練什麼:
工作流自動化、API 串接。 - 專案範例:
自動分類使用者回饋、自動化競品監控報告。
3.2 第二階段 (第21-40天):把想法變成原型
有了自動化的基礎後,這個階段要轉向用 AI 平台建立功能性原型。重點是把你腦中的「想法」,變成「看得見、能互動」的產品 。
- 怎麼做:
從 Replit 或 Lovable 這些對新手友善的工具開始 。試著用自然語言來建立一個簡單的網頁 App 或腳本 。你也可以用 Google AI Studio,體驗從「描述藍圖→生成原型→微調」的完整流程 。 - 練什麼:
AI 輔助開發、提示工程、快速原型。 - 專案範例:
製作一個能追蹤每日支出的工具、一個能自動生成 PRD 草稿的工具。
3.3 第三階段 (第41-60天):升級為策略性玩家
最後階段,目標是讓你把技能提升到「策略性應用」層面。重點是做出一個複雜、有說服力的專案,作為你的個人作品集,證明你不只會用 AI,還能用它來解決真正的業務難題。
- 怎麼做:
挑戰用 Copilot Studio 這類工具,做出一個能獨立運作的 AI 代理人。例如,一個能自動分析市場趨勢並生成初步產品規格文件的工具。 - 練什麼:
代理人協作、多模式互動、跨領域應用。 - 專案範例:
自訂 AI 客戶服務代理人、自動化專案風險評估工具。
第四章:15個專案作品集藍圖
以下是可以參考動手做的 15 個專案,分為三個難度等級,幫助你逐步累積實戰經驗。
表2:15個專案作品集藍圖
專案名稱 | 難度 | 核心技能 | 推薦工具 | 專案簡介 |
1. 自動化使用者回饋分類 | 簡單 | 流程自動化 | Zapier, Power Automate | 自動將來自不同管道(如 Email、社群媒體)的使用者回饋,根據關鍵字或情感分析自動歸類到不同的電子表格或專案管理工具中 。 |
2. 跨平台資料同步工具 | 簡單 | API 串接 | Zapier, n8n | 建立一個自動化流程,將客戶資料從銷售管理系統同步到行銷郵件列表,確保資料即時更新 。 |
3. 自動化競品監控報告 | 簡單 | 數據爬取與報告生成 | n8n, Power Automate | 定時爬取競品網站的公開資訊,並自動生成格式化的簡報或電子郵件報告 。 |
4. 產品發布檢查清單自動化 | 簡單 | 流程管理 | Power Automate | 建立一個自動化流程,在 Jira 上創建新版本時,自動產生一套標準化的發布前檢查清單任務 。 |
5. 網站使用者回饋表單 | 中等 | 快速原型開發 | Replit, Google AI Studio | 建立一個簡單的網頁表單,使用者輸入回饋後,AI 能自動進行摘要並將結果儲存 。 |
6. 內部知識庫搜尋工具 | 中等 | 資訊擷取與處理 | Replit, Cursor | 建立一個內部工具,讓團隊成員能以自然語言查詢跨部門文件(例如 Notion、Confluence),並由 AI 彙整成摘要 。 |
7. 內部活動報名系統 | 中等 | 網頁應用程式開發 | Replit | 建立一個具備註冊、登入和報名功能的簡單網頁應用程式,以練習 Vibe Coding 的基礎建構能力 。 |
8. 簡化專案報告生成工具 | 中等 | 報告生成 | Replit, Notion AI | 建立一個工具,PM 輸入專案關鍵數據後,AI 能自動生成結構化且可視化的進度報告 。 |
9. 數據分析與視覺化儀表板 | 中等 | 數據分析 | Power Automate | 將不同來源的營運數據自動彙整到一個資料庫中,並建立一個自動更新的儀表板進行視覺化 。 |
10. AI 驅動的產品規格草稿工具 | 中等 | 產品文件撰寫 | Notion AI, ChatGPT | 透過輸入簡單的指令,讓 AI 根據使用者故事和需求,自動生成初步的產品需求文件(PRD)草稿 。 |
11. 自訂 AI 客戶服務代理人 | 複雜 | AI 代理人建構 | Copilot Studio | 建立一個 AI 代理人,能回答客戶常見問題,並在無法解答時自動建立工單或轉接給真人客服 。 |
12. 專案風險自動評估工具 | 複雜 | AI 代理人協作 | Copilot Studio | 建立一個 AI 代理人,能根據專案的描述、進度數據等自動評估潛在風險,並提出緩解建議 。 |
13. 智慧行銷活動規劃工具 | 複雜 | 跨領域應用 | Replit, n8n | 建立一個工具,能分析市場趨勢並生成行銷文案初稿,並透過 n8n 將其自動發布到社群媒體 。 |
14. 供應鏈管理原型 | 複雜 | 業務流程自動化 | Power Automate, n8n | 建立一個原型,能追蹤即時庫存並在低庫存時自動發送採購訂單提醒 。 |
15. 客製化內部數據報告代理人 | 複雜 | AI 代理人與數據整合 | Copilot Studio | 建立一個能與業務數據庫對話的 AI 代理人,業務人員可以透過自然語言詢問(例如:「上季哪款產品銷售最好?」),代理人自動生成報告 。 |
第五章:給 PM 的真心話
Vibe Coding 不只是個新技術,它代表的是一種心態上的巨大轉變 。它不是要你變成程式工程師,而是讓你學會跟「終於能聽懂你想做什麼的機器」高效合作。
幾個建議參考:
- 動手做!:
別再只寫文件了 。透過 Vibe Coding 親手做出原型,這是理解產品、發現問題、贏得團隊信任的關鍵 。 - 專注在「為什麼」:
別為了趕流行而用 AI,而是要用它來解決實際問題。一個好的 PM 知道何時該放棄 AI,用更傳統、穩定的方式解決問題。 - 成為溝通大師:
在 AI 時代,你最重要的能力,就是清晰地表達想法,並精準地給予 AI 回饋。 - 擁抱「負責任 AI」:
Vibe Coding 雖然快,但 AI 生成的程式碼可能有安全漏洞。在把專案拿去給別人用之前,記得先用專業的 AI 工具掃描一下程式碼,確保它安全、穩定。
這場革命已經開始了。
Vibe Coding 是一項賦予 PM 力量的「生存技能」,能幫助你在競爭激烈的環境中,迅速將創意變成現實。
希望這份計畫能幫你做好準備,成為連結願景與執行的關鍵人物!
如果你想上Vibe Coding的課,可以追蹤我的臉書,未來會有線下線上開課計劃。