在知識衛星AI First行動力課程中，常看到同學留言：「想做爬蟲。」
其實，在 Vibe Coding 的世界裡，寫爬蟲也不會太難。為了示範，今早我開始實戰，透過自然語言的引導，讓 AI 替我們完成這些繁瑣的技術工作。
為什麼我們需要爬蟲？
很多人想學爬蟲，背後通常有一個明確的「數據焦慮」或「研究需求」。 設想這樣一個情境：也許你是正在撰寫論文的研究生，或者你是需要分析市場競品的行銷人，你想要了解台灣電商龍頭 PCHOME 的「限時瘋搶」專區：
- 這裡面到底都在賣什麼？
- 價格波動的邏輯是什麼？
- 如果我連續七天自動觀察，能看出什麼商品組成的趨勢？
過去，這需要你懂 Python、懂 BeautifulSoup、懂 Requests；但在 Vibe Coding 的邏輯下，我只需要會「拆解問題」。
Vibe Coding 的核心：你是經理，AI 是工程師
在這個實作中，我完全沒有自己動手寫底層代碼。我的角色是「專案經理」與「架構師」。
- 定義目標：我要抓取 PCHOME 首頁「限時瘋搶」區塊的資料。
- 拆解流程：抓了之後，要怎麼呈現，每幾小時更新，更新時要更新哪些資料。
- 下達指令 (Prompting)：我將上述邏輯轉化為 Prompt，讓 Cursor負責寫程式，部署，存資料。
- Review：AI 寫完後，我負責執行並檢查結果。如果有錯誤，我就把log貼給Cursor。
這就是 Vibe Coding 的精髓：把 Coding 的執行權交給 AI，把思考與領導權留給自己。
(註：為了幫助大家學習，我已經把這個專案實際使用的 Prompts 更新在 vibe-coding-prompts 網站上。知識衛星購課的同學輸入專屬密碼即可查看。)
電商的精細運作：數據背後的洞察
在連續監測幾天後，這個小小的爬蟲練習讓我對電商的運作有了更深的敬意。數據不會說謊，我發現了幾個有趣的現象：
- 「限時」不只是行銷話術，更是庫存遊戲： 有些商品在時間倒數結束前就突然「消失」或更換了。推測這極大機率是已經「完售」。電商系統的反應非常即時，一旦庫存歸零，馬上由候補商品遞補，不浪費首頁流量。
- 價格是動態的： 我發現顯示的價格並非一成不變。有時候同一款商品在不同時段，價格會有微妙的調整。這可能是演算法在做 A/B Testing，或是根據當下的推廣力道進行再加強。
意外的收穫：省錢神器
說實話，原本是為了教學與研究才做這個爬蟲，結果後來發現——有些商品的折扣真的深！
透過爬蟲整理出的「折扣幅度排行」，我發現了一些平常滑手機容易錯過的超值神物。既然數據都告訴我「現在買最划算」，其實應該要立刻下單。
下一步
既然 PCHOME 的邏輯已經跑通，接下來的計畫很簡單： 我打算繼續透過 Vibe Coding 擴充這個工具，下一步是抓 momo 購物網和其他平台。 最終目標是建立一個個人的「全網比價與提醒機器人」，不只做研究，更要提醒自己：該買東西的時候到了！
給想學爬蟲的你： 不要被「程式碼」嚇到。試著用管理者的角度去思考你想解決什麼問題，剩下的，交給 AI。