我還是程式設計的新手。

但我在短短兩週的 Vibe Coding 實戰中，成功用 AI 打造出了個人檔案整理工具、自動化報表生成器，甚至是一個簡單的資料分析儀表板，有信心來挑戰更複雜的開發專案了。

做完之後，我開始回顧：為什麼我突然開竅了，我究竟學到了什麼？是什麼心態轉變讓我通了？

思考之後，我整理出了一套 Vibe Coding 的核心心態。

這篇文章不是一個「教你寫程式」的技術教學文。

這是一篇「以 Vibe Coding 為框架，教你如何建立正確程式設計心態」的文章。

以下，是我從恐懼到自信，掌握 Vibe Coding 核心心態的六個關鍵轉變：

1. 擁抱「不完美但能用」的哲學
2. 把 AI 當作合作夥伴，而不是萬能神器
3. 專注解決問題，而非炫技
4. 培養持續迭代的實驗精神
5. 接受錯誤是學習的必經之路
6. 重視創造價值，而非技術完美

1. 擁抱「不完美但能用」的哲學

剛接觸程式設計，你有兩種心態可以選擇：

A. 追求完美無缺的程式碼，每個細節都要符合最佳實踐。
B. 專注於解決實際問題，接受「能用就是好程式」的現實。

理論上 A 是正確的，也是傳統程式教育強調的，但這個心態會讓你的學習曲線變得異常陡峭。

一開始，我也是選擇了 A。

我想寫的，是一個完美的檔案整理程式，要有完整的錯誤處理、優雅的使用者介面、高效的演算法。

我的想法是：既然要學程式，就要學得標準一點吧？

但真正動手之後，我才發現光是處理檔案路徑的各種例外情況，就有無數種邊界條件要考慮：檔名包含特殊字元、檔案被其他程式佔用、磁碟空間不足...這些問題還只是最基礎的，為了寫出「完美」的程式，有太多細節要處理。

一下子面臨這麼多技術挑戰，我覺得太挫敗了。不行，我需要成就感。

於是我轉換心態，開始做一個「不完美但能用」的簡單版本：只處理最常見的檔案類型，只在我自己的電腦上跑，遇到錯誤就顯示簡單的訊息。

結果呢？

這個「不完美」的程式在我的日常生活中發揮了巨大作用。它幫我整理了桌面上幾百個亂七八糟的檔案，節省了我無數時間。

而且，從這個「能用」的基礎版本出發，我可以一點一點加功能：今天加個進度條，明天處理重複檔名，後天增加更多檔案類型支援。

這就是「不完美但能用」哲學的精髓：

你不需要一開始就寫出完美的程式碼。
直接動手解決真實問題，讓成就感驅動你持續改進。
從可用的最小版本開始，逐步迭代到更好的版本。

2. 把 AI 當作合作夥伴，而不是萬能神器

面對 AI 寫程式這件事，你可以選擇：

「AI 應該一次就生成完美的程式碼，我只要複製貼上就好。」
或者：「AI 是我的程式設計夥伴，我們需要來回溝通才能達成目標。」

兩種心態都很常見，但適用於完全不同的現實。

如果你把 AI 當作魔法棒，期待它一指令就變出完美程式，你會發現自己經常失望。AI 生成的程式碼常常有 bug、邏輯不夠嚴謹、無法處理邊界情況。

但如果你把 AI 當作經驗豐富但需要明確指導的夥伴，一切就不同了。

例如，我要建立檔案整理工具時，我不會直接問：「幫我寫一個完美的檔案整理程式」

而是會這樣跟 AI 對話：

• 「先幫我寫一個最簡單的版本，只要能按副檔名分類就好」
• 「程式跑起來了，但遇到重複檔名會覆蓋，怎麼改善？」
• 「現在想加上進度顯示，讓使用者知道整理進度」
• 「程式有時會卡住，可能是檔案被佔用，如何優雅處理？」

透過這種來回對話，AI 能理解你的具體需求，而你也能從 AI 的回應中學到新的概念和方法。

這就是合作夥伴心態的威力：

把 AI 當作需要明確溝通的協作者，而不是讀心術大師。
準備好進行多輪對話，每次改進一小部分。
從 AI 的建議中學習新知識，而不只是複製程式碼。

3. 專注解決問題，而非炫技

傳統程式教育常常讓人陷入「技術導向」的思維陷阱：

我要學會這個演算法、那個設計模式、各種最佳實踐...

但在 Vibe Coding 的世界裡，最重要的是「問題導向」：

我要解決什麼實際問題？這個問題對我或使用者有什麼價值？

舉個例子，當我想學資料處理時，與其去學習複雜的資料結構理論，我直接從「我想分析我的支出習慣」這個具體問題開始。

我不需要先掌握 pandas 的所有功能，只要知道如何：

• 讀取 CSV 檔案
• 篩選特定時間範圍的資料
• 計算各類別的支出總和
• 生成簡單的圖表

透過解決這個實際問題，我自然而然學會了資料處理的核心概念。而且，因為是解決自己的真實需求，學習動機特別強烈。

更重要的是，當你專注於解決問題而非炫技時，你會發現：

簡單的解法往往比複雜的更好。
能解決實際問題的「笨」程式，勝過解決不了問題的「聰明」程式。
使用者在意的是結果，不是你用了多高深的技術。

4. 培養持續迭代的實驗精神

Vibe Coding 最大的優勢，就是可以快速實驗和迭代。

但要享受這個優勢，你需要培養「實驗精神」：

不怕嘗試新想法，即使可能失敗。
把每次嘗試都當作學習機會，而不是成敗的判斷。
相信小步快跑勝過完美規劃。

我在開發檔案整理工具時，就經歷了無數次實驗：

實驗 1：「能不能用 AI 自動判斷檔案內容來分類？」
結果：太慢了，處理一個檔案要好幾秒。
學習：有些看似聰明的方案，在實際使用上並不實用。

實驗 2：「能不能加上自動備份功能？」
結果：程式變得很複雜，而且我發現自己很少用到備份。
學習：功能不是越多越好，要專注在最有價值的核心功能。

實驗 3：「能不能讓程式記住我的分類偏好？」
結果：大成功！程式可以學習我的習慣，分類準確度大幅提升。
學習：有時候簡單的個人化功能，比複雜的通用功能更有價值。

透過這些實驗，我不只學會了程式設計技能，更培養出了「迭代思維」：

每個版本只要比上個版本好一點點就夠了。
失敗的實驗也有價值，它們告訴你哪條路行不通。
保持好奇心，勇於嘗試看似不可能的想法。

5. 接受錯誤是學習的必經之路

程式新手最大的心理障礙之一，就是對錯誤的恐懼。

看到紅色的錯誤訊息就慌張，覺得自己「不是寫程式的料」。

但在 Vibe Coding 的過程中，我學會了完全不同的錯誤觀：

錯誤是正常的，連資深工程師每天都在處理各種錯誤。
錯誤是有價值的，它們精確告訴你哪裡出了問題。
錯誤是可以解決的，尤其是有 AI 幫忙的情況下。

現在當我遇到錯誤時，我的反應是：

1. 冷靜讀一遍錯誤訊息：通常錯誤訊息已經告訴你問題在哪裡
2. 複製錯誤訊息問 AI：「這個錯誤是什麼意思？如何修復？」
3. 嘗試 AI 建議的解法：通常第一個建議就能解決問題
4. 理解錯誤的根本原因：避免下次犯同樣的錯誤

更重要的是，我發現錯誤其實是最好的學習機會：

語法錯誤教會我語言的正確寫法。
邏輯錯誤幫我理解程式的執行流程。
執行時錯誤讓我了解真實環境的複雜性。

一旦你不再害怕錯誤，而是把它們當作學習的線索，程式設計就變得輕鬆很多。

6. 重視創造價值，而非技術完美

最後，也是最重要的心態轉變：

從「寫出完美程式碼」轉向「創造實際價值」。

傳統程式教育常常讓人覺得，程式設計是一門純粹的技術學科，追求的是演算法優化、架構設計、程式碼優雅。

但 Vibe Coding 讓我體會到，程式設計其實是一門「創造價值」的手藝：

能幫你節省時間的簡陋程式，比執行速度快但沒人用的完美程式更有價值。
能解決實際問題的「髒」程式碼，比結構完美但無法運行的「乾淨」程式碼更有意義。
讓生活變得更便利的小工具，比展示技術能力的大專案更值得驕傲。

我的檔案整理工具程式碼可能不夠優雅，但它每天都在幫我節省整理檔案的時間。

我的支出分析程式演算法可能不夠高效，但它幫我發現了很多不必要的開銷。

我的自動化報表工具架構可能不夠完整，但它讓我從繁瑣的手工統計中解放出來。

這就是價值導向思維的力量：

程式的價值在於它解決了什麼問題，而不是它用了什麼技術。
好程式是能讓人生活更美好的程式，不是能拿到滿分的程式。
技術是手段，創造價值才是目的。

重點回顧

1. 擁抱「不完美但能用」：從可用的最小版本開始，逐步迭代到更好的版本，讓成就感驅動持續學習。

2. AI 是合作夥伴：準備好進行多輪對話來達成目標，從 AI 的建議中學習新知識，而不只是複製程式碼。

3. 問題導向勝過技術導向：專注解決實際問題，簡單有效的解法往往比複雜炫技更有價值。

4. 培養實驗精神：勇於嘗試新想法，把失敗當作學習機會，相信小步快跑勝過完美規劃。

5. 錯誤是學習線索：不要害怕錯誤訊息，善用 AI 幫助理解和修復錯誤，從錯誤中學習核心概念。

6. 價值導向思維：程式的價值在於解決了什麼問題，技術是手段，創造實際價值才是目的。

這些心態轉變不是來自 Vibe Coding 本身，而是我在學習各種技能過程中逐漸體會到的通用心法：從恐懼到自信、從完美主義到實用主義、從技術導向到價值導向。