歡迎來到第三週的下半場！在過去的 17 天裡，我們已經像一個專業的策略師和內容創作者一樣，熟練地在 Vertex AI 的圖形介面 (UI) 上進行各種操作。

但你是否曾好奇：當我們在介面上點擊「提交」按鈕時，背後到底發生了什麼事？我們的電腦是如何將指令傳送給遠在天邊的 Google 伺服器，並得到 Gemini 的回應的？

今天，我們就要來揭開這個神秘的「黑盒子」。我們將學習一個能無縫銜接 UI 與程式碼的「翻譯機」功能——取得程式碼 (Get Code)。

▋為什麼要理解程式碼？

你可能會想：「我只是個創作者，又不是工程師，為什麼要懂程式碼？」

理解程式碼，並不意味著你必須成為一個開發者。但對創作者來說，它至少能帶來兩大好處：

• 突破 UI 的限制：圖形介面能做到的事，程式碼都能做到；但程式碼能做到的事（例如：自動化、串接其他服務），圖形介面卻不一定能。理解程式碼，是未來實現「自動化工作流」的基礎。

• 與工程師高效協作：當你需要請工程師幫你開發一個 AI 小工具時，如果你能直接提供一段可運行的程式碼範例，而不是用口頭描述，溝通效率將會提升百倍。

而「取得程式碼」功能，就是為我們這些非工程師背景的人，所設計的最佳學習橋樑。

▋實戰開始：解密你的第一個 AI 程式碼

打開 Vertex AI 的 Generative AI Studio。

第一步：載入一個你熟悉的提示模板

為了方便理解，我們先載入一個之前建立過的、相對簡單的提示。

在左側選單的「提示 (Prompts)」中，找到並載入我們 Day 10 建立的「[工具] 爆款標題生成器」。
在「測試資料」的 {{主題}} 欄位中，隨意輸入一個主題，例如：「個人成長」。
點擊「提交 (Submit)」，確認 AI 能正常生成標題。

第二步：點擊「取得程式碼」，打開新世界的大門

在介面的右上角，你會看到一個「程式碼」的按鈕。

點擊這個按鈕，一個新的視窗會彈出，裡面就是你剛剛在介面上所有操作所對應的「程式碼版本」。

第三步：解讀程式碼 (麻瓜版)

別被滿滿的程式碼嚇到，我們不需要讀懂每一個字。我們只需要像看一篇英文文章一樣，抓住幾個關鍵字，就能理解它在做什麼。

你會看到程式碼主要分為幾個區塊，讓我們來一一解密：

1. import vertexai
   翻譯：這就像在說：「嘿，電腦，我們接下來要使用 Vertex AI 的工具了，請幫我把它準備好。」

2. model = GenerativeModel("gemini-1.0-pro")
   翻譯：這行程式碼，就對應了我們在介面右側「模型」下拉選單中，選擇 gemini-1.0-pro 這個模型的動作。

3. response = model.generate_content(...)
   翻譯：這就是最核心的「提交」動作。generate_content 就像是按下「提交」按鈕，括號裡面的東西，就是我們傳送給 AI 的所有指令。

4. 括號裡面的內容
   我們在「系統指示」中寫的內容、在「主提示框」中設計的模板、我們在「測試資料」中輸入的主題「個人成長」，都出現在這裡。你還會看到 temperature=0.9 這樣的設定，這就對應了我們在介面上調整的「溫度」參數。

結論：這段程式碼，其實只是用另一種語言，把你剛剛在介面上「點、選、輸入」的所有動作，重新描述了一遍而已。

第四步：複製與保存

在這個彈出視窗的右上角，有一個「複製 (Copy)」按鈕。

操作：點擊它，將整段程式碼複製下來，並貼到一個純文字編輯器中（例如 VS Code, 記事本），將檔案儲存為 day18_test.py。

今天，我們沒有寫任何一行程式碼，但我們「翻譯」了我們的第一個 AI 程式。我們利用「取得程式碼」功能，揭開了 UI 操作背後的神秘面紗，直觀地理解了程式是如何與 AI 進行溝通的。

這一步，為我們打開了通往「自動化」世界的大門。

明天，我們將帶著今天複製的這段程式碼，進入一個對新手極其友善的線上工具——Google Colab，親手執行它，並看到 AI 在程式碼的世界中，為我們生成回應。這將是你創作旅程中，極具成就感的一天！