我想討論的這個議題是，假設你是

• 第一次想接觸後端的新手只會前端（HTML/CSS/JS），但想嘗試「做一個能 CRUD 的 API」感受後端的味道。
• 考慮職涯轉型／轉語言的人，已經會某，但想知道其他的語言做 API 時有什麼差異。

我覺得這時機剛好，是你擴展自己視野的時候。

但今天這篇，我先想聚焦，你本身是第一次接觸後端程式語言，又想要知道哪種語言的調性適合自己。

為什麼我們要討論這件事情？

透過 GenAI，人人都能快速產出一份堪用的功能。但挑戰隨之而來：如果你沒有能力檢驗、甚至親手調整它，那份 AI 生成的結果，終究不會真正屬於你。這也是許多 vibe coding 專案最終變成「義大利麵式程式碼」，難以維護的原因。

因此，接下來的篇幅將進入實戰。我們將扮演一位後端初學者，目標是使用 AI 協助，在四種主流後端語言——PHP、Python、Golang 與 NodeJS——中，分別實作出一個簡易的「待辦事項 (To-Do List)」CRUD API。

這個實驗的重點不是要評斷哪個語言最好，而是要親身體驗：

1. 在沒有深厚語言基礎的情況下，vibe coding 如何幫助我們快速實現功能。
2. 同一個「待辦事項」的需求，在不同語言的生態系中，會被塑造成什麼不同的「形狀」。
3. 如何透過一個可控的「試驗場」，驗證 AI 生成的程式碼，並將其從「能跑」推進到「能用」。

我們的 vibe coding 實作心法

在開始之前，我們要建立正確的心態。AI 不會讀心術，而是一位「高階但不了解你業務邏輯的工程師」。因此，我們將遵循以下心法：

• 拆解任務：將「建立 To-Do API」這個大目標，拆解成您提出的五個觀察重點，逐一向 AI 提問。
• 自然語言驅動：我們將大量使用註解或對話，直接用白話文描述需求，讓 Copilot 生成程式碼。
• 回合制驗證：採用「確認 → 修正 → 再確認」的流程。AI 給出的第一版程式碼只是初稿，我們需要根據觀察重點進行測試與迭代修正。

觀察重點與跨語言比較

接下來，我們將規劃的四個比較時的觀察重點，逐一在四種語言中進行實驗。

• 路由處理：如何根據不同的 URL 路徑和 HTTP 方法，將請求導向到對應的處理函式？語法是清晰還是繁瑣？
• 請求解析：如何從請求中讀取傳入的資料 (例如 POST 過來的 JSON)？
• 回應生成：如何設定回應的 HTTP 狀態碼和標頭 (Header)，並回傳 JSON 格式的資料？
• 程式碼結構：整體的程式碼看起來是什麼樣子？是偏向函式導向還是需要定義類別 (Class) 或結構 (Struct) 來組織？

在走完這趟旅程後，我們或許還不是任何一門語言的專家，但我們獲得了更寶貴的東西：跨技術的洞察力。我們不再被「學哪個語言最好」的問題困住，而是能根據需求，利用 AI 快速驗證不同技術方案的「形狀」與「vibe」，真正將開發的主導權握在自己手中。