順應「感覺」，擁抱指數級成長
"There's a new kind of coding I call vibe coding, where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."
- Andrej Karpathy, OpenAI 2025
傳統程式開發
- 需精通語法與邏輯
- 人為除錯與測試，耗時長
- 受限於技術框架，創意難發揮
- 學習曲線高陡，門檻高
Vibe Coding 氛圍開發
- 自然語言指令，想法即程式
- AI 即時修正錯誤，快速迭代
- 專注實現想法，非工程師也可上手
- 快速完成重複性工作與樣板
雙層框架：從隨機對話到戰略落地
議題層 (Issues Layer)
對應 VIBE 框架 (WHY)
定義角色、意圖與商業價值
邏輯層 (Logic Layer)
對應 TICOE 框架 (HOW)
結構化執行流程與評估標準
AI 結論層
由 AI 產出
可衡量的商業價值與成果
啟動 AI 協作引擎
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VIBE 框架：定義戰略意圖 (WHY)
VIBE 框架確保 AI 的應用始終與商業目標對齊，從源頭建立戰略思維，將隨機零散的對話轉化為有紀律、有目標的生產力活動。
Viewpoint (觀點/角色)
定義 AI 扮演的專家角色與立場。
例：資深半導體分析師
Intention (意圖/語氣)
設定溝通風格與語氣。
例：客觀、數據驅動、開門見山
Behavior (行為/職責)
核心行為模式與執行邊界。
例：先給比較表，再列總結
Expectation (期望/成果)
期望的商業成果與輸出形式。
例：可互動的 HTML 儀表板
VIBE 概念測驗
1. VIBE 框架主要解決的是什麼層次的問題？
2. VIBE 框架中的 'I' (Intention) 主要用來設定 AI 的什麼屬性？
AI 實戰：VIBE 指令產生器
輸入一個模糊的商業需求，讓 AI 幫你轉化為專業的 VIBE 結構化 Prompt。
TICOE 框架：精準執行邏輯 (HOW)
TICOE 框架提供嚴謹的邏輯結構，將抽象的戰略轉化為具體可執行的指令。它是可供審計的決策路徑記錄。
| 元素 | 中文 | 定義與關鍵功能 |
|---|---|---|
| T | Task (任務) | 清晰定義具體任務，使用精準動詞 (如：剖析、歸納、推演)。 |
| I | Input (輸入) | 提供任務所需的背景資料、數據或參考文件。 |
| C | Constraint (限制) | 設定邊界條件 (如：時間範圍、特定市場、字數限制)。 |
| O | Output (產出) | 指定格式與結構 (如：JSON, Markdown 表格, HTML)。 |
| E | Evaluation (評估) | 明確的驗收標準 (如：SMART 原則、邏輯完整性)。 |
TICOE 概念測驗
1. 在 TICOE 框架中，如果希望 AI 輸出的內容能符合特定的格式（例如 HTML 表格），應該在那個環節設定？
2. TICOE 框架中的 'C' (Constraint) 是用來設定什麼？
AI 實戰：TICOE 任務細化器
輸入一個具體的執行任務，讓 AI 幫你補充完整的 TICOE 細節，確保執行無誤，請盡量使用前面 VIBE 輸出當輸入也可另外新題目直接要求 TICOE 細節。
從 Vibe Coding 到 Agentic AI
什麼是 Agentic AI?
生成式 AI (Generative AI) 專注於生成內容，而 Agentic AI (代理式 AI) 則專注於執行任務。它能自主規劃、使用工具 (API, 瀏覽器)、並採取一系列行動來達成複雜目標。
Vibe Coding 實戰案例：抽獎轉盤
還記得案例嗎？我們不需要寫任何一行 HTML 或 JavaScript，只需要告訴 AI 我們的「氛圍」與「期望」。
Vibe Coding 模擬器：用自然語言寫 App
請在下方描述你想開發的簡單網頁應用 (例如：一個番茄鐘、一個匯率換算器)，最好用前面產生的TICOE產出當作輸入，AI 將為你直接生成程式碼。
結論與資源下載
Vibe Coding 課程總結心智圖
點擊圖片可查看高解析度原圖
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課程核心回顧
- 黃金圈法則：從 WHY (Vibe) 開始，再到 HOW (Ticoe)，最後產出 WHAT。
- 認知債務：避免過度依賴 AI 導致大腦退化，應保持「共思」而非單純「外包」。
- 組織轉型：Vibe Coding 不只是個人技巧，更是企業導入 AI 文化的核心戰略。
下一步行動
- 練習 VIBE/TICOE：工作中練習用框架與 AI 對話。
- 參與黑客松 (BYOP)：帶著業務問題 (Bring Your Own Problem) 進行實戰。
- 成為 AI 冠軍：組織內分享成功案例，推動數位轉型。
Cliff Wang, Ph.D. | Copy Right 2026