順應「感覺」，但不要放掉結構
"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這門課的重點不是「少思考」，而是把人的注意力從 syntax 轉回 intent，再用 VIBE + TICOE 把想法鎖進可執行的結構裡。
用 VIBE 為 AI 設定角色、語氣、互動方式與期待成果，先把方向校正。
用 TICOE 指定任務、輸入、限制、輸出與驗收標準，讓生成結果更穩定。
把 AI 產出的 Prompt、Agent spec 與單檔 HTML 工具帶回工作場景直接使用。
先把「我要什麼」拆成角色、目標、輸出期待，降低 AI 回覆太泛的機率。
讓 AI 不只回答問題，而是依照結構完成規劃、整理、生成與自我檢查。
從自然語言直接長出單檔 HTML demo，快速驗證想法是否值得往下做。
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
Before / After：「幫我處理客戶抱怨」
最常見的問題不是 AI 不夠聰明，而是我們給它的任務太模糊。
Before：交談式（5 秒寫完，30 分鐘改不出可用結果）
「幫我處理客戶抱怨。」
少了什麼？
- AI 不知道你是哪種角色
- AI 不知道客戶在抱怨什麼
- AI 不知道要回信、寫報告、還是上 8D
- AI 不知道口吻要嚴肅還是同理
- AI 不知道交付格式（信件？表單？）
After：VIBE + TICOE（3 分鐘寫完，1 次就能用）
V：你是資深客服主管，10 年消費電子業經驗。
I：語氣同理、專業、不卸責。
B：先安撫情緒，再說明調查步驟，最後給時間承諾。
E：輸出 2 段、共 150 字以內的中文回信。
T：撰寫客戶抱怨回覆信。
I：客戶反映 A 產品開機異常，已寄回。
C：不承諾賠償金額；不公開內部流程。
O：信件主旨 + 信件本文 + 內部追蹤待辦 3 項。
E：符合品牌語氣、無錯別字。
更快 · 更穩 · 更能交付
三大迷思：別讓誤會擋住你前進
公司導入 AI 卡關，多半不是技術問題，是這 3 個誤會。
「按一下就全自動，可以躺著做事。」
AI 做 50–70% 的草稿；定義、取捨、拍板永遠是人。
「我又不是工程師，這跟我沒關係。」
企業第一波最大的紅利，反而在文件、溝通、行政、客服、知識、研發、創意、分析的 co-intelligence。
「全部丟給 AI，越多越好。」
機密／個資先分級脫敏；事事問 AI 會養出「認知債務」。
從「自己做完」到「先讓 AI 幫你做 50～70%」
不是把整份工作丟出去，而是把每個步驟的責任重新分配。
| 步驟 | 傳統做法 | AI 協作做法 |
|---|---|---|
| 問題定義 | 自己想 | 人定義方向 |
| 蒐集資料 | 自己找 | AI 整理資訊 |
| 形成初稿 | 自己寫 | AI 先出版本 |
| 修正確認 | 自己改 | 人 & AI 一起修正 |
| 正式交付 | 自己整合 | 人保留拍板權 |
AI 最擅長快速整理、改寫、比較、生成第一版；人最重要的是定義問題、提供脈絡、確認風險與最後決策。
哪些工作最適合先開始
高頻、低風險、資料清楚、成果容易判斷的任務，最容易做出第一波成功案例。
會議摘要 · 週報與決策備忘錄 · 跨部門追蹤清單
職缺描述 · 面談題庫 · 新人報到 FAQ
客戶拜訪摘要 · 提案大綱 · 跟進信件草稿
FAQ 知識庫 · 回覆信模板 · 客訴分類整理
異常通報初稿 · 8D 架構 · 交接與追蹤紀錄
比價摘要 · 交期風險提醒 · 催料與協調信
先挑「Routine 任務」，比直接做 IT 系統更容易起步；有時「不知如何下手」，AI 也許反會給出一波驚喜。
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
先把 WHY 講清楚，再把 HOW 設計完整，最後才讓 AI 生成 WHAT。這個順序會明顯降低「看起來很厲害但其實不能用」的內容。
如何使用本課程的 AI 實戰功能
完全免 API 金鑰、免註冊設定。本頁所有 AI 實戰區塊都會為你「一鍵生成完整 Prompt」，複製後貼到你慣用的 AI 平台即可執行。不知道從哪開始？可先到「實戰範例庫」挑一個經過實證的範例。
1. 生成 Prompt
先在「VIBE 框架」頁完成第 1 步（WHY），再到「TICOE 框架」頁完成第 2 步（HOW）——系統會把兩層組合成一份完整 Prompt，一次複製。「Vibe Coding 實作」與「進階」頁的 Mega Prompts 也是一鍵生成。
2. 一鍵複製
點「複製 Prompt」按鈕，完整指令（含 VIBE+TICOE 方法論）就會存入剪貼簿。
3. 貼到 AI 平台
開啟你慣用的 AI（Gemini / ChatGPT / Claude / DeepSeek / Copilot 皆可），貼上並送出，即可取得結果。
你不需要申請或付費任何 API 金鑰，也不用擔心金鑰外洩。用自己熟悉的 AI 帳號執行，還能在對話中持續追問與迭代——這正是 Vibe Coding 的精神。
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。
沒有先定義角色、語氣與成果，AI 很容易輸出看似完整、實際卻與商業場景不對位的內容。
先讓 AI 知道要像誰、用什麼方式說、成功長什麼樣子，後面的 TICOE 與程式生成會穩很多。
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
第 1 步（WHY）：輸入一個模糊的商業需求，完成 VIBE 議題層定義。完成後請到「TICOE 框架」頁進行第 2 步——VIBE 與 TICOE 會自動組合成一份完整 Prompt，一次複製貼到 AI 平台（分開貼上會得不到正確的期望成果）。
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。
而是把任務拆到 AI 不會誤解的程度，並且讓人可以回頭檢查每個輸入與限制是不是合理。
Evaluation 會讓 AI 產出的內容不只漂亮，而是真的符合格式、品質與商業驗收條件。
| 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
第 2 步（HOW）：輸入一個具體的執行任務。系統會把你在 VIBE 頁定義的商業情境（第 1 步）與 TICOE 細節自動組合成一份完整 Prompt，一次複製、一次貼上，才能得到正確的期望與成果。
實戰範例庫：經過實證的 VIBE+TICOE 範例
以下 15 個範例精選自 Vibe Coding Prompt Studio（已在實務課程中驗證）。每個範例都是「VIBE + TICOE 一體」的完整 Prompt——可直接複製使用，或帶入練習走一次第 1 步 → 第 2 步的組合流程。
想看更多？完整範例庫共 14 個部門 × 96 個實戰情境，含參數自訂與指令解構。
開啟 Vibe Coding Prompt StudioVibe Coding 實作：用一段完整 Prompt 做出可運行的 App
第 1 層實作演練：想法 → App
這是 Layer 1 · Vibe Coding 的實戰：不寫任何一行程式，只用一段完整的 VIBE+TICOE Prompt，讓 AI 直接交付可運行的網頁 App。學會之後，「進階」頁會教你把好用的 Prompt 封裝成 Skill、再編排成 Agentic Workflow。
先描述這個 App 給誰用、使用者要完成什麼、畫面應該帶來什麼感受。
若有資料欄位、互動邏輯、輸出格式與限制條件，先用 TICOE 補齊，成功率會更高。
把生成的 Prompt 貼到 AI 平台，讓 AI 一次交付完整程式碼，存成 .html 檔即可開啟測試與迭代。
課堂演練：VIBE Coding 就是玩積木
三個工作坊練習，由淺入深。點「帶入模擬器」自動填入下方輸入框，生成 Prompt 後貼到 AI 平台執行。
運動會風險 SOD 矩陣
議題層：集團運動會主辦人，考慮 6 月高雄活動的火災、風雨等風險。邏輯層：識別風險 → SOD 矩陣 → 原因與對策 → HTML 報告。
貪吃蛇遊戲
體驗「想法即程式」的樂趣：不寫一行程式，用自然語言直接長出可玩的遊戲。
車燈亮點模擬
車燈產業實戰：互動展示頁 + 點亮模擬（DRL 呼吸、序列式方向燈流水、煞車閃爍），零輸入即可生成。
Gemini 與 ChatGPT 可開 Canvas 畫布功能即時預覽；生成的 HTML 可複製存檔到自己硬碟（Windows 記事本 / Mac BBEdit），或用 VS Code 等工具開啟。Deepseek、MiniMax、Manus、Kimi、Codex、Antigravity、Claude 皆可執行相同 Prompt。
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。系統會生成完整的開發 Prompt，貼到 AI 平台後即可取得程式碼。
進階：從 Vibe Coding 到 Skill 與 Agentic Workflow
學會單次 Prompt（第 1 層）之後，成長路徑是「複用」與「編排」。這是 Vibe Coding 的三層架構——與 Vibe Coding Prompt Studio 完全一致。
Vibe Coding VIBE + TICOE 雙層框架
把模糊需求寫成結構化指令。每天都用，是一切的基礎。
Skill 封裝成可複用的專家技能
把好用的指令封裝成 skill，一次貼上、反覆呼叫。
Agentic Workflow 讓 AI 自動編排多個 Skill
AI 當指揮家，自己決定呼叫哪些 Skill、順序與整合。
PSDM（人腦判斷）：抓議題 SA、辨真因 PA、選方案 DA、控風險 PPA、搞創意 CA —— 這是 AI 無法取代的人類關鍵思維。VIBE + TICOE（AI 協作）：把 WHY 與 HOW 寫成可執行 Prompt。Skill（能力資產）：把成熟 Prompt 封裝成可複用技能。人先想對，AI 才做對。
第 2 層：Skill — 把好指令封裝成可複用的技能
當一段 VIBE+TICOE Prompt 被驗證好用，就把它寫成一份 SKILL.md：內含角色（V）、方法論、行為規則（B）與驗收標準（E）。之後每開新對話貼一次，AI 立刻變成該領域的專家——不必每次重寫。
SKILL.md — VIBE + TICOE 技能卡片
AI Agent Ready這就是一份最小可用的 Skill：把本課程的方法論封裝起來，載入任何 AI 工具後，AI 會持續以 VIBE + TICOE 雙層框架協助你。選擇以下任一方式使用：
點「複製 VIBE + TICOE Skill」→ 貼到 Gemini / ChatGPT / Claude 對話框最前面，AI 立即進入 VIBE + TICOE 模式。
ChatGPT → Custom Instructions
Claude → Project 設定
Gemini → Gem 指令欄
貼上後每次對話自動啟用。
下載 SKILL.md → 直接拖入 AI 對話框，並說「請依此 SKILL.md 協助我應用 VIBE + TICOE」。
放進 Skill 的內容（固定）
- • 專家角色與立場：這個 AI 應站在哪個位置思考
- • 語氣與回應風格：例如專業、中立、數據導向
- • 工作流程：先做什麼、再做什麼、最後交付什麼
- • 輸出契約：回答順序、欄位結構、最低交付標準
- • Guardrails：哪些不能亂猜、哪些要標示 assumptions
每次執行時再填的內容（變動）
- • 這次實際要做的 Task
- • 這次要餵給 AI 的 Input／data／files
- • 公司或部門特有的 Constraint
- • 這次想要的最終格式 Output
- • 這次的驗收標準 Evaluation
固定太多會僵化；變動太多會漂移。
VIBE + TICOE → SKILL.md 轉換對照表
| 元素 | 框架說明 | Skill 對應章節 | 功能說明 |
|---|---|---|---|
| V | 角色設定 | ## 角色設定 (Role / Persona) | 定義 AI 的專業身份與背景 |
| I + B | 語氣 + 行為 | ## 語氣與風格 (Tone & Style) | 溝通語氣與輸出行為，合併為一章 |
| E | 期待輸出 | ## 輸出格式 (Output Format) | 指定最終輸出形式（HTML/表格等） |
| T | 任務描述 | ## Task (任務) | Skill 的主要執行目標 |
| I | 輸入資料 | ## Input (輸入) [使用者填寫] | 啟動 Skill 後需提供的資訊（變動區） |
| C | 限制條件 | ## Constraint (限制) | 不可違反的邊界與規範 |
| O | 產出結構 | ## Output (產出) | 確保 AI 依預期格式輸出 |
| E | 評估標準 | ## Evaluation (評估) | AI 自我校驗輸出品質的依據 |
跨平台可攜式 Skill：AI 平台對照
手寫 VIBE + TICOE
跨平台 GPT、Gemini、Claude、Copilot 都能用；九個元素自己寫，最能訓練結構化思考能力。
Claude Code Skill
放在 .claude/skills/<name>/SKILL.md，可 /skill-name 觸發、可附 template/script，適合固定 workflow 與專案型助手。
Gemini Gem
以 Gem instructions 為主（Persona / Task / Context / Format），可加 files 當 Knowledge，適合 reusable instruction。
同一份 SKILL.md 也能用於 OpenAI Codex（~/.agents/skills/）與 Google Antigravity（skill folder）。純文字貼上可跨平台；原生 Skill／folder／tool execution 則依平台支援不同。
想要現成的專家 Skill？Vibe Coding Prompt Studio 內建 14 份可直接複製的 Skill（PSDM 思考術、8D 問題解決、Dashboard 產生器、週報月報、會議紀錄…）。
Mega Prompts：一鍵封裝成 Skill（10 個熱門場景）
Mega Prompt 是「一次貼上就能用」的巨型指令——本質上就是 proto-skill（技能雛形）。這裡直接幫你完成升級：選一個情境場景 → 填入你的部門背景 → 生成 Skill 指令，貼到 AI 平台後即可取得一份 YAML 格式、可跨平台複用的 SKILL.md（結構完全依照上方轉換對照表）。
1) Ultimate Financial Research
Finance- 財報、估值、護城河研究
- 輸出結論與假設清單
2) News System & Sourcing
Intel- 建立持續更新的情報簡報
- 過濾噪音與判讀風向
3) Chief of Staff
Ops- 整合工具產出晨報/週報
- 任務對齊長期目標
4) Career Strategist
HR- 履歷與作品集優化
- 檢視職涯里程碑
5) Health & Fitness
Personal- 睡眠、飲食、運動計畫
- 依條件動態調整
6) Ultimate Vibe Coder
Dev- 扮演資深工程師副駕
- 先釐清需求，再產出程式碼
7) Business Strategist
Strategy- 釐清商業問題與競品
- 建立 90 天行動路線圖
8) Copy & Marketing Expert
Marketing- 挖掘痛點與定位
- 產出轉換型文案
9) Visualization
Design- 把想法轉成可視化結構
- 產出 FigJam/Notion 圖稿
10) Ultimate Tutor & Learning Copilot
L&D- 診斷程度與學習路線
- 用回饋加速掌握
Skill 生成器（SKILL.md）
① 點上方卡片自動填入範例情境 → ② 可修改下方背景資料（也可留空直接生成） → ③ 點「生成 Skill」，複製指令貼到你慣用的 AI 平台（Gemini / ChatGPT / Claude / DeepSeek 皆可），AI 會輸出一份完整的 SKILL.md。
第 3 層：Agentic Workflow — AI 當指揮家
生成式 AI 專注於生成內容；Agentic AI 則專注於執行任務——它能自主規劃、使用工具、並採取一系列行動達成複雜目標。當你累積了多個 Skill，就能讓 AI 當指揮家，自動編排它們。五大編排模式：
| 編排模式 | 何時使用 | 課堂範例 |
|---|---|---|
| ① 串接 Chaining | 任務有固定順序、每一步需驗證通過後才能繼續。最容易上手。 | 新產品上市：市場分析 Skill → Gate 驗證 → 行銷文案 Skill → 執行摘要 Skill。 |
| ② 路由 Routing | 輸入類型多樣，先分類，再交給最適合的專家 Skill。 | 客訴處理：品質問題 → 8D Skill；流程問題 → PSDM Skill；溝通問題 → Coaching Skill。 |
| ③ 並行 Parallelization | 需要多重觀點互相驗證、投票合併，有效降低 AI 幻覺。 | 投資評估：財務、風險 (PPA)、市場三個 Skill 同時分析，Aggregator 整合後給結論。 |
| ④ 主從 Orchestrator | 複雜跨領域任務：由 Orchestrator 動態指派多個 Subagent，最後整合。 | 年度品質報告：指派數據、分析、報告三個 Subagent，最後整合成完整報告。 |
| ⑤ 評估-優化 Evaluator | 品質要求高、有明確評估標準：一個 AI 生成、另一個評估退回優化，循環到通過。這是 PDCA「明辨 (Check)」的 AI 版。 | 技術報告品質迴圈：撰寫 Skill 產初稿 → 評估 Skill 打分，未過帶回饋退回修改。 |
在聊天視窗裡，這些編排是 AI「演出」給你看的彩排。真正的 AI Agent = Skill（知識）+ 工具/MCP（雙手）+ 回饋迴圈（自主）：它能讀取真實數據、執行動作、觀察結果再修正。你寫的 SKILL.md，未來可直接交給 Agent 自動觸發——框架不變，只是從手動貼上變成自動執行。
課堂 Demo：「台灣汽車燈具 OEM 產品設計」
單一 Prompt = 黑箱出答案；Agentic Workflow = 透明走流程。複製下方 Meta-Prompt 貼到任何 AI（ChatGPT / Gemini / Claude / DeepSeek），AI 會在同一個對話視窗把 Router 分流 → 逐一呼叫 Skill → 整合成品全部「攤開」演出來，每一步都可檢查、可重跑。
想看五大模式的互動流程圖與動畫？請開啟 Vibe Coding Prompt Studio 的「Agentic Workflow」展開區。
結論與資源下載
Vibe Coding 課程總結心智圖
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從個人到組織：AI Orchestration 三級體系
Vibe Coding 不只是個人技巧，更是企業導入 AI 文化的路線圖。
全員 AI 素養 AI Builder
全體知識工作者：獨立應用 VIBE/TICOE 於日常工作，提升個人效率 30% 以上。
推行機制：專案式學習 PBL（6σ 黃帶）— 情境任務 + 分組競賽
部門 AI 專家 AI Pod Lead
部門業務骨幹、流程改善專家：設計能自動執行多步驟任務的 AI 工作流，解決部門級複雜問題。
推行機制：BYOP 黑客松（6σ 綠帶）— 帶真實痛點進課堂，產出可落地方案
主管戰略力 AI Org Lead
C-Suite 與部門主管：制定 AI 導入路線圖、建立商業價值評估模型、主導組織 AI 文化轉型。
推行機制：冠軍計畫（6σ 黑帶）— 遴選內部 AI 推手，建立知識共享社群
AI 賦能的投資回報 (ROI)
基本效益 = (AI 培訓前工時 − 培訓後工時) × 時薪 × 頻率 × 人數
平衡計分卡（Balanced Scorecard）五大衡量維度：
每個維度設定基準線、培訓後目標與實際成果追蹤，計算年化商業影響 —— 讓 AI 投資回報清晰可見、可量化、可追蹤。
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