vibe

生成程式:Google Gemini Canvas

 

Vibe Coding（氛圍編程）軟體開發模式，是「意圖導向」（Intent-Driven）。只需專注於應用程式的「氛圍」（Vibe）、功能流向和最終價值，而 AI 則負責將這些意圖轉譯為精確的技術實作。

Gemini Canvas 提供了整合「對話介面」與「即時預覽」的雙欄工作區，是實踐 Vibe Coding 的理想工具。

基本概說：Vibe Coding 核心概念速覽

#傳統編碼：專注程式碼細節與語法，手動撰寫每一行程式碼，技術門檻高

#VibeCoding：完全順應感覺，忘記程式碼本身的存在，用自然語言描述功能，由 AI 生成程式碼

（不適大型專案你還是需要工程師幫你維護、優化）

語言概念：Vibe Coding 的語言調度哲學

要精準指揮 AI 夥伴，您需要像指揮家一樣理解不同程式語言的「功能角色」與「適用場景」。

#網頁結構與內容：#HTML 是網頁的基石，負責定義內容的層級與結構。

（例如：頁面結構、內容分區、多媒體結構、繪圖畫布）

#視覺呈現與樣式：#CSS 負責網頁的視覺表現，控制顏色、字體、佈局與響應式行為。

（例如：佈局系統、RWD、樣式選擇、視覺風格）

#互動邏輯與狀態：#JavaScript #React 驅動所有互動邏輯，在複雜應用中建議使用 React 框架。

— #VanillaJS：不依賴外部庫，直接使用原生 API（例：網頁小遊戲、簡單計算工具）

— #React：複雜的單頁應用、數據儀表板

#深度運算與分析：#Python 運行於雲端沙盒 (Cloud Sandbox)，專責處理數據運算。

— #Pandas：數據清洗、處理缺失值、分組統計 (超級強化版 Excel)

— #Matplotlib / #Seaborn：專業繪圖、靜態圖表生成

— #Scikitlearn：執行機器學習與統計分析

#沉浸式體驗與擴展：遊戲與 3D 繪圖，當需求涉及高階視覺或遊戲時，需要指定以下技術：

— #HTML5CanvasAPI：原生 API，用於輕量級 2D 遊戲（例：貪食蛇、打磚塊）

— #Phaserjs：專業 2D 遊戲引擎（例：平台跳躍、RPG）

— #Threejs：網頁上的 3D 圖形庫 (例：3D 場景渲染、太陽系模擬）

— #GameLoop：遊戲的心臟，負責狀態更新與畫面重繪（例如：所有遊戲開發）

#整合外部服務 (Integrations)

— AI/LLMs：用於內容生成、摘要、分析、複雜推理。（#GeminiAPI）

— 圖像與視覺：用於圖像分析、增強或生成。

— 地圖與定位：可用於顯示位置、即時追蹤或地址自動完成。（#MapsAPI）

—文件處理：可程式化地生成 PDF、從掃描文件提取文字、轉換文件格式。

操作步驟：Vibe Coding 實戰五步驟 (提示詞工程)

Vibe Coding 是一個不斷「提示、審查、調整」的迭代過程。

定義「意圖與約束」

—設定角色（Persona）：在提示詞開頭設定 Act as a Senior Frontend Developer或Act as a Data Scientist，能 #啟動AI專業知識庫，生成更規範的程式碼。

—明確目標：描述產品的目的、給誰用、要解決什麼問題。

—約束條件：務必 #說清楚技術限制 (例：「使用 Tailwind CSS via CDN」) 和 #不需要做的項目 (例：「不需要使用者登入」)。如果沒有指定，AI 可能會生成只能在後端伺服器運行的程式碼。

生成第一個最小可行性產品 (MVP)：使用清晰晰的提示詞，讓 AI 寫出包含 HTML、CSS 和 JavaScript 的第一版程式碼。

迭代優化與視覺設計

— #每次只改一件事：避免一次提出大量修改要求，這樣 AI 容易漏掉或改錯重點。

— #描述風格：如果沒有交代畫面風格，AI 只會給你最陽春的版本。請描述整體風格

除錯（Debugging）的藝術

當應用程式出現錯誤或不符合預期時，請將 AI 視為合作夥伴。

— #描述現象而非診斷：不要只說「壞掉了」，而是描述您看到了什麼 (例：「點擊按鈕後，整個頁面卡住」)。

— #貼上錯誤訊息：如果程式碼產生錯誤，直接將瀏覽器 DevTools 或 Log 顯示的錯誤訊息貼給 AI。

— #追尋根源：永遠追問「為什麼會發生？」而不是只問「現在該怎麼辦？」。

— #隔離問題：如果特定元件完全「死機」（dead），可以提示 AI 創建一小版本再整合

— #回溯：如果程式碼被一系列錯誤修復搞亂，可以考慮回溯到先前的版本。（要跟AI說）

漸進式增強與部署

— 部署上線：務必將成品部署上線（放上網），讓更多人測試，可請AI微調結構適配不同的部署平台 #GitHubPages 、 #Netlify、 #Vercel、#Zeabur 的步驟。

— 紀錄：解決了複雜錯誤後，提示 AI 進行總結：「Summarize what the issue was and how we fixed it」。這份摘要可存入 README 或日誌中。

進階議題：程式碼品質、安全與部署

雖然 Vibe Coding 快速便捷，但在產品化和團隊協作中，我們必須正視其可能帶來的挑戰，尤其是在程式碼品質、安全性與部署流程上。

#程式碼品質與技術債 (Technical Debt)

— 程式碼審計：如果專案規模變大，應執行 Code Review ，提示 AI 檢查代碼結構。

— 優化建議：要求 AI 檢查性能瓶頸，例如：檢查不必要的網路或資料庫呼叫（N+1 查詢模式），或元件是否重新渲染過於頻繁（re-rendering）。AI 可能建議使用 caching 或 React.memo 減少重複渲染。

— 架構管理：強調組件架構（Component Architecture），要求 AI 遵循良好的設計原則。

— 遵循規範：必須提示 AI 維持與現有程式碼庫的一致性（風格、命名、錯誤處理策略）。

#安全性隱私與API整合

— 預防性指導：當修改涉及關鍵部分 (如身份驗證、支付處理) 時，應在提示詞開頭加入 Fragile Update Guidance(脆弱更新指導)，要求 AI 謹慎行事，並在實作前解釋其思路。

— 業務邏輯與權限：必須明確交代這些邏輯，確保安全性邏輯（如使用者登入、資料驗證）被正確設置。

— 數據與類型安全：應分析資料庫架構必須將它們儲存在平台提供的Secrets管理器中，確保安全。

— 資料流管理：將資料流概念化為從資料庫經過 API、狀態管理（State）最終到達 UI 的完整管線。

#部署與環境問題

— 上線與配置：在部署之前，應審查並確認 AI 建議的發布配置（例如應用程式名稱、建置與執行指令）。

— 版本控制：像 Replit Agent 這樣的工具會在開發過程中創建檢查點（Git commits），允許您在出錯時回溯。

— 環境區分：確保解決方案在不同環境和配置中都能兼容運作。

— 最終驗證：必須實施嚴格的驗證程序，測試解決方案是否解決了原始問題。

#上述資料為主編和NotebookLM共同整理 歡迎分享，請務必註明出處

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