2025年12月24日 星期三

擁抱 Vibe Coding:風險與最佳實踐


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2025/12/25 第861期  |  訂閱/退訂  |  看歷史報份
  科技新知 擁抱 Vibe Coding:風險與最佳實踐
範疇三壓力下的突圍:中小企業如何將挑戰轉為機遇?
金融業導入AI應用設計觀點
保險數位轉型進入全新階段!數位保險服務方式、場景及商品創新全解析

擁抱 Vibe Coding:風險與最佳實踐
FIND研究員:李佳珮

Vibe Coding是由OpenAI共同創辦人Andrej Karpathy在 2025 年推廣的AI輔助開發理念,核心精神是「順應直覺(vibes)、擁抱AI的進步,並淡化對程式碼本身的關注」。開發者只需用自然語言闡述需求,AI便能自動生成可執行的程式,讓沒有技術背景的人也能迅速打造應用,同時讓程式開發的重心從撰寫轉向架構設計與創意構想的協作過程。這種高效率、低門檻的模式正推動軟體開發邁向新階段,但背後的安全、維護與治理挑戰,仍需謹慎面對。

圖1:Vibe coding的優勢與風險

來源:Napkin AI製作

什麼是 Vibe Coding?

Vibe Coding鼓勵「信任並接受」模式,開發者即使不具備程式語言知識也可以直接採用AI的建議。這種轉變加速了開發週期,讓專案能更快推進。

常見工具

Cursor AI:自然語言生成程式碼,強調快速落地。

Replit Ghostwriter:即時程式碼補全與生成,支援自然語言指令。

Amazon CodeWhisperer:依輸入自動生成程式碼,提升開發效率。

Vibe Coding 優勢

降低技術門檻:非專業開發者也能輕鬆參與開發。

加速開發週期:縮短從構想到執行的週期,提升產品上線速度。

提高生產力:開發人員可以將重複性工作交給AI,專注於更高階的設計。

Vibe Coding 風險

資安漏洞風險:AI訓練資料多為公開程式碼庫,可能生成含有已知漏洞的程式碼。

系統失控與資料遺失:近期多起AI誤刪資料的重大事故凸顯其不可預測性。

程式碼可維護性與技術債:AI生成程式碼結構鬆散長期可能增加維護成本。

除錯難度高:AI編碼缺乏透明度出錯時開發者很難找到問題的根源。

成本與資源管理挑戰:多採用量計費,頻繁調用可能導致預算爆表。

平衡優勢與風險的策略

儘管存在這些風險,AI程式碼工具的需求仍在持續增長。企業在引入Vibe Coding工具時,應採取循序漸進且謹慎的態度,建立完善的風險管理機制。

強化安全防護

明確劃分開發、測試與生產環境,嚴格限制AI工具操作權限與存取範圍。

採用3-2-1備份策略,建立獨立備份系統,確保資料安全且可恢復。

優化提示工程,引導AI生成具安全意識的程式碼,避免常見漏洞。

將靜態安全測試(SAST)工具整合至CI/CD流程,實現自動漏洞掃描與風險管控。

所有AI生成程式碼均需經資深工程師人工審核,確保安全與邏輯正確。

優化開發與維護流程

逐步、小規模導入Vibe Coding,先從非關鍵模組試點,積累經驗後擴大應用。

建立完善的測試機制,涵蓋單元測試、集成測試及人工審查,保障程式碼品質。

審慎控制第三方依賴,減少不必要套件,降低資源浪費與安全風險。

建立提示日誌與版本控制系統,提升程式碼和AI Prompt的追蹤與可追溯性。

培養團隊具備AI編程與安全敏感度,明確分工與責任,保障開發流程規範。

組織與文化轉型

投資AI提示工程、系統架構與安全訓練,強化核心技能。

明確界定AI自主操作範圍及人工審核責任,對高風險環節實施多層確認。

建立組織知識庫,內化Vibe Coding經驗與最佳實踐,提升整體智慧。

參與產業聯盟與標準制定,推動權限管理、審計追蹤及錯誤處理的透明化與合規性。

結語

Vibe Coding為軟體開發帶來了革命性的改變,但其風險不容忽視。企業應將AI視為協作助手,建立安全護欄,平衡效率與風險,推動可持續的技術創新。

參考資料來源:

1.What is Vibe Coding? The Pros, Cons, and Controversies

https://www.tanium.com/blog/what-is-vibe-coding/

2.Vibe Coding是什麼?不寫程式碼也能開發產品!3款好用AI工具+6步驟教學一次看 https://www.bnext.com.tw/article/82704/how-to-vibe-coding-2025

3.The Future of Vibe Coding: How AI-Driven Development Could Transform Programming by 2030

https://www.nucamp.co/blog/vibe-coding-the-future-of-vibe-coding-how-aidriven-development-could-transform-programming-by-2030

4.Hot take: Vibe Coding is NOT the future

https://www.reddit.com/r/ChatGPTCoding/comments/1iueymf/

hot_take_vibe_coding_is_not_the_future/

5.What's The Problem With Vibe Coding?

https://flatlogic.com/blog/what-s-the-problem-with-vibe-coding-honest-review/

 
範疇三壓力下的突圍:中小企業如何將挑戰轉為機遇?
FIND研究員:黃仕杰

在全球淨零轉型與ESG浪潮下,中小企業正面臨來自供應鏈的綠色轉型壓力。特別是溫室氣體範疇三(Scope 3)的揭露要求,正重塑全球貿易規則。參考WEF研究報告指出,企業的Scope 3排放量占企業整體排放量高達70%,且計算極為複雜,而這即是中小企業迫在眉睫的合規壓力,但亦蘊含綠色商機。

來自供應鏈的硬性要求:不轉型即淘汰

歐洲是台灣重要的出口市場,隨著歐盟推動「企業永續報告指令」(Corporate Sustainability Reporting Directive, CSRD)、「碳邊境調整機制」(Carbon Border Adjustment Mechanism)等政策,台灣中小企業已直接感受到壓力;尤其,對資通與視聽產品、電子零組件產業的衝擊更顯著,主要原因在於其涉及複雜的供應鏈生態。

EcoVadis、CDP等第三方永續績效評等平台,順應成為供應商向歐洲客戶,證明自身減碳成績的重要指標,證明自身的減碳努力,否則可能失去訂單。此趨勢並非僅限於歐洲,Apple、華碩等國際品牌大廠也各自設定淨零目標,將減碳壓力轉嫁至其供應商。可想而知,中小企業若無法有效管理上下游價值鏈的Scope 3排放,將面臨被國際供應鏈剔除的風險。

從永續金融看見新機遇:將環境績效資產化

挑戰的另一面是契機。面對碳揭露壓力,中小企業可以從永續金融與自然資產交易中找到機會。例如,2024年成立的台灣大自然交易所(Nature Exchange),透過區塊鏈、AI等科技,協助企業進行碳盤查、產品碳足跡計算,並將森林、綠電等自然資產數位化,實現自然資產金融化市場交易。

這類將環境績效轉化為可交易的碳權或綠色資產,可為資源有限的中小企業創造新的收入來源,成為中小企業在綠色轉型合規壓力下的綠色商機。

化壓力為動力的轉型路徑

為在永續浪潮中突圍,中小企業應化被動合規為主動,採取策略性行動,包含:

建立碳管理能力:儘速導入溫室氣體盤查,特別是針對Scope 3,可借助數位工具(例如:結合AI與IoT的碳盤查管理系統)提升效率與準確性。

建立減碳目標:由於Scope 3數據複雜且仰賴供應商配合,中小企業可透過自身碳管理能力的建立,帶動上下游供應鏈生態進行碳排資訊揭露,並在此基礎上設定明確減排目標。

善用綠色金融工具:例如向銀行申請利率與企業減碳績效掛鉤的永續連結貸款(Sustainability-linked Loan),以取得優惠的融資條件。同時,若企業自有林地或建置太陽光電,也可透過第三方查驗證機構,將其開發為碳權或再生能源憑證並出售,創造額外收益。

對標國際爭取商機:追蹤國際永續法規趨勢,確保產品與服務合規主要出口市場的規範。例如,提前研析歐盟CSRD、企業永續盡職調查指令(Corporate Sustainability Due Diligence Directive)等法規,並調整內部管理流程,以符合其對供應鏈碳揭露的要求。

FIND觀點

將環境績效內化為企業的DNA,是中小企業主此時應該要有的心態,才可轉被動合規為主動,在綠色浪潮中奪得轉型契機,一方面滿足國際客戶與法規的要求,穩固既有訂單並開拓市場;另一方面對接綠色商機,將自身的環境績效轉變為額外收益,提升環境績效體質,才能在永續轉型的道路上突圍而出。

參考資料來源:

1.https://www.weforum.org/stories/2023/09/scope-3-emissions-are-key-to-decarbonization-but-what-are-they-and-how-do-we-tackle-them/

2.https://www.naturesbankx.com/

3.https://service.mof.gov.tw/public/Data/statistic/bulletin/

114/113%E5%B9%B4%E6%88%91%E5%9C%8B%E5%87%BA%E9%80%B2%E5%8F%

A3%E8%B2%BF%E6%98%93%E6%A6%82%E6%B3%81.pdf

 
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