Vibe Coding 氛圍開發

通常是因為缺乏 Input 或背景。請試著把你的工作描述得更清楚，或是把你腦中的雜亂想法（碎碎唸）直接貼給它。背景越多，AI 越能產出具備特定脈絡的深度內容。

這就是課程中提到的「認知債務」。解決方案是：永遠先用大腦寫初稿或建立假說，再請 AI 潤飾。把 AI 當作你的編輯或挑戰者，而不是替代者。

掌握「脫敏原則」。移除具體人名、公司名、敏感數字。我們學習的是 Vibe Coding 的思考框架，用代號（如：客戶 A、產品 X）取代敏感資訊即可練習。

這時 TICOE 中的 Evaluation（評估標準）就很重要。請在指令中明確要求它標註來源，或是要求它分步驟推導，並設定檢查標準來驗證結果。

VIBE 是議題層（WHY），決定 AI 的態度與立場；TICOE 是邏輯層（HOW），決定任務細節。建議先寫 VIBE 站好位置，再寫 TICOE 做對事情。

從「高頻、低風險、Routine」的任務開始。例如：會議摘要、撰寫週報、回覆格式化郵件、製作報到 FAQ。這些任務最容易看到產能的立即提升。

調整 VIBE 中的 Intention。與其說「請專業回覆」，不如說「請扮演溫暖的大師姐，用平易近人的比喻，並帶有一點幽默感」。指令越具體，人味越濃。

指的是回歸「自然語言」。現在的 LLM 已經足夠強大，你的重點不再是學語法，而是學會如何精準地「說清楚你的工作情境」。

把雜事（如：找資料、排格式、整理摘要）丟給 AI 完成那 70%；把關鍵決策（如：定調回覆策略、最終方案選擇）留給自己，掌握拍板權。

不會。因為 Vibe Coding 訓練的是你的「系統思維（PSDM）」。就算沒有 AI，這套定義議題與分析邏輯的方法論，依然能提升你的獨立解題能力。