Vibe Coding清理員的崛起：AI 時代的程式開發工作新分工

瀏覽數: 11 | 更新日期: 2025-10-20 10:10:06

在人工智慧（AI）迅速滲透軟體開發領域的2025年，一個全新的職業類別悄然興起——「Vibe Coding清理員」。這個聽起來有些戲謔的職稱，實際上反映了AI生成代碼技術的雙刃劍效應。隨著工具如Cursor、GitHub Copilot等AI輔助編程系統的普及，非專業開發者也能輕鬆生成程式碼，但隨之而來的混亂和錯誤，讓專業工程師成為了不可或缺的「後勤清潔工」。本文將探討Vibe Coding的起源、其帶來的挑戰，以及清理員在科技生態中的關鍵角色。

什麼是Vibe Coding？

Vibe Coding，是一種依賴AI工具快速生成代碼的開發模式。使用者只需輸入模糊的描述或「氛圍」（vibe），如「幫我寫一個簡單的聊天機器人，能處理用戶查詢」，AI就能自動輸出程式碼片段。這種方法降低了傳統編程的門檻，讓市場行銷人員、設計師甚至完全不懂代碼的「門外漢」也能參與軟體開發。根據業界觀察，高達95%的工程師在使用AI後，仍需手動修復生成的程式碼，這正是Vibe Coding的核心特徵：快速但不精準。

VibeCoding清理員的崛起

🔼現在流行的 AI coding 編輯器-- Cursor ，以及 vibe coding 工作畫面

這種趨勢源自大型語言模型（LLM）的進步，例如OpenAI的GPT系列或Anthropic的Claude，它們能理解自然語言並轉換為可執行的程式碼。Reddit上的資料工程師討論中，有人將其比喻為「有一個初級開發人員建議解決方案，但你仍需審查工作」。 Vibe Coding不僅加速了原型開發，還催生了「普信工程師」（pseudo-confident engineers）——那些過度依賴AI卻忽略代碼品質的從業者。

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AI生成代碼的隱藏危機

雖然Vibe Coding帶來便利，但AI輸出的程式碼往往充滿問題：邏輯漏洞、重複功能、效率低落，甚至安全隱患。例如，AI可能生成「義大利麵條式代碼」（spaghetti code），接口混亂、變數命名不一致，導致後續維護成為噩夢。企業在使用AI聊天機器人時，常遇到無法給出準確答案或內容外洩的狀況。另一個常見問題是AI忽略邊界條件，如邊緣案例或跨平台相容性，導致程式在實際部署時崩潰。

全球掀起Vibe Coding風潮後，很多公司發現專案出包率上升。Facebook上的討論指出，非專業人士大量使用AI工具，導致程式碼品質參差不齊，甚至需要完全重構。這不僅延遲了項目進度，還增加了成本。據估計，修復AI代碼的時間可能佔整個開發週期的30%以上。研究統計，有 59% 的開法者使用了他們根本不了解的AI生成程式碼，這讓目前專案的中心都轉移到 code review 以及 bug fix 上。

Vibe Coding清理員：AI的「鏟屎官」

為了應對這些挑戰，「Vibe Coding清理員」應運而生。這個角色類似於「AI鏟屎官」（AI pooper scooper），專門負責清理AI生成的混亂程式碼。典型職責包括：

診斷與修復：檢查AI代碼的邏輯錯誤、安全漏洞，並優化性能。
重構程式：將散亂的代碼整理成可讀、可維護的結構，例如統一命名規範或移除冗餘。
整合與測試：確保清理後的程式與現有系統相容，並進行單元測試。
知識轉移：指導團隊如何更好地使用AI工具，避免未來問題。

在臺灣，隨著企業加速導入生成式 AI 應用，AI 工具 (如 GitHub Copilot) 在軟體團隊中已普遍被使用。根據 KPMG 在《台灣產業 AI 應用趨勢報告》指出，軟體公司通常透過 Copilot 協助撰寫程式碼，內部研究更估算開發效率可提升達 55%。同時，臺灣產業 AI 化調查也強調，風險管理、模型可解釋性與資安控管，是企業導入 AI 時最常被忽視的環節。

分析指出，儘管多數開發者樂觀地認為 AI 可提速開發流程，但實際上引入 AI 工具後，有時反而使完成任務時間延長。Metr 的研究顯示，當開發者被允許使用 AI 工具，他們完成問題的時間平均延長了 19%，而開發者自己則預期會加快 24%。這種效率反差，正是團隊缺少「如何正確使用 AI 的知識」所造成的典型症狀。在未來，開發者需要具備如何運用 AI 工具進行開發之外，更需要有判斷代碼的正確性的能力。

VibeCoding清理員的崛起-sharktech

🔼AI 寫程式不一定更有效率。METR 的實驗顯示，多數專家與開發者預期 AI 能提升約 20–40% 的開發速度，但實際結果卻出現相反趨勢 —— 平均開發時間延長近 20%，反映出 Vibe Coding 的「速度幻覺」。

經濟與職場趨勢：AI 產業中的新金礦

根據 Deloitte 2025 年報告，隨著生成式 AI 普及，代碼修復與AI後處理市場規模已達 12 億美元，並預計在 2027 年突破 50 億美元。這波需求催生了三類新型職缺：

AI Cleanup Specialist（清理專家）：專職修復與重構 AI 生成代碼。
Prompt QA Engineer：分析提示輸入與 AI 產出品質，制定最佳提示模板。
AI Compliance Engineer：負責法規、倫理與資料安全驗證。

大型外包公司如 Infosys、Accenture 已開始提供「AI 代碼後處理服務」，甚至出現 SaaS 化的新模式——Cleanup as a Service（CaaS），讓企業能直接上傳程式碼，由 AI + 人工團隊自動清理與審查。

Vibe Coding清理員的出現，提醒我們AI雖強大，但人類的專業判斷仍是核心。在這個「普信工程師」氾濫的時代，清理員不僅是技術救星，更是確保軟體可靠性的守門人。隨著AI技術成熟，這一職業或許會演變，但目前，它正定義著科技行業的新常態。如果你正考慮轉行，不妨學習AI輔助編程並專精代碼優化——這可能是下一個產業趨勢。