作者：林允涵
1.專案的起點：解決一個游泳愛好者的困擾
我有規律去運動中心游泳的習慣，這是我生活中一個重要的放鬆方式。但一般的泳池水道都不多，只要人數多起來就會使游泳的體驗變差，不僅綁手綁腳，也失去了原本的樂趣。
某天我發現運動中心的官網首頁會刊登即時的使用人數。這個發現給了我一個靈感：如果我能把每天各個時段的人數記錄下來，分析出一個趨勢，就能知道什麼時候人最少，進而避開尖峰時段。
身為一個完全沒有程式背景的人，我第一個想到的方法很直接：開一個 Google 試算表，手動建立時間欄位，然後每個小時自己上網查看人數，再手動輸入。但這個方法很快就宣告失敗，因為在日常生活中，很難準時、規律地完成這項紀錄工作，導致我的表格數據總是斷斷續續，派不上用場。
運動中心的官網首頁會刊登即時的使用人數（紅框）
使用Google表單手動輸入人數
2.第一次嘗試：讓ChatGPT當我的程式老師
這時我靈機一動地想到了近年很熱門的「Vibe Coding」（氛圍編程）概念。簡單來說，就是用日常的語言對 AI 下指令，讓 AI 代勞編寫程式碼。這個概念對於像我這樣的程式門外漢來說，聽起來是個完美的解決方案。
我的需求是「定時抓取網站上的人數並紀錄」，這在程式設計領域中，應該算是一個相對基礎的任務。於是，我決定挑戰看看，請 ChatGPT 一步一步地教我。
對ChatGPT提出指令
我在對話框中清楚地告知它：「我完全沒有程式基礎，請詳細的逐步引導我。」
ChatGPT 的回應很友善，也確實試著從頭教起。但很快我發現，AI 認知的「基礎」和我這種新手的「基礎」，存在著明顯的落差。過程中，它時常會提到一些我從未聽過的專有名詞。
例如，當它說「請打開你的終端機」時，我完全不知道那是什麼，更不知道如何開啟。我只能不斷地提出最基本的問題，讓 AI 針對這些細節做補充說明。
整個過程，我像是一個遠端的執行者。我的主要工作就是：複製 ChatGPT 提供的程式碼，貼到終-端機上執行，然後再將終端機顯示的結果複製、貼回給 ChatGPT ，讓它判斷下一步該怎麼做。
執行過程中，出現錯誤訊息是家常便飯。那一長串紅色的英文字母我當然看不懂，但我發現，只要將完整的錯誤訊息複製後貼給 ChatGPT ，或是直接截圖貼過去，它就能分析出問題點，並提供修正後的程式碼給我，告訴我應該刪除哪一行、換成哪一行。
將終端機畫面截圖給ChatGPT詢問是否操作正確
考量到我最終的目標是「每半小時紀錄一次」，這樣的測試週期太長。 ChatGPT 也很聰明地主動建議，先將程式改成「每分鐘紀錄一次」，以便快速驗證程式是否成功。這個調整確實很有幫助，我很快就在試算表上看到了自動填入的數字。
經過大約兩個小時的來回溝通與修正，我的第一支網路爬蟲程式終於成功運行了。對一個程式門外漢來說，這確實是個令人振奮的成果。
最後完成的程式，數據記錄建成一個CSV表格檔案
3.遇到的瓶頸：當方法無法複製時
第一次的成功給了我很大的信心。想到了離我家不遠的另一家三峽運動中心，我也很常去，所以希望能用同樣的方法，為它也建立一個人數監測程式。
但我很快就發現事情沒那麼簡單。兩家運動中心的網頁設計完全不同，顯示人數的區塊和方式也不一樣，這代表背後的網頁原始碼有很大的差異。
我試著用跟之前完全相同的流程，請ChatGPT教我製作第二支爬蟲。但這次，我陷入了無止境的錯誤迴圈。無論怎麼修改，程式始終無法正確抓取到數字。雖然ChatGPT每次都會針對錯誤提出解決方案，但問題就是無法被根除。在多次嘗試失敗後，我只好暫時放棄。這次的挫敗讓我意識到，當面對的狀況稍微複雜一些，單純依賴AI問答的Vibe Coding方式，可能會遇到瓶頸。
兩個網站的人數顯示方式有差異（紅框）
陷入無盡的修改而放棄
4.尋找新工具：更流暢的AI協作體驗
在這次的探索過程中，我聽說了目前 Vibe Coding 領域最受關注的兩個工具： Claude 和 Cursor 。我發現 Cursor 是一款整合了 AI 功能的程式碼編輯器，並且提供免費試用版本，便決定下載來試試看。
Cursor 的使用體驗和 ChatGPT 截然不同。它本身就是一個專業的開發工具介面，同時內建了AI對話功能。我打開軟體後，直接在對話框中說明我的需求：「請幫我寫一個可以定時紀錄土城運動中心網站人數的程式。」
接下來， Cursor 直接在編輯器視窗中，自動生成了所有需要的程式碼。這解決了我之前使用 ChatGPT 時心中的一個疑問：「既然AI都知道該怎麼寫，為什麼不直接幫我寫好呢？」 Cursor 的作法正是如此，它直接產出了完整的專案檔案。
整個過程非常流暢，從環境設定到程式碼編寫都自動完成。我所需要做的，就只是按下執行鍵。令人驚訝的是，之前困擾我許久、一直失敗的程式，這次只花了不到十分鐘就順利完成了，並且成功運行。看著試算表上出現了來自第二個運動中心的數據，我確認這是一個更有效率的工具。
我試用 Cursor 做 Vibe coding 的操作畫面
Cursor 自動幫我完成的程式與數據CSV檔案
5.總結：我的Vibe Coding初體驗心得
這次從零開始的 Vibe Coding 體驗，回答了我最初的疑問：不懂程式的人，真的能透過AI完成一個小專案嗎？以我這次嘗試的基礎自動化任務來說，答案是肯定的，但也有一些前提。
以 ChatGPT 作為學習工具，雖然可行，但使用者本身還是需要具備一些非常基本的電腦知識。如果你連「什麼是終端機」、「檔案路徑是什麼」都不了解，那麼在溝通和執行的過程中，會耗費大量的時間成本，也容易因為不斷的卡關而感到挫折。而像Cursor這樣專為AI協作開發設計的工具，則大幅降低了入門門檻，讓使用者可以更專注於「想要做什麼」，而不是糾結於「該如何寫」。
當然，我完成的只是一個相對單純的任務。對於更進階、更複雜的開發專案，程式新手的 Vibe Coding 是否依然能如此順利，我還沒有答案。不過，網路上已經有不少開發者分享了他們利用 AI 協作完成更大型專案的成功案例，這也證明了這項技術的潛力。對於許多跟我一樣的創客（Maker），心中有很多想動手實作的點子，卻苦於程式能力不足， Vibe Coding 或許是一個值得嘗試的起點，它能有效地幫助我們將想法變為現實。
相關連結與參考資料：
- cursor
- Youtube_Alex Finn_Vibe Coding Masterclass: Build your first app with AI in 37 minutes (Claude Code)
- Claude_code
- 新北市土城運動中心
- 新北市三峽運動中心
（本篇文章菁桐自轉載自vMaker，原文連結；責任編輯：謝嘉洵。）
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