🚀 2025 年 Vibe Coding 翻車實錄：那些讓原型「看起來很酷，一上線就崩」的七大陷阱
Vibe Coding，也就是那種「用嘴巴講，AI 幫你生代碼」 的新開發模式，在 Cursor、Claude Code、Replit 這些神隊友的推動下，確實讓開發速度像裝了火箭。根據 Flatlogic 的報告，現在只剩下一小撮人還在純手寫代碼。
Karpathy 說要「擁抱指數級增長」？沒錯！但 2025 年最大的教訓是：這玩意兒速度是上去了，但品質的坑也同步放大了。
我們從 Reddit、X 上的開發者社群和各種 Bug 報告中，撈出了這一年來大家最常踩到的七大「翻車」雷區。別讓你的 Vibe 專案成為下一個上線即崩潰的經典案例！
💣 雷區一：祖傳麵條碼 — 跑得快，死得也快
這是 Vibe Coding 帶來的最直接副作用：速度優先，品質靠邊站。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
| AI 吐出來的代碼複雜度高得嚇人，一堆重複模式，命名像喝醉酒。典型的「麵條碼」（Spaghetti Code）。 | 後續維護？地獄級挑戰。技術債務堆滿山，據說 80% 的 Vibe 專案在三個月內得砍掉重練。 | 強制手動 Code Review！ 引入 SonarQube 這種老派工具掃描複雜度；從最小單元開始，別指望 AI 一次給你生出整座城堡。 |
開發者心聲： AI 總喜歡給你一個能跑的，而不是一個優雅的。你改個 Prompt 吐出來的風格又完全不一樣，整個 Repo 瞬間變成「多重人格」。
🛡️ 雷區二：安全？AI 說那是啥？
非開發背景的人玩 Vibe Coding 最容易犯的錯，加上 AI 從公共代碼庫裡學了一堆壞習慣，安全漏洞防不勝防。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
硬編碼憑證、經典的 SQL 注入，還有 2025 年 OWASP 榜上有名的 提示注入（Prompt Injection）。Lovable 甚至發生過把 .env 檔案 commit 上 Git 的慘案。 | 提示注入已經是 LLM 應用頭號威脅！資料外洩分分鐘的事。 | Snyk 或 OWASP ZAP 自動掃描，設成 CI/CD 的關卡！永遠，永遠別把密鑰寫進代碼或 Commit .env！ 關鍵操作必須人眼審核。 |
📉 雷區三：一跑數據就變慢動作電影
AI 優先追求「迅速交差」，不太 care 資源分配。這讓 Vibe 專案看起來很美，但數據量一上來，立馬變單體巨石，卡到你懷疑人生。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
| 資料庫查詢沒優化、架構傾向單體。碰到一些利基（Niche）的第三方 API 整合就翻車。 | 數據一多，服務直接崩潰，根本無法擴展到企業級應用。 | 在 Prompt 裡寫死「請優化資料庫查詢！」 強制「模塊化設計」；MVP 階段就開始測負載；用 Flatlogic 這種能讓你導出和擁有代碼的工具。 |
🐛 雷區四：測試？那是跑路用的！
Vibe Coding 的誘惑就是「快速」。為了快，大家常跳過寫測試，或者依賴 AI 自己生成的那些看起來覆蓋率高，實則屁用沒有的測試。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
| 缺乏單元測試，依賴 AI 的「自我感覺良好」。隱藏 Bug 一堆，比如未處理的 Promise Rejection。 | 生產環境頻繁報錯。Replit 2025 年那起事故，就是 AI 卡住後把整個資料庫給刪了。 | 在 Prompt 裡加碼要求「生成單元測試 + 邊緣案例」；把 GitHub Actions 這種 CI/CD 流程跑起來，讓它強制測試。 |
🧑💻 雷區五：團隊協作？雞同鴨講！
當設計師、產品經理和工程師都在用不同的 Prompt 和 AI 模型生成代碼時，整個團隊就像在玩一場混亂的樂高遊戲。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
| 代碼風格大亂鬥、文件缺失。非開發者生成的原型，工程師接手後想罵髒話。 | 團隊協作效率歸零。Webflow 團隊發現，如果讓一個 AI 代理包辦所有，出錯後根本無法回滾（Rollback）。 | 統一大家的 Prompt 模板！ 建立文件撰寫規範；採用 BMAD Workflow（像個機器人一樣結構化流程）；Code Review 別偷懶。 |
🧠 雷區六：初學者的「速成」陷阱
Vibe Coding 讓初學者快速獲得「成功感」，以為點點滑鼠就能變大神。殊不知，AI 掩蓋了底層的核心概念。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
過度依賴 AI，核心基礎（如 async/await）一問三不知。 | 初級開發者變成了只會「Vibe」的「不可僱用」人才。研究顯示，雖然你感覺快了 20%，但實際效率可能慢了 19%。 | 每周固定花 20% 時間手寫代碼，練基本功！視 AI 為渦輪增壓器，而不是自動駕駛！ |
🔒 雷區七：平台鎖定與隱藏的 Token 費
Vibe 工具大多是 Low-Code 沙盒，一旦想做點進階的客製化，馬上被卡死，只能被迫重寫。
| 翻車症狀 | 後果多嚴重？ | 兄弟，這樣做能避坑！ |
| 遭遇平台鎖定（Vendor Lock-in），Token 費用高到嚇人，對遺留系統支援差。 | 擴展時只能整個專案推倒重來。Cursor 的 CurXecute 漏洞（CVE-2025-54135）就暴露了工具本身的風險。 | 選用能導出代碼的工具，把主權拿回來！把 Token 成本當成雲服務成本來預算！先從開源方案開始測試。 |
💡 總結與我們的態度
Vibe Coding 是大趨勢，它讓我們能用 84% 的速度完成開發。
但 2025 年的教訓很清楚：它讓你跑得快，但別忘了檢查輪胎。 開發者們在 X 上吐槽：「Vibe 太快，忘了 Refactor，最後反而更慢。」這句話就是精髓。
真正的危險不是 AI 產生幻覺，而是我們人類那種**「看到東西能動，就萬事大吉」的即時滿足心態。**
所以，想玩 Vibe Coding？請把 AI 當成一個超級強大的實習生，但你，永遠是那個要簽字畫押的資深工程師！
為什麼 AI 總是一本正經地胡言亂語？
簡單來說，這是因為 AI 的運作原理和人類的思考方式是截然不同的。
1. AI 只是個「超級猜謎大師」，不是「知識專家」
AI 的核心工作原理是預測。當你輸入一個問題時，它並不是去它的「大腦資料庫」裡找一個事實，然後進行「思考」和「驗證」。
它做的是一場文字接龍的機率遊戲：
機制： 模型會計算在給定的上下文（你的問題）之後，下一個最可能出現的詞是什麼。它不斷重複這個過程，直到生成完整的句子或段落。
結果： AI 生成的內容在語法和邏輯結構上看起來非常自然、流暢且自信（因為這些是它從海量訓練數據中學到的模式）。但如果它在某一環節「猜錯了」，或者訓練數據中這個知識點不夠明確，它就會編造出一個聽起來最像真的答案，這就是幻覺。
比喻： 想像一個記憶力超強、口條超好、但從沒上過學的學生。他能根據你提問的語氣和詞彙，組織出一篇文采斐然的作文，但作文裡的事實可能是完全虛構的。
2. 「不知道」在 AI 的世界裡是零分
這是一個關於 訓練機制 的核心問題。
在早期的 AI 訓練和評估中，模型通常會因為：
回答正確：得分
回答錯誤（幻覺）：得分低或扣分
回答「我不知道」：直接零分
為了讓模型在各種評測排行榜上取得高分，開發者無意中獎勵了模型「猜測」的行為，而不是「誠實」地承認自己不確定。
所以，當 AI 在某個問題上遇到知識盲區時，它會選擇自信地瞎掰，而不是說「我不確定，請查證」。
3. 訓練數據的「垃圾進，垃圾出」
AI 的所有知識都來自於它的訓練數據，這些數據是從網路上抓取的海量文本。
數據缺陷： 網路文本中充滿了錯誤資訊、過時數據、偏見，甚至是陰謀論。AI 在學習語言模式的同時，也會把這些事實錯誤一併吸納。
複製錯誤： 當你問一個 AI 關於一個冷門主題時，如果訓練數據中關於這個主題的資訊本身就是錯誤的，AI 就會用它最流暢的語氣，複製出這個錯誤。
4. 缺乏真正的「世界模型」或「查證能力」
人類可以透過推理和查證來判斷一件事的真假，因為我們有對物理世界和因果關係的基本認知（世界模型）。
但 AI 缺乏這種常識和事實查核能力。
你問：「愛因斯坦是哪一年發現 DNA 的？」
人類會想：「愛因斯坦跟 DNA 沒關聯啊？」
AI 會想：「『愛因斯坦』、『哪一年』、『發現』、『DNA』？我要生成一個像樣的句子。最可能的句子是：『愛因斯坦在 1953 年發現了 DNA。』」（但事實是 Watson 和 Crick 發現的。）
這就是為什麼 AI 的胡言亂語，總是「一本正經」地以人類可以理解的、完美的語氣和語法呈現出來。
💡 如何減少「一本正經的胡言亂語」？
作為使用者，我們可以採取一些措施來減少幻覺的發生：
具體提問： 提問時提供足夠的上下文和細節，讓 AI 不必自己去「猜」。
要求溯源： 在 Prompt 中要求它：「請在回答後附上資訊來源或文獻引用。」（如果模型支援，這可以大大降低它捏造事實的機率。）
交叉驗證： 對於涉及法律、醫療、金融或最新事實的關鍵資訊，永遠不要只相信 AI 的單一答案，務必進行人工或多方查證。
