當vibe coding這個詞還在矽谷創投圈的聊天室裡被當成笑話轉傳時，已經有公司拿著這個笑話，認真地開出了一個新部門，然後開始收錢。
去年十一月，總部在烏克蘭的軟體外包公司Redwerk，默默在官網上架了一項新服務，名字取得很直白，就叫「vibe code cleanup」。你沒看錯，清掃AI寫的程式碼，現在是一門生意。而且，生意還不錯。
Redwerk與QAwerk的共同創辦人Konstantin Klyagin接受採訪時坦言，這幾年找上門的客戶，很大一部分不是來開發新產品，而是捧著自家工程師或AI協作出來的「半成品」，問他們一句：「這個，還有救嗎？」
Klyagin在軟體開發這行待了將近二十年，他看過太多專案死在「看起來能用」這五個字上。只是以前搞垮專案的是過勞的工程師，現在變成熱情過剩的AI。
表象：畫面很漂亮，後台正在燒錢
一個很諷刺的事實是：AI生成的应用，外觀常常是滿分的。按鈕會動、頁面會切、付款流程跑得完——但如果把這些當作「可以上線」的訊號，那大概就跟看一個人的IG覺得他人生美滿一樣危險。
Klyagin的團隊接手過大量這類專案後，歸納出幾個幾乎是「vibe coding專屬」的病灶：
- 流程與數據打架：前台標示的價格跟註冊流程跳出金額不一樣，而且付款流程可以重複送單。
- 權限像虛設：使用者居然能跳過建立個人資料的步驟，直接闖進註冊與付款頁面。
- 測試跟無障礙？那是什麼：表單對螢幕閱讀器的支援幾乎為零，單元測試覆蓋率低到工程師不敢跑。
這些問題，單獨看都很蠢，但組合在一起，就是一個完美風暴。因為寫出這些程式碼的過程太愉快了——你對AI講一句話，它就吐出一堆程式碼，你覺得自己像交響樂團指揮。但問題是，這位指揮可能看不懂樂譜。
「程式碼量少不代表軟體更成功，真正重要的是架構、可維護性與實際運作品質。」——Konstantin Klyagin，Redwerk與QAwerk創辦人
這句話從一個靠「修程式碼」賺錢的人嘴裡說出來，特別有說服力。因為如果AI寫的每一行程式碼都完美無瑕，他現在大概得去賣雞蛋糕了。
真相：vibe coding的本質，是把技術債變成消費級產品
在軟體圈，「技術債」不是新鮮事。任何趕著上線的專案，或多或少都欠著一些未來要還的債。但vibe coding創造了一種全新的負債型態：它讓完全不懂軟體工程的人，也能快速欠下一大筆技術債，而且還渾然不覺。
Klyagin觀察到一個非常殘酷的分界：具備技術背景的創業者，通常不太需要這種清理服務。為什麼？因為他們知道要怎麼對AI下指導棋、知道要設定什麼限制、知道什麼時候該喊停。
但反過來說，缺乏軟體開發經驗的人，往往把AI當成許願池。他們對AI描述一個模糊的商業點子，然後AI吐出幾千行程式碼，他們就覺得「離上市只剩一步」。實際上，那一步可能是懸崖。
「使用AI協助寫程式時，必須明確定義要做什麼，並持續測試，否則只會把錯誤放大。」——Klyagin提醒。
這句話值得印出來貼在每個AI工程師的螢幕上。不是AI不夠強，而是人類對AI的信任，往往遠遠超過AI值得被信任的程度。
一個殘酷的對比是這樣：以前工程師寫出bug，會被笑「基本功不好」。現在AI寫出bug，人類會說「這是AI的極限」。但問題從來不在AI身上，問題在於：誰決定讓AI寫這段程式碼？誰負責驗收？誰敢按下部署按鈕？
Klyagin的公司現在也大量用AI來處理額外工作量，讓團隊跟客戶都能更快交付功能。但他們用的是AI來加快測試、加快重構、加快程式碼審查——不是用AI來取代工程師的判斷。
各方角力：工具變快了，但紀律變得更貴
這波vibe coding的浪潮，其實是兩股力量碰撞出來的結果。
一邊是生成式AI工具的快速普及，從Claude Code到Codex，這些工具讓寫程式變成「對話式」的活動，門檻低到幾乎不存在。另一邊，是創業者對「快速驗證」的集體焦慮——市場不等人，投資人不等人，競爭對手更不等人。
當「快速」變成唯一指標，「正確」自然會被犧牲。而有趣的是，被犧牲掉的正確，最後還是得用錢買回來。只是以前的買法是「花更多時間讓工程師修」，現在的買法是「付錢給Redwerk這類公司幫你清掃」。
Klyagin自己倒是看得很開。他說，在vibe coding變成熱門關鍵字之前，客戶本來就會要求程式碼審查與重構。只是現在，這類需求的數量明顯增加了，而且問題的「症頭」越來越像——全都是AI那種「看似合理、細看全錯」的風格。
「速度提升不代表可以省略紀律，因為軟體開發仍然需要清楚規格、嚴格測試與正確的工程方法。」——Klyagin強調。
這段話背後其實藏著一個更深的現實：AI沒有改變軟體開發的本質，它只是把軟體開發的風險，從「寫不出來」轉移到「寫出來但不敢上線」。而這個轉移，對某些人來說是災難，對另外一些人來說，是商機。
【編輯觀點】從產業面來看，vibe coding的崛起與「代碼清掃」服務的出現，其實反映了AI時代一個非常根本的矛盾：工具的民主化，不等於專業的民主化。AI讓「產生程式碼」這件事變得廉價，但「判斷程式碼好壞」的能力反而變得更加昂貴且稀缺。未來幾年，我們很可能會看到一個兩極化的市場：一邊是懂得用AI但不受制於AI的高階開發者，另一邊是大量被AI生成的「數位垃圾」淹沒的專案。而中間的差距，就是Redwerk這類公司正在填補的縫隙。說穿了，AI沒有消滅軟體工程的專業門檻，它只是把門檻從「寫」變成了「選」——而選擇，永遠比執行更困難。
深層影響：當每個人都是「指揮」，誰來調音？
這整件事最有趣的地方，其實不在技術面，而在於它如何改變我們對「創造」這件事的認知。
以前，寫程式被視為一種專業技能，需要多年訓練。現在，vibe coding讓它變成一種「表達方式」——你只要會講話，AI就幫你寫。某種程度上，這像是把「作曲」變成「哼一段旋律給軟體聽，它就幫你編成交響樂」。
但問題來了：交響樂團的樂手，會願意聽一個只會哼歌的人指揮嗎？
答案很明顯。因為真正的指揮，不是只會比拍子，而是聽得出哪個樂器的音準偏了、哪個聲部的節奏慢了。同理，真正的軟體開發者，不是只會對AI下指令，而是看得出哪段程式碼會在流量暴增時崩潰、哪個資料庫設計會在三個月後變成災難。
Klyagin的公司現在做的事，某種程度上就是「調音師」的角色。他們不負責創作，但負責讓創作能真正被演奏出來。而這個角色，在AI時代反而變得比以前更重要——因為創作的門檻越低，判斷優劣的能力就越珍貴。
未解之問：當「夠好」變成新的標準，我們會失去什麼？
這篇文章寫到這裡，我其實一直在想一個問題：如果AI生成的程式碼經過清理後，確實能上線、能服務客戶、能賺到錢，那「工程嚴謹性」還重要嗎？
換句話說，如果市場願意接受六十分的產品，為什麼要花力氣做到九十分？
Klyagin的答案很務實：因為六十分的產品，在真實世界撐不了多久。真實客戶會亂按、駭客會試漏洞、流量會瞬間暴增——這些都不是AI在生成程式碼時會考慮的場景。而等到問題發生時，修復的成本，往往遠遠超過一開始就把架構做好。
但這個說法，其實預設了一個前提：這個產品打算活很久。
如果一個產品只是用來驗證市場、測試水溫、甚至騙一輪投資，那它根本不需要活那麼久。這才是最讓人不安的地方——vibe coding的真正風險，不是寫出爛程式碼，而是讓「爛程式碼」變成一個可以被接受的選項。因為只要客戶不介意、投資人不檢查、使用者還沒發現，它就是一個「可行」的解決方案。
至於那些被留下來的技術債、被忽略的資安漏洞、被犧牲的使用者體驗……就留給Redwerk這種公司去處理吧。反正，他們也確實賺到錢了。
只是，如果有一天，你打開一個常用的App，發現它突然變得很慢、或者莫名其妙跳出一堆錯誤訊息——或許，你正在親身體驗某個創業團隊的「vibe coding畢業作」。
而那時候，你大概不會覺得這一切很好笑。
你的專案也正在用AI大量生成程式碼嗎？在按下部署按鈕之前，你可能需要先問自己三個問題：這套程式碼能承受真實使用者的摧殘嗎？如果核心功能出錯，你或你的團隊有能力在第一時間修復嗎？還是你已經打算把這些問題，交給下一間「代碼清掃公司」來善後？
AI很棒，但它不會幫你承擔營運的責任。如果你正在用vibe coding加速開發，請務必把「程式碼審查」與「測試覆蓋率」列入你的開發流程，而不是把它們當成「有時間再做」的選項。因為在真實世界，那些被跳過的步驟，最後都會用更昂貴的方式回來找你。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
什麼是vibe coding？為什麼它會產生需要清理的程式碼？
vibe coding是指透過對話式AI工具（如Claude Code、Codex）生成程式碼的開發方式。它產生的程式碼外觀完整但常缺乏嚴謹的架構規劃、商業邏輯驗證與安全機制，導致後續維護困難、潛藏資安風險，因此衍生出專業的「代碼清理」服務需求。
AI生成的程式碼最常見的缺陷有哪些？
最常見的三大類缺陷包括：付款流程與價格顯示不一致的商業邏輯錯誤、權限管控漏洞（如跳過個人資料建立直接進入付款頁面），以及測試覆蓋率不足與無障礙支援缺失，這些問題在真實營運環境中可能造成金流損失或個資外洩。
Redwerk的「vibe code cleanup」服務具體在做什麼？
該服務專門修補由AI生成但缺乏完整工程規劃的程式碼庫，重點是重建可維護的架構、修復商業邏輯不一致的問題、補強資安驗證機制與測試覆蓋率，目標是讓產品達到可上線服務真實客戶的品質水準，而非單純減少程式碼行數。
沒有程式背景的人用AI寫程式，風險真的比較高嗎？
根據Klyagin的觀察，缺乏軟體開發經驗的人確實風險更高，因為他們不知道如何對AI設定明確限制，也缺乏判斷AI輸出是否正確的工程直覺，容易將AI的錯誤放大。建議非技術背景的創業者在使用AI生成程式碼時，至少應尋求專業的程式碼審查協助。
AI時代軟體開發的紀律為何變得更重要？
因為AI大幅降低了「產生程式碼」的門檻，但並沒有降低「判斷程式碼好壞」的專業要求。速度提升不代表可以省略清楚規格、嚴格測試與正確的工程方法，否則累積的技術債與資安風險，最終會以更高成本的反噬回來。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
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