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摘要：2024 年 Andrej Karpathy 提出「Vibe Coding」引發熱議，隨後「Context Coding」強調上下文的重要性，2025 年 Anthropic 推出的「Claude Skills」更將 AI 程式開發推向新高度。這篇文章梳理這三個概念的演進脈絡，幫助開發者和技術決策者理解：AI 輔助開發已經從「聊天」進化到「協作」。

關鍵發現

Vibe Coding（2024）：用自然語言描述需求，AI 生成程式碼
Context Coding（2024-2025）：強調專案上下文理解，AI 深入理解程式碼脈絡
Claude Skills（2025）：可自訂的專業能力模組，AI 成為領域專家
開發者角色正從「寫程式」轉變為「設計工作流、管理 AI Agent」

程式開發的 AI 革命正在加速

還記得 2023 年第一次用 ChatGPT 寫程式的驚艷嗎？

「幫我寫一個排序演算法。」
「幫我解釋這段程式碼。」
「幫我 debug 這個錯誤。」

那時候，我們把 AI 當成「更聰明的 Stack Overflow」。

但短短兩年間，AI 輔助開發經歷了三次典範轉移：

Vibe Coding（2024）：用自然語言描述需求，AI 生成程式碼
Context Coding（2024-2025）：強調上下文理解，AI 深入理解專案脈絡
Claude Skills（2025）：可自訂的專業能力，AI 成為領域專家

這篇文章將深入解析這三個概念，以及它們對軟體開發產業的影響。

Vibe Coding——用「感覺」寫程式

概念起源

2024 年初，前特斯拉 AI 總監、OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 在社群媒體上提出「Vibe Coding」一詞，描述一種新的程式開發方式：

「我不再真正寫程式了。我只是描述我想要什麼，讓 AI 來實現。」

這個概念迅速在開發者社群引發討論。

Vibe Coding 的特徵

實際案例

傳統方式：

# 開發者需要記住 pandas 語法
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv')
df = df.groupby('category').agg({'sales': 'sum'})
df = df.sort_values('sales', ascending=False)

Vibe Coding 方式：

「讀取 data.csv，按照 category 分組，
加總 sales，然後由高到低排序」

AI 理解意圖後，自動產出正確程式碼。

Vibe Coding 的限制

但 Vibe Coding 很快遇到瓶頸：

缺乏上下文：AI 不知道你的專案架構、命名慣例、既有程式碼
一次性互動：每次對話都像「重新開始」
淺層理解：AI 只能回應當下的問題，無法理解全局

這促成了下一個概念的出現。

Context Coding——上下文就是一切

從「對話」到「理解」

2024 年下半年到 2025 年初，開發者社群開始強調「Context Coding」——上下文驅動的程式開發。

核心理念：AI 需要深入理解你的專案，才能給出真正有用的協助。

Context Coding 的關鍵要素

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  Context Coding                  │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  1. 專案結構理解                                 │
│     - 目錄架構、模組關係                         │
│     - 使用的框架與函式庫                         │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  2. 程式碼風格掌握                               │
│     - 命名慣例、註解風格                         │
│     - 團隊 coding standards                      │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  3. 歷史脈絡追蹤                                 │
│     - 之前的設計決策                             │
│     - 為什麼選擇這個架構                         │
├─────────────────────────────────────────────────┤
│  4. 業務邏輯認知                                 │
│     - 系統要解決什麼問題                         │
│     - 核心功能與邊界條件                         │
└─────────────────────────────────────────────────┘

工具層面的實踐

Context Coding 催生了一系列工具創新：

Context Coding 的最佳實踐

提供足夠背景
- 告訴 AI 你的技術棧
- 分享相關的既有程式碼
- 解釋設計決策的原因
維持對話連續性
- 不要頻繁開新對話
- 讓 AI 累積對專案的理解
使用專案描述檔
- 許多工具支援 CLAUDE.md 或類似的專案說明檔
- 讓 AI 一開始就了解專案全貌

Claude Skills——AI 成為領域專家

2025 年的突破

2025 年，Anthropic 在 Claude Code（其官方命令列工具）中推出了 Skills 功能，標誌著 AI 輔助開發進入新階段。

Skills 的核心概念：讓 AI 學習並執行特定領域的專業任務。

Skills 的運作方式

# 範例：自訂的 FIND 文章撰寫 Skill
name: find-article-writer
description: 撰寫符合 FIND 風格的產業分析文章
triggers:
  - 當使用者要求撰寫 FIND 文章時
instructions: |
  1. 遵循 FIND 寫作規範（顧問級語氣、1,200+ 字）
  2. 使用台灣用語（智慧、網路、專案...）
  3. 結構：前言 → 3-4 章節 → 結論 → 參考資料
  4. 每篇需包含圖表建議的 AI 繪圖 Prompt

Skills vs. 傳統 Prompt

實際應用案例

案例一：程式碼審查 Skill

/code-review

自動執行：
1. 檢查程式碼風格一致性
2. 識別潛在安全漏洞
3. 評估效能影響
4. 產出審查報告

案例二：Git Commit 訊息 Skill

/commit

自動執行：
1. 分析變更內容
2. 依照團隊慣例產出 commit message
3. 包含變更影響範圍說明

案例三：文件同步 Skill

/sync-docs

自動執行：
1. 比對程式碼與文件差異
2. 更新 API 文件
3. 標註過時的說明

三階段演進比較

能力對照表

使用者角色變化

Vibe Coding 時代
開發者: 「幫我寫這個功能」
   AI: 「這是程式碼」
開發者: 「不對，應該是這樣...」

Context Coding 時代
開發者: 「基於我們的 React 專案，新增這個功能」
   AI: 「了解，我會使用專案的元件風格...」

Claude Skills 時代
開發者: /new-feature login
   AI: 執行預定義流程：
       1. 建立新分支
       2. 產出符合專案架構的程式碼
       3. 撰寫測試
       4. 更新文件
       5. 建立 Pull Request 草稿

對開發者的實務建議

不同階段的適用場景

如何開始使用 Claude Skills

安裝 Claude Code

# 需要 Node.js 環境
npm install -g @anthropic-ai/claude-code

建立專案描述檔 (CLAUDE.md)

# 專案說明
這是一個 React + TypeScript 專案...

## 技術棧
- React 18
- TypeScript 5
- Tailwind CSS

## 程式碼規範
- 使用函數式元件
- 命名採用 camelCase

定義 Skills (.claude/skills/)
- 建立 YAML 或 Markdown 格式的 Skill 定義
- 指定觸發條件與執行步驟

使用 Skills

claude /skill-name
# 或讓 AI 自動識別觸發

團隊導入建議

從高頻任務開始
- 識別團隊最常做的重複性工作
- 優先將這些任務轉為 Skills
漸進式採用
- 不需要一次全面導入
- 從一兩個核心 Skill 開始
建立共用 Skill 庫
- 團隊共用的 Skill 放在專案的 .claude/ 目錄
- 個人客製化的 Skill 放在使用者目錄

未來展望

短期（2025-2026）

更多 IDE 整合：VS Code、JetBrains 等將原生支援 Skills 類功能
跨工具互通：不同 AI 助手間的 Skill 可能標準化
企業版 Skill 市集：團隊可分享與購買專業 Skill

中期（2026-2028）

AI Agent 整合：Skills 將成為 AI Agent 的「技能包」
自我學習 Skill：AI 從開發者行為學習，自動建議新 Skill
跨語言 Skill：同一個 Skill 可適用於不同程式語言

對產業的影響

行動建議

三個階段的本質

Vibe Coding：證明了「用自然語言寫程式」是可行的
Context Coding：證明了「AI 需要理解脈絡」才能真正有用
Claude Skills：證明了「可自訂的 AI 能力」是企業級應用的關鍵

給開發者的行動指南

現在就開始
- 不要等公司導入，自己先試用
- 從 Vibe Coding 開始，逐步進入 Context Coding
投資在高層次思考
- AI 會越來越擅長寫程式碼
- 人類的價值在於「設計」、「決策」、「判斷」
建立你的 Skill 庫
- 開始記錄你的工作流程
- 思考哪些可以轉化為可重用的 Skill

最後的思考

Andrej Karpathy 在談 Vibe Coding 時說：「我不再真正寫程式了。」

兩年後的今天，這句話有了新的意義：我們寫的不再是程式碼，而是「給 AI 的指令」與「可重用的技能」。

這不是程式開發的終結，而是程式開發的進化。

封面圖片來源：本文作者以AI生成

參考文獻

Karpathy, A. (2024). Vibe Coding: A new paradigm for software development [Social media post]. X (Twitter).
Anthropic. (2025). Claude Code documentation: Skills and commands. https://docs.anthropic.com/claude/docs/claude-code
Cursor. (n.d.). The AI code editor [Official website]. https://cursor.sh
Aider. (n.d.). AI pair programming in your terminal [Official website]. https://aider.chat
Continue. (n.d.). Open-source AI code assistant [Official website]. https://continue.dev
GitHub. (n.d.). GitHub Copilot documentation. https://docs.github.com/en/copilot

從 Vibe Coding 到 Claude Skills：AI 輔助程式開發的三次典範轉移