當人人都能寫程式：Vibe Coding 時代，什麼技能才值錢？

本文整理自《Lenny’s Podcast》2026 年 2 月播出的單集。

「Good Enough」不再夠好

十年前，你只要能把一個 SaaS 產品做出來，不管介面多醜，都有人用。因為光是「能用」就已經很難了。開發一個功能需要工程師寫程式碼、設計師畫介面、PM 寫規格書，三個角色來回溝通好幾輪才能上線。

現在不一樣了。Lovable 首位正式聘用的 Vibe Coding 工程師 Lazar Jovanovic 在 Lenny Rachitsky 的 Podcast 上提出了一個讓人不太舒服的觀察：AI 把「夠好」的門檻拉平了。任何人都能用 AI 工具在幾小時內產出一個功能完整、看起來還不錯的產品。如果「夠好」是你的目標，恭喜，你現在和幾百萬個也能做到「夠好」的人站在同一條線上。

他的說法很直觀。想像一條品質軸線：最左邊是「很爛」，中間是「夠好」，最右邊是「世界級」。過去「夠好」和「世界級」之間有一大段距離，因為光是做到「夠好」就很費力了。現在 AI 把所有人都推到了「夠好」的位置，這段距離急劇縮短，但「夠好」和「世界級」之間的差距反而成了唯一有價值的差距。

所以問題變成：你怎麼跨越那段距離？

三合一的未來：PM、工程師、設計師的邊界消失

Lenny Rachitsky 在訪談中用了一個韋恩圖的比喻：工程師、設計師、產品經理這三個圈，過去涇渭分明，現在正在加速重疊。Lazar 本人就是活生生的例子。他沒有技術背景，卻同時在做 PM 的工作（寫 PRD、定義產品需求）、工程師的工作（用 AI 建構產品）、和設計師的工作（挑選字體、調整漸層、定義使用者體驗）。

這個融合已經在企業端發生了。Lazar 透露，他所知至少有半數的 S&P 500 企業內部有人在使用 Lovable。有家公司甚至聘了三個全職 vibe coder，專門負責把舊系統遷移到新平台上。有些公司的行銷人員不再等工程師排期，自己花半小時就能做出一個可用的原型。

但 Lazar 也很務實。他認為目前 PM 是這場融合中最大的贏家，因為 PM 的核心能力，定義問題、釐清需求、做出判斷，剛好是 AI 時代最缺的能力。AI 能幫你寫 PRD，但它不能替你決定該不該做這個產品。

至於設計師，Lazar 預測他們會是下一波贏家。原因是：AI 工具在技術決策上越來越聰明，但在情感決策上還差得遠。設計歸根結底是關於情感的。他加入 Lovable 後最大的學習，就是跟公司裡的設計師們一起工作。他曾經想從 Figma 裡偷一個設計師的漸層背景，結果發現那個看起來「很簡單」的漸層，是由 50 個不同透明度的色層疊加而成的。那一刻他才理解，「世界級」和「夠好」之間的距離有多大。

精英工程師不會消失，但角色會改變

這大概是科技圈最常被問到的問題：AI 會不會取代工程師？Lazar 的答案很明確：不會。精英工程師只會更重要。

他的邏輯很簡單。當所有人都在建東西，基礎設施就會承受前所未有的壓力。Cloudflare 在過去幾個月內當機了兩三次，整個網路跟著癱瘓。Lovable 自己也經歷了大量新用戶湧入導致的基礎設施壓力。修復這些問題的不是 vibe coder，是精英工程師。維護程式碼庫、擴展架構、確保安全性，這些是建造和原型製作完全不同層級的技能。

但他也說了一句很有意思的話：如果他有個 18 歲的弟弟問他該學什麼，他會建議去當水電工。不是因為軟體工程沒前途，而是因為美國新一代的百萬富翁很多是電工和水管工。聽起來有點誇張，但想想也有道理：當「寫程式」本身被 AI 民主化之後，那些不能被遠端取代、不能被 AI 複製的實體技能，相對價值反而上升了。

他預測，一年後「vibe coding」這個詞會消失，因為所有寫程式的方式都會變成 AI 輔助的。到時候他會稱自己為「rapid engineer」。寫程式會變得像書法一樣，有人手寫程式碼會被當成一種藝術品，人們會說「天啊，你居然親手寫了這段 code」，就像今天我們看到有人用毛筆寫字一樣驚嘆。

未來最值錢的三種能力

Lazar 在訪談的尾聲給出了他對未來技能的判斷，非常具體，不是那種「要有終身學習的心態」之類的空話。

第一是情緒智商。他認為當所有東西都變成 AI 生成的，假圖片、假貼文、假個人檔案、假影片，人類會自然地渴望真實的人際連結。任何「人對人」的能力都會升值。理解人性、建立關係、感受情緒，這些是 AI 短期內不可能學會的。他舉了一個精準的對比：翻譯會被取代，喜劇演員不會。AI 很擅長把一種語言轉換成另一種語言，但它永遠寫不出好笑的段子，因為幽默需要對人類情感的深層理解，但這正是 AI 最缺的東西。

第二是設計品味。這裡的「設計」不只是美術設計，而是一整套感知系統：字體、配色、動畫、排版、文案語氣，所有構成使用者體驗的細節。Lazar 特別提到字體，他說字體在最終產品的觀感中佔了至少六成的影響力，但幾乎沒有 vibe coder 在討論字體。他自己學設計的方式是找到一個世界級設計師，跟著看他每天發布的 40 到 50 分鐘設計實況影片，觀察他怎麼跟工具對話、怎麼做決定。這就是他反覆強調的「曝光時間」概念，刻意讓自己暴露在高品質的東西面前，久了你的判斷力就會提升。

第三是文案能力。我們現在才進入 AI 時代兩年，大多數人已經能在三秒內分辨一段文字是不是 AI 寫的。隨著 AI 生成的內容越來越多，能寫出有溫度、有個性、一讀就知道是人寫的文字，會變成一種稀缺且高價值的技能。不只是行銷文案，產品內的每一段提示文字、每一個按鈕標籤、每一封通知信，都需要這種能力。

如何成為職業 Vibe Coder

Lazar 被 Lovable 找上門的過程本身就是一個案例。他不是投履歷進去的，而是被公司成長負責人 Elena Verna 主動邀請的。原因很單純：他一直在公開場合建東西和分享過程。

他在 LinkedIn 上持續發文，在 YouTube 上開了頻道分享失敗經驗和學到的東西，參加了各種 hackathon。他說自己的回答都很長，所以 X（Twitter）不適合他，LinkedIn 反而是他的主場。他的建議是：公開建造，把所有祕訣都分享出去，因為根本沒有祕訣。你藏著一個好概念不說，其實是在錯失機會。

更有意思的是，Lovable 內部已經有人不是用履歷應徵的，而是直接做了一個 Lovable 的 app 來展示自己為什麼適合某個職位。Lazar 說，只要看到 lovable.app 的網址，他們團隊一定會點開。這比任何 PDF 履歷都有說服力。

他最後也提到，不需要等公司來聘你。你可以先自己聘自己當 vibe coder。替身邊的人解決問題，用 AI 工具快速做出產品原型，累積作品集和聲譽。機會從來不是等來的，而是做出來的。

我的觀察

Peter Thiel 說過，做數學的人要小心了。Lazar 在訪談中引用了這個觀點，再往下推了一層：任何「X 輸入等於 Y 輸出」的確定性工作，AI 都能做得比你好。但如果 X 到 Y 的過程需要經過人際互動、情感判斷、文化脈絡的轉換，那你的位置是安全的。

這個框架很實用。你可以拿自己目前的工作內容來檢驗：哪些部分是確定性的？哪些部分需要人的判斷？如果你的工作大部分落在確定性的那一邊，那不是明天、而是現在就該開始調整。調整的方向不是去學另一個程式語言或另一個 AI 工具，而是去培養那些不會被自動化的能力：品味、判斷力、同理心、表達力。

Lazar 在訪談中說了一句話讓我印象很深：我們終於要進入一個為真正重要的事情付費的時代了。清晰的思考、良好的判斷、更深入的沉澱。因為一個想法醞釀得越久、拆解得越細，品質就越好，而「建造」本身會變成一瞬間的事。

這聽起來很樂觀，也許太樂觀了。但至少有一件事是確定的：在所有人都能「做到」的時代，「做得好」的價值只會更高。