Vibe Coding 會取代工程師嗎？試著解析現況與預測未來
當「工程師會不會被取代」成為可能
「AI 會不會取代工程師？」
這個問題在 2023 年之前，還常被視為誇張、危言聳聽，甚至是媒體炒作。但進入 2025 年後，這個問題已經不再只是情緒性的焦慮，而是開始出現在嚴肅的產業討論中。
在 2026 年世界經濟論壇（World Economic Forum）的一支討論影片中，有與會者直接提出一個令人不安的判斷：
在 6 到 12 個月內，AI 將能夠取代大部分甚至全部的工程師「工作內容」。
一、歷史重演：工業革命真的讓人類失業了嗎？
每一次重大技術革新出現，人類社會都會出現同樣的恐慌。
在工業革命時期，當機器開始大量取代人工勞動，工人擔心自己再也沒有工作；在電腦普及的年代，文書與行政人員擔心自己被軟體取代；在網路時代來臨時，傳統產業擔心被數位化消滅。
但回頭來看，我們其實又都白緊張一場：
舊的工作型態消失了
新的工作角色被創造出來
人類的工作內容，持續往「更高價值」區塊移動
技術並沒有讓人類整體失業，而是不斷淘汰舊角色、創造新角色。
工程師這個職業，現在正站在這樣的轉折點上。
二、Vibe Coding 不太可能取代「所有工程師」，但會淘汰大量「重複性工程工作」
我認為，Vibe Coding 不至於讓工程師這個職業消失。
但它非常有可能，在短時間內取代掉大量「重複性高、價值低」的工程師工作內容。
這也是為什麼你會開始看到：
一個人可以完成過去一個小團隊的工作
MVP 的開發週期大幅縮短
工程師人數沒有消失，但結構正在快速改變
三、為什麼「寫程式本身」正在快速貶值？
1. AI 為什麼能如此擅長『寫程式』這件事？
幾個重要原因：
程式碼本身就是高度結構化的語言
有明確的語法規則與模式
世界上已經存在大量高品質的程式碼樣本
這些特質對 AI 來說正好符合他學習的模式，從以前的機器學習到現在的ＡＩ，總是透過不段的出題、想辦法解題、用人類給的正確答案去驗證、修正做法，這樣的循環來不斷重複學習進化。
而「寫程式」就是是一個非常適合學習與生成的任務。
當你用自然語言清楚描述需求時，AI 其實只是在做一件事：
把「意圖」轉換成「已經被學會無數次的實作模式」。
這也解釋了為什麼 AI 在寫 CRUD、API、前端版型、資料處理等工作上，表現得如此穩定且快速。
特別是在有過大量前例的情境，越是被大量需要的工作，他做得越好。
2. 如果電腦可以大量完成這件事，人類為什麼還要搶著做？
這其實是一個有趣的視角，如果你讓自己換的角度想，如果電腦可以大量完成這件事，人類為什麼還要搶著做？
如果「寫程式」這件事可以被電腦更快、更便宜、更穩定地完成，那人類繼續把時間花在這件事上，本身就不是一個合理的資源分配。
更合理的方向，應該是：
人類轉向需要判斷、取捨、思考的工作
專注在「如何駕馭 AI 寫什麼」
而不是「自己還能不能寫得更快」
Vibe Coding 的開發方式，就在說明及實踐這件事，開始學習教ＡＩ寫程式。
四、工程師真正的價值，從來不只是寫程式
如果我們退一步來看，會發現一個事實：
真正優秀的工程師，價值從來不只在寫程式。
真正重要的，是下面這些能力：
系統架構怎麼設計，才能夠承受不斷成長的user
使用流程怎麼安排，使用者才能有更好的體驗
哪些地方可以快速迭代，哪些地方不能亂動
技術選擇如何影響成本、效率與營收
這些問題，不是 AI 單獨就能回答的。因為這牽涉到我們工作的意圖，而這不是AI在意的。
而 Vibe Coding，反而讓工程師更早、更頻繁地面對這些問題。
五、Vibe Coding 正在改變工程師的思維方式
在過去的開發工作中，工程師常被訓練成：
先拿需求
再想怎麼實作
專注在把功能「寫出來」
但在 AI 出現之後，這就是他們最擅長的工作模式，如果你只是想要跟他做一樣的是，或是想要做的比他更好，幾乎是不可能的事。
如果你開始學習 Vibe Coding ，會發現在 Vibe Coding 流程裡，工程師的角色更像是：
定義問題
描述目標狀態
不斷檢視 AI 產出的結果是否「對」，並且當ＡＩ開發方向的掌舵手
這個轉變非常重要。
工程師不再只是執行者，而開始站在更上游的位置。
六、如果不用過去的思維，我們應該學習成為「AI 的上司」
我們應該學習成為 AI 的上司。
這意味著什麼？
不是什麼都丟給 AI
也不是什麼都自己做
而是懂得判斷「哪些工作適合交給 AI，哪些不適合」
例如：
高度重複、規則明確 → AI 非常適合
影響體驗、品牌、信任 → 人類仍然重要
這其實是一種工程管理能力，而不只是技術能力。
接著，就是用什麼樣的工具能夠更有效地使用 AI 幫助我們完成任務。
七、所以，我其實認為「工程師真的會大量被取代」
這裡我會很誠實地說出我的猜測，我認為：
工程師這個職業，確實會在數量上被大量取代。
而最先會被取代是：
重複性高的角色
只負責實作、不參與決策的角色
把寫程式當成唯一價值來源的角色
八、哪些工程師會被取代？哪些價值會更突出？
容易被取代的
只會照規格寫功能
不理解系統全貌
還不懂的如何使用 AI、排斥新工具
把「不用 AI」當成專業象徵
價值會被放大的
懂產品、懂使用者、懂技術
能設計系統而不是只寫模組
能把 AI 當成團隊成員協作
能做決策、而不是只做執行
懂的使用產品系統的 User
九、透過 Vibe Coding，反而可以學到更多
其實 Vibe Coding 過程中，真的會發現一個有趣的現象是：
使用 Vibe Coding 的工程師，往往更早接觸到「全局」。
因為：
AI 會幫你補齊許多你還沒想到的細節
你被迫更快看見整個系統
和他互動過程中，你就會常常在做「這樣設計對不對？」的判斷
這也讓傳統的「前端工程師 / 後端工程師」分工開始變得模糊。
十、未來的公司，真正需要的是什麼樣的工程師？
很可能不是：
只會寫某一種語言
只負責某一層技術
而是：
能整合前後端與資料流
能與 AI 協作、指揮 AI、驗證方法是否正確
能從技術角度影響商業成果
換句話說，工程師也許會越來越像是 PM 與系統架構師
結論：工程師已經開始被大量取代，但要成為那 1% 能駕馭 AI 的工程管理者
回到最一開始的問題。
Vibe Coding 會取代工程師嗎？
我的答案是：
會，而且會大量發生，並且已經在發生。
但留下來的，會是那一群能駕馭 AI、而不是被 AI 取代的人。
在未來，真正有價值的，可能不是「寫最多程式的人」，而是：
最懂得如何讓 AI 寫對程式的人
懂的用 AI 最有效率寫出好產品的人
最能把系統轉化為商業價值的人
如果說工程師這個角色到了未來會逐漸轉型，那我覺得或許會變成：
工程管理師
而 Vibe Coding，正是通往這個角色的重要入口。
如果你一路看到這裡，代表你其實已經意識到一件事：
真正的問題不是「AI 會不會取代工程師」，
而是「你能不能成為那個駕馭 AI 的人」。
Vibe Coding 並不是理論，也不是口號，它是一套可以實際練習、實際上手、實際改變你工作方式的方法。
這也是我設計 《Vibe Coding 系統實戰課》 的原因。
這堂課不是在教你某一個框架、某一個語言，而是帶你：
從「描述問題」開始，而不是從寫程式開始
學會如何把 AI 當成你的開發夥伴，而不是替代者
建立一套能真正落地的 Vibe Coding 開發流程
從實務角度理解：哪些工作該交給 AI、哪些該由你掌控
如果你希望在 AI 時代，不只是「還有工作」，
而是成為那少數能指揮 AI、做決策、影響產品與營收的人，
那這堂課，會是一個非常好的起點。
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