在當今快速變遷的技術版圖中，「Vibe Coding」已成為開發者社群中一個熱門的討論話題，其詞彙如「cracked」、「cooked」、「lock in」等也隨之普及。這個新興的程式開發範式，其起源可追溯至思想家 Andrej Karpathy 在 X（前身為 Twitter）上的一個具備數百萬次瀏覽的貼文。此舉不僅為眾多已存在的工具賦予了官方類別名稱，更催生了一個蓬勃發展的「Vibe Coding」工具生態系，吸引了無數創作者和「影響者」分享他們利用此技術構建應用程式的成果。

Vibe Coding 的演進與挑戰

在許多方面，Vibe Coding 可以被視為程式設計的一種演進。傳統的編程模式要求開發者鉅細靡遺地指示系統如何執行任務，例如排序演算法（Bubble Sort）。然而，Vibe Coding 的核心理念更側重於「告知」系統「要做什麼」，而非「如何做」。Andrej Karpathy 所言，在某些情境下，完成任務的方式可能不如任務本身的達成重要，這正是 Vibe Coding 的魅力所在。

然而，這個概念也伴隨著挑戰，特別是對於大型企業中，專注於維護和改進現有龐大程式碼庫的工程師而言。在這些環境中，程式碼的結構、可維護性以及與團隊協作的方式至關重要。如果說 Vibe Coding 描繪的是應用程式開發的「Day 0」體驗——即從零開始的快速構建，那麼「Day 1」的階段則關乎於在此基礎上進行迭代、修復錯誤、添加新功能以及與其他成員協同工作。

全端應用程式開發新格局

全端應用程式（Full Stack App）通常包含前端使用者介面（UI）、後端 API 串接、資料庫管理、整合以及儲存。對於有商業構想並期望銷售軟體或產品的創業者而言，這是一切的起點。除了上述核心要素，身分驗證（Authentication）和支付整合（Payment Integration）也是構建成功全端應用程式不可或缺的關鍵。最終，將應用程式部署到伺服器，讓使用者能透過 URL 訪問，是實現其價值的最後一哩路。

傳統上，構建一個完整的全端應用程式需要跨職能團隊的協作，歷時數月甚至數年。然而，現今的 AI 技術已讓這一切變得截然不同。如今，甚至可能僅需一天時間，一個人就能在電腦前完成一個功能完整的全端應用程式。接下來，我們將深入探討推動這一變革的 UI 導向 AI 編碼工具。

Tempo Labs: 整合式開發平台

Tempo Labs 並非專為無程式碼（No-coder）使用者設計，但它為低程式碼（Low-code）和中階程式設計師提供了相當完善的控制選項。使用者可以在專案初期選擇身分驗證技術和後端架構。其獨特之處在於，它不僅能生成程式碼，還能同時產出產品需求文件（PRD）和使用者流程圖。開發者可透過視覺化方式添加新組件，或直接使用 AI 提示詞進行編輯。若需更深入的開發，也可匯出程式碼，並依據 PRD 利用其他 AI 編碼工具進行迭代。視覺化的使用者流程圖，有效幫助開發者清晰掌握應用程式的使用者旅程。

Tempo Labs 支援與 Stripe 和 Polar 進行支付整合，並可透過 Supabase 或 Convex 實現身分驗證和資料庫功能。近期，Tempo Labs 還推出了從現有 GitHub 儲存庫創建新應用程式的功能。儘管在測試時，此功能對於三個不同的 NextJS 專案未能順利運作，但隨著時間的推移，有望使其不僅適用於 Day 0 應用程式，也能擴展至 Day 1+ 的專案開發。

Bolt.new: Figma 整合與瀏覽器內 IDE

Bolt.new，由 Stackblitz 開發，是另一個利用 AI 視覺化構建全端應用程式的強大工具。其獨特功能之一是能直接匯入 Figma 設計稿，並將其轉換為可執行的程式碼應用程式。Stackblitz 創新的 Web Containers 技術，讓 Node.js 能夠在瀏覽器中運行。這意味著，除了透過 AI 提示詞進行視覺化開發，使用者還能在瀏覽器中的 Visual Studio IDE 環境裡，直接打開整個專案的程式碼進行編輯。這不僅保持了跨不同計算環境的一致性，還可擴充 VS Code 插件以增強開發體驗。

Bolt.new 整合了 Supabase，支援身分驗證及標準後端資料庫的 CRUD 操作。然而，在撰寫本文時，尚未看到「開箱即用」的支付系統整合，如 Polar 或 Stripe。此外，Bolt.new 最近增加了從 GitHub 匯入專案的能力，允許使用者在 Stackblitz 中繼續現有應用程式的開發。不過，直接匯入 Stackblitz 的應用程式尚無法在 Bolt.new 中使用，這也是一個未來可期待的改進點。

Lovable.dev: 極致使用者友善的全端 AI 工具

Lovable.dev 被認為是最適合非程式設計師和低程式碼開發者的全端 AI 工具之一，其功能與 Bolt.new 和 Tempo Labs 相似。使用者可以透過 AI 提示詞構建並部署整個應用程式。Lovable.dev 的一個顯著特點是，能夠選取應用程式或網頁的特定部分，並指示 AI 進行精確且有針對性的修改。它同樣整合了 Supabase，支援身分驗證和資料庫 CRUD 操作，並可連結 GitHub 儲存庫。這使得使用者能夠在 Lovable.dev 之外的程式碼編輯器中進行開發，當推送到主分支後，Lovable.dev 會自動拉取更新，實現程式碼編輯器和 Lovable.dev 視覺化提示詞之間的無縫切換。

其他值得關注的全端工具

除了上述介紹的工具，還有一些與之類似的選項，同樣值得關注：

• Replit：Replit Agent 允許使用者透過 AI 提示詞構建應用程式，並直接在 Replit 的單一介面內部署到生產伺服器。
• Base44：這是一個與上述工具非常相似的選項，但提供了更為簡潔的啟動範本，似乎更適合進階開發者。

程式碼編輯器內的 AI 助手

在了解了全端視覺化工具後，我們將轉向在程式碼編輯器中日益流行的 AI 工具。這些工具大致可分為兩類：VS Code 的分支版本（Forks）或內嵌的擴充功能（Extensions）。個人偏好 VS Code 擴充功能，因為它們允許開發者根據需求靈活切換工具，而不必在同一程式碼庫中被鎖定於單一工具或工作流程。

VS Code 分支版本 (Forks)

• Cursor：作為 Vibe Coding 領域的早期開拓者之一，Cursor 最初提供程式碼聊天和補全功能。隨後推出的 Composer 功能，讓使用者可以直接指示 AI 代理進行程式碼變更。自此，該領域和 Cursor 工具本身都取得了顯著的發展。近期，Cursor 還增加了對 MCP 伺服器的支援，讓開發者能夠呼叫其他預建工具和服務，僅憑 AI 提示詞即可構建整個應用程式。然而，Cursor 的複雜性不斷增加，其各種額外功能有時顯得冗餘。隨著程式碼庫的擴大和複雜化，開發者需要維護規則文件和上下文文件，以不斷引導 Cursor，避免其出錯或重複已修復的錯誤。
• Windsurf：與 Cursor 類似，Windsurf 也是一個 VS Code 分支版本，提供相似甚至相同的功能。在使用體驗上，Windsurf 略勝一籌，但 AI 模型產出的結果通常與 Cursor 相似，因為它同樣缺乏對不斷增長程式碼庫的持續上下文感知。Windsurf 也支援 MCP 伺服器。其中一項新功能是能夠直接在程式碼編輯器中預覽應用程式，這是一個 Cursor 目前尚未提供的功能，但預計其他工具也會陸續加入。
• Trae：由 TikTok 的開發者推出，Trae 專注於預覽或網頁視圖功能。它提供了更優質的使用者體驗和慷慨的免費方案。然而，它缺乏 MCP 整合功能，意味著無法完全依賴它來構建整個應用程式。同時，它也不具備強大的上下文管理能力，這使得它在處理現有程式碼庫或與多個團隊成員協作時，實用性有限。

VS Code 擴充功能 (Extensions)

這是個人最喜愛的類別，這些 AI 工具可以輕鬆整合到現有的開發流程中，並可根據變化快速增減。

• Amp：Amp 是一個完全自主的編碼代理，於 5 月份發布，同時提供 VS Code 擴充功能和 CLI 版本。Amp 的獨特之處在於其為團隊設計，特別是針對那些追求極致品質的工程師。Amp 採用按 token 計費模式，不限制 token 或工具的使用，這使得模型能夠按照其設計方式運行，從而產生更好的結果。自發布以來，X 上的用戶對其評價積極。它還提供團隊共享對話串的功能，讓團隊成員可以互相學習與 AI 代理的互動經驗。由於 Amp 同時提供 CLI 版本，對於在 Linux 上進行確定性工作流程的開發者，可以透過管道將 NLP 輸入到 Amp，構建有趣的自動化工作流程。
• Augment：Augment 是一個 VS Code 擴充功能，透過索引和分析程式碼庫來整合現有專案。在免費方案下，該工具會將你的程式碼庫用於其自身的訓練，這對部分用戶可能是一個顧慮。若使用者不介意，一旦程式碼庫被索引，就可以使用 Augment 來詢問程式碼相關問題或獲取程式碼補全。在撰寫本文時，Augment 尚未支援代理模式（agentic mode）或 MCP。
• Continue：Continue 與 Cursor 類似，同時具備聊天模式和代理模式，並支援 MCP 伺服器整合。它還提供了索引整個程式碼庫的功能，但仍需要使用者明確指定文件和資料夾，以獲取正確的上下文。Continue 的另一優點是其 MCP 整合能力，這意味著可以引入 Brave Search 和 Firecrawl 等工具來豐富額外的上下文。
• Cline：Cline 提供了與 Cursor 和 Windsurf 相似甚至相同的功能，但以 VS Code 擴充功能的形態存在。Cline 的代理功能專注於任務自動化，讓開發者能夠描述複雜任務，然後由工具逐步分解並實現。對於 UI 修改，Cline 可以分析組件結構，並提出能夠保持視覺一致性的變更建議。Cline 的獨特之處在於其專門的「程式碼預測」功能，能根據編碼模式和當前上下文預測開發者下一步可能需要的內容。然而，Cline 的 token 消耗量較大，若以 YOLO（You Only Live Once）模式運行，成本可能會很高。
• Sourcegraph：對於尋求處理現有程式碼庫和與多個團隊成員協作的專業級開發者而言，Sourcegraph 可能是最佳選擇。它提供企業級的儲存庫整合，支援多種版本控制系統和大規模程式碼庫。這意味著可以連接數百個儲存庫，不僅能進行跨儲存庫搜尋，還能尋找洞察，並進行批量變更，如重構、更新函式庫或修補安全漏洞等。近期，Sourcegraph 還推出了 Cody VS Code 擴充功能，整合了 Sourcegraph 的強大搜尋和上下文管理功能，支援聊天和程式碼補全。Sourcegraph 的「跨儲存庫感知」能力使其脫穎而出，開發者能理解程式碼如何在多個專案中被使用和共享，這對於大型組織尤其有價值。

其他值得提及的工具

• Fynix：Fynix 以其「程式碼演進追蹤」功能脫穎而出，幫助理解程式碼隨時間的變化，從而更容易規劃和實施一致的修改。
• Pythagora：Pythagora 的使用者介面對我而言較難適應，但對於構建全新的 Node.js 應用程式來說，它表現出色。然而，在嘗試用於現有程式碼庫時，其幫助不大。整體使用者體驗也顯得相當混亂。

獨立工具的崛起

最後，我們來看看獨立的 AI 工具，它們提供了一種不同於擴充功能或分支版本的解決方案。

• Devin (Cognition Labs)：Devin 透過 Git 整合和專門的程式碼理解能力連接到現有的儲存庫。其程式碼搜尋和上下文功能… (內容已截斷)

擁抱 Vibe Coding 的未來

Vibe Coding 的出現，不僅僅是工具的革新，更是程式開發思維模式的轉變。它賦予了開發者前所未有的速度和靈活性，讓構想能夠以前所未有的方式快速落地。然而，正如本文所探討的，這股趨勢也為軟體工程的「Day 1」及之後的維護與協作帶來了新的挑戰與機遇。理解不同工具的特點，並根據專案需求和團隊能力進行選擇，將是駕馭這股浪潮的關鍵。

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Source：https://medium.com/madhukarkumar/a-comprehensive-guide-to-vibe-coding-tools-2bd35e2d7b4f