從 Buzzword 到落地實踐：金融業導入 Vibe Coding 初步討論
Vibe Coding於2025爆紅，推崇動口寫程式；極端做法缺測試與需求管理，難符金融業法遵與資安。建議循四階段導入：0安全沙盒原型、1IDE輔助、2低風險工具、3受管主幹量產，並以Model Gateway、Prompt標籤、CI/CD Gate等Paved Road治理確保產碼可追溯稽核。效益評估宜聚焦DORA交付指標與技術債，勿僅看程式碼行數。此路徑兼顧速度、合規與品質的全面落地。
1. Vibe Coding 是什麼？為何在 2025 年成為話題？
「Vibe Coding」在今年（尤其 3、4 月）迅速竄紅，成為開發圈的流行語，但討論已帶動大家重新思考 AI 與軟體工程的關係。
其原始、極端版本（最常被引用的是 Andrej Karpathy 的描述）主張：不寫文件、不寫測試、不嚴格定義需求；開發者與 AI 工具互動，持續「催」到程式碼能跑為止——重點是速度與互動感，不是傳統工程嚴謹度。
「像微服務一樣，是一組原則；有些很好，有些不一定要跟」。企業要取其精華，而非教條式照單全收。
2. 為何原汁原味的 Vibe Coding 不適合金融業？
金融機構面對高度監管、資安與營運韌性要求，「能跑就好」的極端 Vibe Coding 版本根本無法過關：它缺乏測試、註釋與正式需求管理，與企業級軟體開發要求背道而馳。
在金融與法遵環境下，我們必須能對程式碼負法律責任；若交付源於未經審查的 Vibe Code，一旦出包，很難在稽核或法院上解釋其行為，帶來巨大成本與風險。
以 公文系統 為例：成熟套裝不只是資料表與 UI，而是內建合規流程；若自己「Vibe」一套 公文系統，稽核成本往往遠高於直接採購。
此外，金融核心系統高度互連，任何需串多方系統的既有應用都不是 Vibe Coding 的理想目標。
3. 轉念：把 Vibe Coding 當成「AI 原生軟體工程」的工具箱
我們逐漸把焦點從「要不要 Vibe Coding」移到「哪些 Vibe 原則可支援 AI 原生軟體工程（AI Native Software Engineering）」；也就是：把 AI 當成協作夥伴，提升速度、互動品質與開發者體驗，但讓產品最終仍走進企業治理的正軌。
3.1 適用場景一覽
| 場景 | 為何適合 | 金融業採用注意事項 |
|---|---|---|
| 原型 / 示範 (Prototype & Demo) | 快速可視化需求，比文件或簡報更直觀。 | 請以去識別化資料；原型需標註不可直接上線。 |
| 拋棄式程式碼 (Disposable / Throwaway) | 快速建 mock、stub、模擬後端介面；需求探索期很好用。 | 隔離測試環境；勿帶實機密鑰。 |
| 自包含內部小工具 / CRUD App | 單一資料域、低資安等級時可加速交付。 | 上線前仍需程式碼審查、基本身分存取控管。 |
| Debug 助手 | 貼錯誤訊息給 AI 要解法，加速排錯。 | 注意不得貼含客戶資料或交易資料的 log。 |
| IDE 內開發流程整合 | 減少切換視窗，維持開發流暢。 | 對外呼叫模型須記錄稽核軌。 |
| 認知卸載 (Cognitive Offload) | 讓 AI 自動分析 build fail、提供修復建議。 | 建立機密輸出白名單；避免洩漏。 |
| 意圖導向快速迭代 (Intent-based Dev) | 人提目標，AI 拆步驟、補骨架。 | 最終程式碼仍需人工確認。 |
| 測試資料生成器 | 自動造假資料，減少真人客資暴露。 | 要求資料分佈擬真、隱私遮罩。 |
4. 從「玩玩看」到「可上線」：企業級落地管線設計（先 Vibe，再上軌道）
我們若要把 Vibe 產出的原始碼帶入企業主幹，必須設計一道多關卡、可稽核的軟體供應鏈。
4.1 基本守門：程式碼審查是底線
在企業環境、尤其需承擔法律責任時，所有程式碼都必須經審查。
4.2 AI 協助審查規則
AI 現已可產生審查規則，再交由規則引擎逐行檢查；相較一年前準確度已有改善。
4.3 與 CI/CD 管線整合
讓 Vibe 工具輸出的程式碼先進原始碼庫，再跑自動安全掃描、文件生成、測試與合規檢查，是由「概念車」進化為「量產車」的必要步驟。
4.4 適用範圍：新且獨立、風險低的應用程式優先
完整採用 Vibe 流程最適合安全性不那麼關鍵、且未大量耦合既有系統的新獨立應用。
4.5 用平台工程「鋪好的道路」（Paved Road）讓大家 Vibe 得安心
所謂「鋪好的道路」就是：開發者不用每次都重頭處理資安、密鑰、審查、環境佈署這些雜事；平台團隊先把安全預設、最佳實務、管線、範本都準備好。開發者只要選模板、貼需求、讓 AI 幫忙產碼，再把程式碼推進已治理的 CI/CD 流程，就能安心迭代。這是把 Vibe Coding 變成可治理工程的關鍵 Glue。
Paved Road 九大模組
| 模組 | 在 Vibe 流程扮演的角色 | 實作小撇步 | 關聯前文 |
|---|---|---|---|
| 安全沙盒專案模板 | 一鍵啟專案；自動套用「非生產」「假資料」設定，避免誤用真數據。 | Terraform/Blueprint 建空白專案；自動掛 Redaction Policy。 | 對應階段 0 Prototype / Throwaway。 |
| 模型閘道 (Model Gateway) | 所有 IDE / CLI / Bot 呼叫外部或企業 LLM 必經；統一稽核、遮罩敏感欄位。 | 內建 Regex/分類器；日後可插安全規則。 | IDE 整合 & 資料遮罩。 |
| Prompt & Code Trace 標籤器 | 自動在原始碼註記 AI 生成片段 + 對應 Prompt ID，方便稽核。 | Git pre-commit hook 注入 metadata。 | 需能追溯 AI 產碼責任。 |
| CI/CD 審查 Gate 套件 | 回收 Vibe 產碼後，自動跑靜態掃描、規則檢查、測試、文件。 | Pipeline as Code；違規 fail fast。 | 從概念車到量產車。 |
| AI 規則引擎產生器 | 利用 AI 讀政策→產出可執行規則，再丟 Gate 用。 | 先人工驗證樣本；逐步擴大覆蓋。 | AI 協助審查規則。 |
| 風險分級部署管制 | 根據 App 等級決定能否跳過某些 Gate；高風險必全關卡。 | 標籤 + Policy-as-Code。 | 高法遵負載不得直接 Vibe。 |
| 耦合度偵測 & 相依清單 | 自動掃程式碼 / IaC 看外部依賴；提醒不適合進 Vibe 快車道。 | Graph 分析；紅燈提示。 | 多系統串接先不要。 |
| 自動假資料 & 測試資料服務 | 生成擬真、去識別化資料餵給 Vibe/測試。 | 合成資料庫 + 運行中遮罩。 | 測試資料生成。 |
| 合規輸出包裝器 | 在要推生產前，自動補文件、API 合約、版本註記。 | Doc-as-Code；CI 編譯。 | 上線前仍需文件化。 |
三層開發體驗
- Vibe 層（自由揮灑）：IDE、對話式產碼、快速原型；輸出都打上「未審」旗標。對應前文 Prototype/Throwaway。
- 治理管線層（自動清洗）：程式碼進 Repo 後自跑安全、規則、測試、文件化。
- 企業主幹層（受控交付）：只有通過 Gate、且屬新且獨立 / 低風險應用才可進主幹與部署。
開發者旅程（Dev Journey）示意
- 選擇「金融 Vibe App」模板 → 自帶假資料與 SDK。
- 在 Cursor / Windsurf 類 IDE 跟模型互動，快速生出 MVP。
- Push 到 Git；Hook 自動打 AI 產碼標籤。
- Pipeline 跑規則檢查 + 測試 + Doc。
- 風險分級判定：若屬低風險獨立 App，可自動佈署測試環境；高風險需人工核准。
小心得：平台工程不是要限制大家，而是減少「每個團隊自己煩惱同一堆合規細節」的時間。讓工程師把腦力放在業務創新，這才是 Vibe 的真正價值。
5. 舊系統現代化：何時用 AI、何時別叫它 Vibe？
程式碼現代化與語言平移（例如 Cobol→Java）是 AI 的好場景，但這不是 Vibe Coding；這類專案對品質要求極高。
在語言 / 框架轉換上，規則引擎通常比純 AI 生成更一致可靠；AI 可輔助生成規則。
市面已有針對主流語言轉換的工具（如 IBM Cobol→Java、GitHub Java↔Java、.NET↔.NET、AWS Java refactor），可列為轉型工具箱的一環。
若缺少對應工具，利用通用型 AI 做初版轉換仍可能達約七成正確度，雖不完美，但在評估或啟動階段仍有價值。
5.1 上下文工程（Context Engineering）挑戰
LLM 難以一次吃下整個大型應用；需挑重點提供最小充分上下文，避免雜訊反而降低品質。
提供格式樣板、測試案例、良好範例，可顯著提升 AI 轉換成果。
6. 衡量 ROI：不要只算「產出幾行程式碼」
大多數組織缺乏現行生產力基線，因此要證明 AI / Vibe 帶來提升並不容易。
尤其不要用「產生程式碼總量」這種活動指標；自動生成本來就快，沒意義。
真正該追的是業務價值：應用是否讓客戶更滿意。
6.1 建議採用 DORA 指標族群
DevOps Research & Assessment (DORA) 指標能客觀觀察交付績效：變更交付時間、部署頻率、變更失敗率、平均恢復時間、可靠度/可用性目標。
6.2 長期價值與技術債
每天省下的小時間不一定立刻換成更多功能；開發者可能把時間投資在測試、文件、學習，這些好處常在隔年才反映到較少錯誤與較低技術債。
7. 工具觀察：選擇與風險
我們討論了幾個市場上常被提起的工具，我補上金融業評估重點：
| 工具 | 典型使用情境 | 自動化 / 代理深度 | 治理 / 資安特點 | 企業成熟度訊號 | 對金融業導入備註 |
|---|---|---|---|---|---|
| Amazon Kiro AI IDE (Preview) | 從自然語意啟動專案；自動拆解需求、產藍圖、測試、變更追蹤；AWS 定位為解決「vibe coding 混亂」的代理型 IDE。 | 智慧代理可拆專案、生成規劃、執行測試與驗證；支援 MCP、可設定行為規則。 | 內建程式碼驗證、變更追蹤；AWS 強調治理對齊、減少錯誤佈署風險。 | AWS 預覽版；AWS 生態整合（推測未來可掛 IAM / CloudTrail）；主打企業一致性。 | 有望成為「受治理 Vibe」首選；待觀察與 AWS 開發/安全服務整合深度。 |
| Cursor | VS Code 衍生 AI Code Editor；日常補碼、聊天、跨檔編修、對整個 Workspace 問答；廣泛被拿來做 Vibe 原型。 | 使用者導向（非完全自主）；可跨檔案建議、執行修正；支援大型程式庫索引。 | 「Privacy Mode」預設可零資料留存（團隊強制）；TLS/加密；可 .cursorignore；SOC2 II。 | 提供 SAML SSO、企業方案、使用分析；Fortune 1000 工程師採用案例。 | 適合早期採用：可設團隊隱私；但稽核能見度有限，需外加平台治理（Proxy / Egress 控制）。 |
| Windsurf (現已併入 Cognition) | 開發者導向 IDE；強調豐富開發遙測資料、代理式輔助；以「IDE 產生精細開發資料」聞名。 | 高度情境化；被評可提供粒度開發資料餵 AI；併入 Cognition 後預期與 Devin 整合增強代理力。 | IDE 層級可蒐集細緻開發事件（供模型微調）；轉入 Cognition 後需重評資料治理。 | Google 高額挖角核心團隊並授權技術；隨後 Cognition 收購剩餘資產；企業客戶需關注整併期變動。 | 金融業若曾 PoC，建議重新審閱資料處理條款、支援/更新節奏。 |
| Bolt.new | Browser 端 Prompt→Full‑stack App；零安裝快速原型、教學、Hackathon；非常貼合 Vibe 精神。 | 可自動 scaffold 多檔案、安裝套件、偵錯並修正；支援鎖定/指定檔案迭代。 | 雲端執行；需留意客製權限與敏感資料輸入；可鎖檔避免覆寫。 | 社群導向；非重企業控管；可串 Supabase、Netlify、GitHub 流程。 | 金融業僅建議於「假資料原型/教學」；勿接內網、勿貼真程式碼。 |
| Cognition Devin | 自稱「AI Software Engineer」代理；可執任務、寫碼、除錯；近期金融業實測（Goldman 部署）。 | 任務導向多步驟執行；自動修 bug、加功能；與 Windsurf 技術整合在途。 | 需評估如何限制代理在敏感環境行為；大規模部署代表需要權限沙箱。 | Goldman Sachs 導入百/千級「AI 員工」；Cognition 收購 Windsurf 強化技術堆疊。 | 適合大型 Proof／重複性維運任務自動化；務必以細緻 RBAC & 稽核容器包起來。 |
| GitHub Copilot（Agent Mode / Workspace 演進） | 從即時補碼擴展到「代理完成任務」：多檔修改、跑指令、建測試、Refactor；可從 Issue 啟動自動 PR 流程。 | Agent Mode 會迭代執行、監看終端、修錯；Workspace（技術預覽已結束）曾提供計畫→執行→驗證流程。 | 沿用 GitHub Branch Protection、PR 審查；代理提交草稿 PR 需人工核准；透明日誌。 | 深度整合 GitHub / VS Code；Microsoft 生態 + 企業 Identity / Policy。 | 適合已大量用 GitHub / Azure DevOps 的金融業；可把代理輸出鎖在 PR Gate。 |
8. 金融業導入成熟度路線圖
以下為我依風險分級設計的四階段導入藍圖，協助從「概念試玩」漸進到「受治理的 AI 原生工程」：
階段 0：安全沙盒試驗
- 目標：熟悉 Vibe 互動體驗、模型能力上限。
- 範圍：假資料、無客資、無連線的本地環境；允許產生一次性程式碼與原型。對應上表的 Prototype / Disposable / Debug 場景。
- 治理：僅限測試網段；產出自動打上「非生產」標籤；禁止密鑰。參考原型、拋棄式、內部小工具適用情境。
階段 1：IDE 輔助與認知卸載
- 目標：改善開發者流暢度、縮短排錯時間。
- 範圍：IDE 內嵌 AI 助手、自動 build fail 分析、錯誤建議。
- 治理：記錄提示與回覆供稽核；敏感輸入遮罩。
階段 2：意圖導向小型內部應用
- 目標：用 AI 拆需求、產生骨架程式碼，快速交付低風險、單系統的內部 CRUD 類工具。
- 治理：程式碼審查必須、基本自動測試；使用 CI/CD Gate。
階段 3：受控進主幹 / 新獨立應用量產
- 目標：讓部分 Vibe 產碼經自動化審查管線後併入企業主幹；鎖定風險低、耦合少的新系統。
- 治理：AI 規則審查 + 安全掃描 + 文件生成整合於 CI/CD。
9. 治理清單（Checklist）
以下列出金融業在規畫 Vibe / AI 原生工程時應納入的治理控制點，對照上方階段性導入：
程式碼來源標籤與可追溯性
- 標註 AI 生成片段；必要時保留 Prompt 與 Model 版本，供稽核查詢。理由：未審查 Vibe Code 無法在法庭與稽核前説明。
功能風險分級
- 高法遵負載（如總帳、交易、AML）不得直接採 Vibe 建置；公文系統 自建稽核成本高。
系統耦合度評估
- 多系統串接者暫不採；先鎖定獨立應用。
強制程式碼審查 Gate
- 所有進主幹的 AI 產碼須人工審查。
自動化審查與管線化
- 使用 AI 產生規則 + 規則引擎逐行檢查；納入 CI/CD Pipeline。
10. 成效衡量儀表板（Metrics Dashboard）
若要在內部推廣，可建立「Vibe / AI 原生工程」專屬儀表板，至少追蹤下列指標：
交付績效 – DORA 指標族群（Lead Time、Deployment Frequency、Change Failure Rate、MTTR、Reliability/Availability）。
活動 vs 成果 – 不採計「生成程式碼行數」；改看實際業務價值。
長期品質 – 技術債、缺陷率變化；對應「省下時間→投資品質」的延遲效益。
11. 與金融監理、資安、合規單位對話建議
當我們要跟風險/稽核/法遵同仁推動這件事，溝通語言很重要：
- 不是要把核心銀行系統交給 AI 寫——相反，我們用 AI 來快速驗證需求、產生工具、增強測試。這點可引用「原型」「自包含低風險應用」等建議。
- 所有進主幹程式碼仍需審查與管線化，並可引入 AI 規則檢查。
- 風險分級導入：新且獨立、低安全性應用先行，避免牽動大量耦合。
12. 結語：讓「Vibe」成為受治理的創新加速器
綜合來看，目前的Vibe Coding 或許不是百分之百適合金融等高度監管產業；但它所帶動的 AI 原生工程思維——快速建立互動原型、以 AI 助攻排錯與開發流程、把自包含低風險應用先自動化交付——若再疊上嚴格的程式碼審查、測試、文件與 CI/CD 管控，就能在不違背法遵的前提下釋放開發效率與創新速度。
我相信，真正成熟的做法不是問「要不要 Vibe Coding」，而是問：「我們要如何把 AI 導入工程流程，讓團隊在風險可控下更快迭代？」目前這個答案正在形成，也需要大家一起實驗、交流，讓這股『Vibe』變成可量產、可稽核的工程能力。