生成式 AI 掀起「vibe coding」風潮，寫程式彷彿變成下指令，應用程式「看起來能用」的速度愈來愈快。但軟體外包與品質保證公司 Redwerk、QAwerk 創辦人 Konstantin Klyagin 卻發現，一門完全相反的生意正悄悄崛起：幫這些 AI 生成的程式碼「收拾善後」。從去年 11 月開始，他的公司正式推出「vibe code cleanup」服務，客戶需求持續升溫——因為許多 AI 產出的應用程式，表面完整，底層卻暗藏商業邏輯衝突與資安漏洞。
Klyagin 投入軟體開發已長達 20 年，他觀察到，生成式 AI 普及的速度雖快，但欠缺工程紀律的程式碼累積速度更快。找上門的客戶未必不懂技術，卻經常誤判一件事：把「能動」當成「能用」，把「程式碼少」當成「成功」。
AI 寫的程式像「紙糊的豪宅」：表面華麗，內部處處是陷阱
Klyagin 團隊在清理 AI 生成程式碼時，反覆看到幾類典型的「系統性問題」。這些問題不是偶發的 bug，而是因為 AI 缺乏對商業邏輯與使用者行為的深層理解，導致重複的付款流程、前台標示價格與註冊流程金額不一致等荒謬情況，居然能同時存在於同一個產品中。
更令人擔憂的是權限控管與安全機制。有些系統的漏洞，讓使用者可以直接跳過建立個人資料的步驟，就進入註冊與付款頁面——這在電子商務或訂閱服務中，幾乎等同於把金流大門敞開。此外，表單對螢幕閱讀器的支援不足、測試覆蓋率低落，也讓產品在無障礙與品質層面難以達標。
Klyagin 直言，這類問題的共通點不是「AI 寫錯了」，而是「沒有人在一開始就定義清楚規格，也沒有人持續驗證」。AI 只是把模糊的需求，轉化成一套看似完整的程式碼，但模糊的需求並不會因為變成程式碼就自動清晰起來。
編輯觀點：「vibe coding」這個詞最近紅到發燙，但真正在軟體業打滾過的人都知道，寫 code 向來不是最難的部分——難的是之後的十年，怎麼讓別人讀懂你的 code、怎麼加新功能而不弄壞舊功能、怎麼在半夜系統崩潰時快速找到問題。AI 把「產生程式碼」的成本降到趨近於零，但「維護程式碼」的成本反而被大幅墊高。Redwerk 這類業者的崛起，與其說是 AI 的失敗，不如說是市場終於開始正視：軟體開發的本質不是寫 code，是解決問題。而解決問題，永遠需要人的判斷力。
誰最需要「代碼清道夫」？答案可能跟你想的不一樣
Klyagin 提出一個有趣的對比：具備技術背景的創業者，通常不太需要這類清理服務，因為他們知道怎麼對 AI 下「限制條件」，也知道該在哪些環節補上測試與文件。但缺乏軟體開發經驗的人，往往被 AI 生成的流暢程式碼迷惑，誤以為「看起來對」就是「真的對」。
這群人正是「vibe code cleanup」服務的主要客群。他們可能不是工程師出身，卻擁有好的商業點子或產業知識，AI 讓他們跨越了技術門檻，但跨越之後，他們才發現自己站在一個隨時可能崩塌的懸崖邊。
Klyagin 提醒，使用 AI 協助寫程式時，必須明確定義要做什麼，並且持續測試，否則只會把錯誤放大。這句話聽起來像老生常談，但在 AI 生成速度的掩護下，錯誤被放大的規模與速度，已經遠超過傳統軟體開發的經驗範疇。
AI 工具普及，反而讓「除錯」成為一門好生意
根據 Klyagin 的觀察，早在「vibe coding」成為熱門關鍵詞之前，客戶就會要求程式碼審查與重構。但隨著 Claude Code、Codex 等工具更加普及，品質保證與除錯的工作量明顯增加。諷刺的是，他的公司也大量利用 AI 來處理這波額外的工作量——用 AI 來清理 AI 寫的程式碼，讓團隊與客戶都能更快交付更多功能。
Klyagin 對此保持務實態度。他認為速度提升不代表可以省略紀律，因為軟體開發仍然需要清楚規格、嚴格測試與正確的工程方法。這句話背後的含義是：AI 不會取代工程師，但會取代不懂得利用 AI、也不懂得規範 AI 的工程師。
從另一個角度來看，「代碼清道夫」這門生意之所以能夠獲利，正是因為市場上已經累積了太多「看起來能用、實際難維護」的數位資產。這些資產不是垃圾，它們是潛在的商業價值，只是需要被重新整理、加固，才能真正上線服務真實客戶。
展望與影響：AI 程式碼的「債」，才剛剛開始計算
如果把生成式 AI 比喻成一台印鈔機，那麼「vibe code cleanup」服務就是專門處理偽鈔的專家。短期內，AI 會持續降低寫程式的門檻，讓更多人能夠把想法變成產品；但中長期來看，程式碼的「維護債」將成為企業不可忽視的成本項目。
Klyagin 的經驗告訴我們，AI 時代的軟體開發，不是比誰產出的程式碼多，也不是比誰的程式碼少，而是比誰能在速度與品質之間，找到可持續的平衡點。對創業者來說，在擁抱 AI 寫程式的同時，或許也該先想清楚：當產品做到一半、客戶開始上線時，你打算找誰來幫你「清掃」那些 AI 留下的坑？
如果你正在評估是否導入生成式 AI 輔助開發，不妨先問自己三個問題：我們團隊有能力審查 AI 生成的程式碼嗎？我們有針對 AI 產出建立測試流程嗎？當 AI 寫出商業邏輯錯誤時，我們能第一時間發現嗎？這三個問題的答案，可能比「AI 能幫我們省多少時間」更值得你花時間思考。
本文改寫整理自公開新聞來源，原始報導由科技新報發布。
常見問題 FAQ
什麼是 vibe coding？為什麼需要清理 vibe coding 產出的程式碼？
Vibe coding 是指開發者用自然語言對 AI 下指令來產生程式碼的開發方式。清理服務之所以需要，是因為 AI 生成的程式碼雖然「看起來能用」，但經常缺乏完整工程規劃，存在商業邏輯不一致、權限漏洞、測試不足等問題，長期維護成本極高。
AI 寫的程式碼真的會不安全嗎？
會。實際案例中常見的問題包括重複付款流程、價格顯示與實際扣款不一致、使用者可以跳過必要個資建立步驟直接進入付款頁面等。這些漏洞與商業邏輯錯誤，在安全審查時經常被發現，若未經清理就直接上線，風險極高。
「代碼清道夫」服務是專門針對 AI 寫的程式碼嗎？
不限於 AI 生成的程式碼，但 AI 普及後需求明顯增加。軟體外包公司如 Redwerk 早在 vibe coding 成為熱潮前，就提供程式碼審查與重構服務，只是現在客戶帶來的程式碼中，AI 生成的比例愈來愈高，清理工作的重點也從「優化」轉為「修復結構性缺陷」。
沒有技術背景的人用 AI 寫程式，該注意什麼？
最重要的是不要跳過「定義規格」與「持續測試」這兩個步驟。AI 無法代替你思考商業邏輯，也無法自行驗證功能是否正確。建議在開發初期就建立測試案例，並定期請有經驗的工程師進行程式碼審查，避免將 AI 的錯誤直接複製到正式環境。
※ 此篇文章由 AI 改寫或生成，內容僅供參考，可能存在錯誤或不準確之處。
