Vibe Coding 基礎工作坊活動紀錄

8 月 22 日，由度化智能學習社群夥伴共同籌劃的「Vibe Coding 基礎工作坊」順利完成！

這場工作坊的起點，來自一次分享與一個問題

事情最早從此學習社群夥伴在「創業家思維 ETEPM」群組裡分享自己的 Vibe Coding 成果開始。 當時，有夥伴正嘗試運用 AI，把腦中閃過的想法一個個實作出來，也持續向其他夥伴交流不同工具、做法與經驗。林益全老師看到後，提出了一個很直接的邀請：既然大家都累積了一些實作經驗，何不整理成一場工作坊，分享給更多人？ 於是，一個問題逐漸浮現：

帶著這個想法，一群在林益全老師「創業家思維」課程中認識的夥伴，決定一起把它變成一場工作坊。

在籌備過程中，事前問卷也讓團隊發現，許多參與者面對 AI 時有非常相似的卡點：不知道 Prompt 怎麼寫才有效、不知道該選什麼工具，也不知道不同 AI Agent 與平台到底適合處理什麼問題。 

但大家也逐漸意識到，很多時候，人們缺少的不一定是一整套完整知識，而只是一個開始的方法，或一位能帶著他跨過第一個門檻的人。 

因此，第一場工作坊刻意定位在「基礎」：不追求一次介紹所有工具，而是希望讓第一次接觸的人，也能真正完成一次自己的 AI 實作。 

工作坊聚焦在貼近日常的應用情境——如何利用 AI 自動收集與整理資訊，並以「動手做」作為核心。現場除了主講內容，也安排助教陪跑、Slido 即時互動、Prompt 模板與成果牆；課程結構則穿插講授、實作、分享與總結，希望參與者不只是聽懂，而是在過程中實際操作、遇到問題、調整，最後做出成果。

從參與者的「卡點」重新理解定位

活動過程中，有一位學員提到，雖然課程定位是給初學者，但當他聽到不同工具名稱、Prompt 結構與格式時，還是會產生一種：「怎麼好像大家都知道，只有我不知道？」的感覺。

這個回饋讓我們重新注意到，當一群人已經長期接觸 AI，很容易逐漸形成一種錯覺——好像「大家都已經會用了」。 但對第一次接觸的人而言，一個工具名稱、一種 Prompt 格式，甚至一個我們習以為常的操作步驟，都可能是一道門檻。 後續交流時，我們也和他分享：Prompt 的結構是一種幫助自己把需求說清楚的方法，但並不存在唯一正確的格式。很多時候，即使只是直接用自己的方式描述問題、持續和 AI 對話與調整，也一樣可以開始。 

另一位學員則問了一個更大的問題：AI 要怎麼應用到非常複雜的商業情境？ 

這也提醒我們，AI 能做到的事情很多，也確實能放大一個人的領域知識，但如果還不熟悉工具，就期待一次解決很大的問題、甚至完全取代原本的工作流程，反而容易失去對工具能力與限制的理解。 比較實際的起點，可能是先從一個小專案、一段小流程或一個真正困擾自己的問題開始。透過反覆使用，逐漸理解 AI 擅長什麼、不擅長什麼，再慢慢把它放進更複雜的工作情境裡。 

比起一次學會所有技巧，更重要的或許是先知道： 「原來 AI 還可以這樣用。」 只要先看見一種新的可能，就有機會慢慢探索出適合自己的使用方式。

活動之外，也是社群的學習

這次工作坊收到不少正向回饋，也有學員表示：「這堂課 CP 值很高，應該讓更多人來參加！」

對籌辦夥伴而言，更重要的收穫，是開始更具體的看見每個人的「卡點」其實都不同。有些人需要的是工具，有些人需要方法，有些人只是需要有人陪他多試一次；而一旦跨過入門門檻，又會開始出現更進階、更貼近特定產業與工作情境的問題。

這些觀察，也讓團隊開始思考：未來的學習形式不一定都需要是大型、通用型的工作坊。針對已經開始使用 AI 的人，也許更適合以特定問題或領域為主題，進行小型的 cowork session，讓參與者直接帶著自己的問題一起實作、交換方法。

工作坊後的自由交流尤其讓人看到，不同產業面對的 AI 應用問題差異很大。大家真正想解決的，往往不是「我要學哪一套 AI 工具」，而是工作裡某個一直很麻煩、很耗時間，或始終沒有被好好解決的卡點。

有些問題，也許已經有成熟工具或開源專案可以利用；但如果一個問題在不同場域反覆出現、卻始終沒有被系統性解決，它也可能不只是一個使用問題，而是一個值得進一步探索的創新機會。

很多有趣的交流，也不是發生在正式課程裡，而是在中場休息、課後聊天，或現場協助的幾分鐘之間。

這場活動的價值因此不只是「辦完了一場工作坊」，而是讓我們透過真實參與者的反應，再一次理解：

• 一個好的學習場域，不只是把知識傳出去，也會讓籌辦者從參與者身上學回來；

• 一個群組裡的分享，可以變成一場工作坊；

• 一位夥伴的專長，可以變成大家共同學習的主題；

• 一位參與者提出的問題，也可能讓我們重新思考下一次學習應該怎麼設計；

• 甚至，一個工作中還沒有被解決的小麻煩，也可能是下一個值得探索的問題；

  
  

這些也是「度化智能學習社群」希望持續探索的不同可能性！

期待未來有更多社群夥伴，把自己的想法、經驗、專長與好奇心帶進來，一起嘗試更多不同形式的學習與共創。

籌備團隊

徐嘉妤 Maggie

台大資管碩士

喜歡探索技術如何走進真實世界，思考 AI 如何在不確定性中協助人做出更好的決策。現在正往 AI 產品與技術落地的交叉點前進，期許自己不只理解技術，更能看懂問題、連結人與資源，做出真正有價值的產品。

葉淨維 Matt

台大職能治療博士候選人

跨足人體動作分析研究、老人筆跡失智症篩檢AI研究、App&軟體開發、提案簡報設計教學的職能治療師。期許自己，以生活敘事說明現實痛點，用清晰語言表達科學解方，連結研究、新創與真實世界。

張庭維 Peter

台大資訊工程碩士 × 北醫醫學系

從醫師轉向 AI 工程師，主導過對話式 AI 平台從 0 到 1 的系統設計與落地，擅長把 AI 落實到產品開發與協作流程之中，讓技術真正成為團隊日常的一部分。

黃聖瀚 Andrew

台大智慧醫療與健康資訊碩士 x 陽明交大醫學系

原本只是學醫，後來一路誤入 AI、LLM 和 Vibe Coding 的坑，而且目前沒有打算爬出來。曾參與過臨床 LLM 研究，也和台北榮總教學部共同開發過 Clinical AI Assistant，用AI幫醫師整理和撰寫病歷，目前於全院導入。

張守豐 Robert

台大電信所碩士在學

研究 MIMO 雷達平台實作，做過機器狗的深度學習感知系統與太赫茲成像研究。技術外，曾在時代基金會協助新創與企業對接，理解技術落地前後的另一端。今年正探索台灣雷達走進國際供應鏈的可能，期望自己做的東西不只停在論文裡，而是產業真的用得上的技術。