理解算法交易，我曾是其中之一；當時，建立系統的核心從來不是「讓它運行」，而是實現長期的可靠性，需在延遲、穩定性、監控和風險控制等限制下完成。因此，我一開始非常抗拒「Vibe Coding」，因為它很容易讓人誤以為程式設計可以透過「直覺指令」來完成。後來，親自使用Claude Code、Codex和Copilot來開發一些小型軟體和內部工具後，我才意識到問題不在於AI寫程式，而在於這個詞本身具有誤導性：當AI融入工程流程時，它更像是擴展的配對程式設計，將「輸出」與「審查」融為一體，讓人們能將精力從重複性任務中抽離，專注於關鍵決策和品質控制。同時，現實也很清楚：對於不懂程式設計的人來說，僅靠Vibe很難產出令人滿意的結果；但對於有能力的人來說，AI大幅提升了效率和交付品質，也解釋了為什麼公司中最受追捧的「好處」之一變成了額外的LLM Token。