從等IT到自己做 - Vibe Coding給行政人員的新選項

 

行政、秘書、業務的日常

每個月底，小玲都要花兩天整理業績報表。她從多個 Google 試算表複製資料，再手動計算每位業務的達成率，最後做成 PowerPoint 給主管看。這件事她做了三年，既重複又勞累。

她曾經請 IT 部門幫她做一個自動整合的工具。IT 說排程要等兩個月—需求單、評估、排程、開發，每一步都有它的程序。這不是 IT 在刁難人，而是正式系統的開發本來就需要這些流程，才能確保穩定與安全。只是兩個月後，業務單位的欄位結構改了，整個評估又得重來。需求來得快，流程走得慢，這個落差本身就是問題所在。

這樣的故事經常的發生在行政人員、業務助理、行銷與 PM，有著大量重複性的數位工作，卻長期處於「有需求、沒資源」的困境。IT 忙於核心系統，外包費用太高，用Excel 則撐得很辛苦。

然後，AI出現了。

這不是那種要寫程式才能用的 AI，而是只要「說人話」就能幫你做出東西的技術。這正是 Vibe Coding 帶來的改變 — 把「寫程式」從手動輸入語法，變成用自然語言描述需求，讓AI產生可運作的工具。

為什麼行政人員「需要」Vibe Coding？

很多人以為 Vibe Coding 是工程師新的技術、工具，這確實在工程師社群引來一波思想革命；但如果你以為它只能解放工程師的工作，那就小看它的威力了。事實上，真正被 Vibe Coding解放的，不只是工程師，更包括那些有需求但沒有工具的行政工作者。

Vibe Coding確實能讓非技術人員快速做出應用工具，但它不是「無門檻、無風險」的捷徑。這篇文章的立場是：先做小、先做內部、先做可回溯的任務；一旦涉及個資、正式流程或外部客戶，就應升級到專業工程治理。換句話說，Vibe Coding是起點，不是終點。

■ 需求一：資料處理自動化
報表整合、出缺勤統計等工作：高度重複、有明確規則，卻沒人幫你做系統。現在你可以直接告訴AI：「把三個試算表每週自動合併，並計算各區達成率」，AI 就能幫你完成。

■ 需求二：小型內部工具
活動報名系統、新人設備申請、客戶拜訪紀錄。這些需求雖小，但長期下來極為消耗時間。Vibe Coding讓你在幾小時內做出簡單堪用的工具，不用等IT、免外包。

■ 需求三：溝通原型
跟工程師溝通時「雞同鴨講」是常態。現在可先用AI做出「長得差不多」的網頁，拿這個原型去跟工程師溝通：「我要的是這個流程和邏輯」，溝通成本直接砍半。

■ 需求四：流程可視化
躺在Word裡的SOP沒人在看。若能把它轉為互動式網頁，讓新人點擊了解流程或直接填表，效果截然不同。Vibe Coding讓你能輕易做出這類雛形。

此畫面是輸入Google Sheets資料給Gemini + Canvas 工具，提示詞如下：

“寫一個網頁能夠即時存取google sheet 的庫存內容”

在經過一段問答之後所完成的網頁版應用程式。

你現在可以怎麼做？

以Google Gemini為核心的Vibe Coding工作流，提供了一條對非技術人員友善的路徑。起點是學會用自然語言精確表達需求——不是「幫我做個系統」，而是「做一個拜訪紀錄頁，含客戶名稱、日期、摘要，資料存進Google Sheets，新增後自動透過LINE通知主管」。描述越具體，產出越接近所需，這考驗的是需求拆解能力。

從對話到工具的完整流程

當能說清楚需求後，下一步是讓 AI 理解工作的脈絡。透過Gemini的Gems功能，建立專屬 AI 職人，輸入公司的SOP與規範文件，讓它依照公司規則協助你。

接著，利用 Canvas 畫布的對話設計介面。提示詞「標題改大、加個匯出按鈕」，介面就會跟著調整。你可以先把流程跑順，再交給工程團隊工程化。

做出的工具需連動資料。Google Sheets整合讓網頁能直接讀寫試算表，免除架設資料庫的麻煩。

最後，透過 Google Sites或 Vercel部署上線，你的工具就有了真正的網址，能讓同事直接使用。

邊界清楚，才能走得遠

Vibe Coding給了行政人員前所未有的自主能力，或許在過去，行政人員只能靠IT或外包廠商來實現他們的數位需求；現在，他們可以自己動手做出工具，解決問題。

但不是每個問題都適合用Vibe Coding來解決。它的優勢在於快速、靈活、低成本，但同時也有明顯的限制。了解這些限制，才能避免掉入AI萬能的迷思，真正把它當成一個強大的工具，而不是一個不切實際的幻想。

它有清楚的邊界—這不僅是「工具能力」的邊界，更是「使用者背景知識」的邊界。了解這個雙重邊界，比盲目往前衝更重要。

跑得動不等於做對了

AI 產生的程式碼，看不懂的人是無從判斷它的正確性。它可能在大多數情況下都能運作，但在某些特定輸入下會出錯；它可能把資料存進去，但格式有問題；它可能在你的電腦上正常，但其他人開啟就壞掉。

這不是 AI 的問題，而是沒有技術背景的使用者，缺少判斷輸出品質的能力。

不知道怎麼驗收

做出畫面之後，很多人的反應是「看起來能用，完成了」。但完整的驗收應該包括：

● 欄位是否完整、資料是否有存起來

● 重新整理頁面後，資料還在嗎？

● 輸入錯誤格式，會不會壞掉？

● 手機版的排版正常嗎？

● 同時有五個人填表，會不會衝突？

這些問題，非技術背景的工作者，通常無法想到太細節或甚至不知道要測試。

Debug 是一個無底洞

出錯的時候，你只能繼續問 AI。AI 給你修正方案，但修了之前的問題，又出現新的問題。在沒有技術基礎的情況下，Debug 很容易變成一個繞圈子的過程，消耗大量時間，結果還不一定能解決。

資安盲點

這是最致命的一環。將客戶名單或薪資資料貼給免費版AI，資料處理方式可能涉及合規風險（建議使用可管控資料政策的企業版 Gemini for Google Workspace）。此外，AI可能會把API Key或密碼寫在程式碼之中；一旦分享網頁或不慎公開至GitHub，公司內部資源將等同向全世界敞開。

後期維護困難

做出來的 App 通常缺乏架構文件。當需求改變，新舊 AI 產生的程式碼容易衝突，長期下來不適合的工具會愈改愈亂。

什麼時候應該找專業的程式團隊？

Vibe Coding 最適合的場景是：個人使用、小組內部、暫時性工具、不涉及敏感資料。一旦超出這個範圍，就應該尋求技術團隊的協助。

你可以先問問自己以下幾個問題：

這個工具會不會碰到別人的隱私資料(工具是否對隱私權的保護是否合規)？

會不會影響公司的正式作業流程？

壞掉了，會有什麼後果？

除此之外，也可以把你打算做的事直接告訴 AI，請它評估是否存在資安或隱私風險。如果 AI 的回答讓你感到不安，或列出一堆你看不懂的安全疑慮，那就是明確訊號：這件事需要專業人士介入，不適合自己摸索。

具體來說，在缺乏足夠技術背景的情況下，以下情境不建議單靠聊天式的AI機器人 （ChatGPT、Gemini）來進行Vibe Coding：

● 需要登入帳號和分層權限管理

● 涉及客戶個資、員工資料、財務數字

● 工具要正式對外開放給客戶使用

● 需要長期維護、定期更新

● 要串接公司既有的 ERP、CRM 或資料庫系統

● 涉及法規合規（金流、醫療紀錄、法律文件）

這不是在說聊天式機器人不夠好，而是在說工具有它適合的使用場景，超出場景就要換工具。

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當你找到技術團隊：他們現在怎麼工作？

如果你有興趣挑戰進階應用，這段值得一看；你也會更理解，為什麼同一個原型交給技術團隊後，能變成更穩定、更安全、可維護的正式系統。

2026年的工程師已不再是一行行打程式碼，更像是一個指揮官 —— 協調多個AI Agent執行任務，自行規劃、審查與品質把關。

工程師現在怎麼開發？

現代 AI 輔助開發的流程是這樣的：

第一步：定規則。工程師會把業務規範、系統規格、開發規範寫進一份專案規則文件，讓AI Agent在整個開發過程中都遵守這些規則。這意味著，你給工程師的需求越清楚，AI就越不會亂來。

第二步：審計畫。在開始動工之前，AI Agent會先產出一份「實施計畫」文件，列出它打算做什麼、怎麼做、分哪幾個步驟。工程師（或者是你）可以在這個階段審查並修正，確保方向正確，而不是等到做完才發現做錯了。

第三步：分工執行。不同的任務由不同的AI Agent — 有的負責操作瀏覽器、有的負責讀寫檔案、有的負責執行系統指令。每個Agent都有它的責任範圍，分工清楚，才有可追蹤性。。

第四步：封裝專業知識。工程師可以把公司特有的業務邏輯、技術規範，封裝成 AI 的「技能模組」。AI 在需要的時候自動載入，用完釋放，不會讓系統因為塞了太多資訊而混亂。

第五步：連接外部工具。透過 MCP標準，AI Agent可以直接操作資料庫、呼叫外部 API、讀寫你的 Google Workspace—不只是產生程式碼，而是真的實際完成工作。

這對行政人員意味著什麼？

你帶著用Vibe Coding做出來的原型去找工程師，他們可以用上述方式更快把它工程化、更穩定、更安全。

你的原型回答了「這個工具要長什麼樣子、流程是什麼」；工程師的工作是回答「這個工具要怎麼做才正確、安全、可維護」。

兩者之間的橋樑，是一個清楚的原型，加上一份明確的驗收標準。Vibe Coding幫你做出前者，剩下的交給有能力的技術團隊。

注意!! 這不是叫工程師幫你改程式，而是利用Vibe Coding具象化的成果作為溝通工具。

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結語：賦能不是替代，協作才是終點

Vibe Coding讓小玲整理報表工作，從 2 到 3 天縮短到 2 到 3 小時，這就是最實際的賦能。但當工具需要處理機密資料或串接核心系統時，她就應該帶著原型找技術團隊，讓專業接手。

行政人員不一定要變成工程師，但在AI普及的今天需具備四件事：

1.      說清楚需求：明確定義欄位、流程與驗收條件。

2.      做出原型：用Vibe Coding做出可互動的雛形。

3.      知道邊界：清楚何時自己做，何時找人幫。

4.      找對幫手：帶著原型與驗收標準，與技術團隊協作。

Vibe Coding讓你有能力推動事情發生；專業的技術協作則讓它走得遠、走得穩。這兩件事不是競爭關係，而是同一條路的不同段落。

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