目前沒有人知道，我來自技術背景。二十年前，在亞太地區的投資銀行，真正懂得算法交易的人可能只有五十個，而我就是其中之一；當時，系統的核心並不是「能運行」，而是必須在延遲、穩定性、監控和風險控制等限制下長期可靠運作。因此，我一開始非常反對「Vibe Coding」，因為它很容易讓人誤會為程式設計可以用「根據感覺給出指令」來完成。後來我親自使用Claude Code、Codex、Copilot來開發一些小型軟體和內部工具，才意識到問題不在於AI寫程式，而在於這個術語本身具有誤導性：當AI被融入工程流程時，它更像是Pair Programming的延伸，將「產出」與「審查」合併為一個循環，使人們能夠將注意力從重複性工作轉回關鍵決策和品質控制。同時，事實也非常明顯：不懂程式設計的人僅靠Vibe很難達到理想的結果；但對於能夠運用的人來說，AI將大幅提升效率和交付品質，也解釋了為什麼企業最渴望的「優勢」之一是能使用更多的LLM Tokens、能被控制、並且可以由所有人審核，包括更穩定的模型存取與設定、更完善的許可與合規框架、更貼近業務的內部工具鏈，以及持續的訓練和最佳實踐收集。