AI 寫程式的缺點有哪些？2026 vibe coding 實測，8 個 AI 生成程式碼的致命問題
前言
AI 寫程式的缺點，是我用 AI 做東西之後最想跟新手講清楚的事。大家都說「不會寫程式也能做 App」，卻沒人提後面那筆帳——你省下的時間，AI 會在你最沒空時連本帶利討回去。
我沒有資工背景，靠 vibe coding 做網站，這篇所有經驗都來自我親手做的 AI 工具排行榜 AICommand。走到 2026，做不做得出東西早就不是問題，看懂缺點才是——我會誠實說 AI 生成程式碼的問題有哪些、又該怎麼自保。
AI 寫程式有多爽？為什麼 vibe coding 的缺點都是延遲爆發
先說為什麼大家一試就回不去。你打一句「幫我做一個可以上傳圖片、自動壓縮的頁面」，幾十秒後畫面真的長出來了，還能跑。那種「我居然做得到」的爽感，是會上癮的。我做 AICommand 時就是這樣——首頁、排名版面很快就長出來，本機打開漂漂亮亮。問題是，真正的坑都在那之後，才一個一個冒出來。
先把這篇的「實驗場」講清楚。AICommand 是一個 AI 工具排行榜網站，它會自動去 Reddit、Hacker News、PTT、Dcard、GitHub 這些地方，爬開發者對各種 AI 工具的真實討論，再整理成「大家實際上都在用哪些工具」的排行榜。重點是：從爬資料、算排名、到你看到的每一個畫面，整個網站我幾乎都是用 vibe coding 指揮 AI 做出來的，沒有自己寫程式。正因為從頭到尾自己走過一遍，下面這 8 個坑，我才一個都沒少踩。
「能跑」不等於「沒問題」。AI 寫出來的東西，表面上動得很順，底下卻可能藏著你看不到的地雷——錯誤的邏輯、過時的寫法、沒處理的資安漏洞、亂成一團的結構。這些東西不會馬上爆，它們會等到你專案做大、改不動、或被人攻擊的那天才一次引爆。
所以這篇要談的 AI 寫程式的缺點，大多不是「它現在不能用」，而是「它現在很好用，但代價被延後了」。我把實際踩過的整理成 8 個，分成四類。
你其實掌控不了 AI 生成的程式碼：看不懂、又改 A 壞 B
這一類是新手最容易忽略、卻最致命的——你以為東西是你做的，但你根本看不懂它，也控制不了它。
缺點 1：AI 生成程式碼看不懂，出問題只能乾瞪眼
AI 把一大段東西寫出來，畫面也跑出來了，但你完全不知道哪一段在做什麼。一切順利時沒差，問題是它一出錯，你連「哪裡錯了」都找不到。你只能把錯誤訊息整段貼回去問 AI，它改一版、又壞一個地方，你再貼回去⋯⋯像在黑箱裡瞎子摸象。
AICommand 的排名是靠爬蟲去各大社群（Reddit、GitHub、論壇）抓真實討論來計算的。有一次我發現抓回來的資料少得可疑，但我看不懂那段爬蟲在寫什麼，只能乾瞪眼。後來請 AI 一行一行解釋，才抓到兩個問題：它寫的爬蟲只抓了第一頁就停了、根本沒翻頁，而且把判定「真實評論」的長度門檻訂太高，一堆有效留言被當成雜訊濾掉。表面上程式一直在順順地跑，其實默默漏掉一大半資料——這種錯，看不懂程式碼的人根本不會發現，只會覺得「怎麼結果怪怪的」。
缺點 2：改 A 壞 B，專案一大就失控的 Claude Code 限制
專案小的時候，AI 改什麼都很準。但檔案一多、功能一複雜，AI 生成程式碼的問題就浮現了：它一次看不完你整個專案，於是你叫它改首頁，它把登入功能弄壞了；你叫它修 A，B 跟著掛掉。這就是最典型的 Claude Code 限制——不是它笨，是它的「視野」一次裝不下整個專案。
愈改愈亂、愈補愈多洞，到後面你會發現自己花在「修 AI 改壞的東西」上的時間，比一開始做的時間還多。這也是為什麼很多人 vibe coding 做到一半就放棄——不是做不出來，是後期失控到不想碰。
那這些問題，我都怎麼處理？
兩個動作就能擋掉大半傷害。第一，每改一小步就存一次檔（commit），壞掉立刻跳回上一個好版本，不要等。第二，請 AI「順便用白話解釋這段在做什麼」，你不用看懂每一行，但至少要知道它動了哪裡。
📖 延伸閱讀：git 倉庫是什麼？文組開發者血淚經驗分享：我被 AI 改爛專案後，才終於搞懂版本控制
AI 寫程式可靠嗎？AI 會幻覺、還會用過時寫法
很多人問我「AI 寫程式可靠嗎」，我的答案是：它很厲害，但它不誠實——它不會告訴你它在猜。
缺點 3：AI 寫程式的「幻覺」——很有自信地給你錯答案
AI 最危險的地方，不是它會錯，是它錯得理直氣壯。它幾乎不會說「這個我不確定」，而是用一樣篤定的口氣，給你一個根本不存在的功能、一個叫不出來的設定、或一段邏輯反了的程式碼。這在業界有個名字叫「幻覺」。
對看不懂程式碼的人來說，這特別致命——因為你沒有能力分辨它這次是對的還是在編。做 AICommand 時我就中過一次：AI 把一段「給 Google 看的網站描述資料」用一個看起來很合理的方式，擺在不該擺的設定檔位置，語法漂漂亮亮、本機也不報錯，結果一上線就直接出錯。它不是不會寫，是給了我一段似是而非、放錯位置的程式碼，而我當下完全看不出哪裡怪。所以回到「AI 寫程式可靠嗎」這題：可靠，但不能盲信，它是個很有自信的實習生，不是不會犯錯的專家。
缺點 4：AI 生成程式碼常用過時、已失效的舊寫法
AI 的知識是「截止到某個時間點」的，但工具一直在更新。所以它很愛用一兩年前的舊寫法、舊版本的設定，那些東西可能現在已經改了、甚至不能用了。你照做卻一直失敗，還以為是自己哪裡弄錯。
做 AICommand 的爬蟲去串那些社群平台時、還有我接案在串 n8n 自動化時都常遇到——AI 給的接法或參數是舊版的，平台一改新規格就不吃了。這不是它故意騙你，是它的資料就停在那。解法是：遇到一直弄不出來，與其跟 AI 鬼打牆，不如直接去看那個工具或平台的官方說明，那才是最新的。
怎麼知道它在亂講？我的判斷方法
把 AI 當「需要被檢查的同事」，不是「不會錯的字典」。重要的東西自己跑一次、驗一次；它信誓旦旦講某個功能時，去官方文件對一下再相信。我自己會用一個簡單的「可靠度直覺表」決定要不要照單全收：
| 任務類型 | AI 可靠度 | 我的做法 |
|---|---|---|
| 常見、明確的功能（登入頁、表格、基本版面） | 高 | 可以先信，跑過確認就好 |
| 熱門工具的標準用法 | 中 | 對一下官方文件版本 |
| 冷門、很新、或剛改版的服務 | 低 | 直接看官方說明，別問 AI |
| 牽涉很多檔案的大改動 | 低 | 先存檔、要它條列要改哪裡再動手 |
記住一句話：AI 負責給你草稿，驗證對錯的責任永遠在你身上。
vibe coding 缺點：AI 生成程式碼的資安問題與技術債
這一類最陰險，因為東西「看起來」是好的，問題藏在你看不到的地方，等很久以後才爆。
缺點 5：AI 寫程式的資安問題——AI 預設不會幫你想
AI 的目標是「把功能做出來」，不是「把功能做安全」。所以你叫它做一個登入、做一個表單，它會給你能用的版本，但那些防駭客、防資料外洩的細節，它預設通通不會幫你補，除非你特別點名要。對不懂資安的新手來說，這等於門戶大開卻不自知。
這也是 AI 生成程式碼最常被人罵的問題之一：大量「能跑但不安全」的程式碼被新手直接放上線。我自己就是踩過才知道嚴重性。
📖 延伸閱讀：Vibe Coding 的 5 種常見資安漏洞：用 Claude Code 一次健檢全找出來
缺點 6：沒架構、難維護——AI 生成程式碼的技術債
AI 是「你問一句、它答一句」，它不會主動幫你規劃整個專案要怎麼長得乾淨好維護。所以東西會愈長愈亂，同樣的東西重複好幾份、命名亂七八糟。這在業界叫「技術債」——現在欠的方便，以後要連利息一起還。
我在 AICommand 就實際踩過：當初請 AI 幫我把資料庫建好時，它把工具的「分類」選項寫死成固定那幾種（程式、寫作、圖像⋯⋯）。後來我想新增「影片類」的 AI 工具（像 Kling、Seedance），結果怎麼存都存不進去，因為當初那份清單裡根本沒有「影片」這個選項。AI 當下只解決了眼前需求，沒幫我留任何未來擴充的餘地，我得回頭去改資料庫設定才補得進去。這正是 vibe coding 缺點裡最拖累長期的一項——短期飛快，長期卡死。
這些問題，其實一句話就能避免
把「安全」和「整齊」當成需求講出來。做功能時順手加一句「請注意基本的資安，並把結構整理乾淨、不要重複」，AI 是做得到的，只是你不講它不會主動做。能拆成小功能就拆小，不要讓單一檔案肥到沒人看得懂。
AI 寫程式對你的副作用：依賴成癮、又燒錢燒時間
前面講的是程式碼的問題，這一類講的是 AI 對「使用它的你」造成的影響——這部分很少人提，但我覺得最該警惕。
缺點 7：太依賴 AI 寫程式，你以為你會了其實沒有
當什麼都能丟給 AI，你會慢慢失去「自己想清楚」的能力。你以為你會了，其實是 AI 會，你只是會問。一旦遇到 AI 也解不掉的問題，你會發現自己手足無措，因為你從來沒真的理解過底層在幹嘛。
我的做法是：簡單重複的事放心交給 AI，但碰到關鍵的決定、或一個我一直搞不懂的概念，我會逼自己弄懂，而不是繞過去。AI 不是用來取代你的判斷，而是讓你更精準地表達想法——這個界線要自己守住。
缺點 8：AI 寫程式真的省錢省時間嗎？隱形成本算給你看
最後是最現實的一項：錢和時間。好用的 AI 工具大多要付月費，做得愈多、用得愈兇，成本愈高。更隱形的是時間——當你跟 AI 來回「這不對、再改、還是不對」的時候，那些時間都在悄悄流掉。
我算過，有些任務我跟 AI 盧了一小時還沒好，其實自己查資料半小時就能解決。AI 不是永遠比較快，它在「你講得清楚、它擅長」的事情上才快；遇到它不擅長的，硬要它做反而是最貴的選擇。
我是怎麼避免太依賴 AI 的
給自己定個停損點：同一個問題跟 AI 來回超過某個次數還沒解，就停下來，換方法、查官方文件、或乾脆自己學那一小塊。把 AI 當加速器，不是當拐杖——加速器壞了你還能走，拐杖斷了你會跌倒。
我盲信 AI 寫程式、上線才發現全是假資料的那一刻
講一個讓我真正改掉習慣的時刻。AICommand 做好的那天，我很興奮地把它部署上線，打開正式網址想看看真實排名——結果首頁列出來的，全是我開發時隨手放的「假資料」，不是真正從社群爬回來的排名。
我本機明明跑得好好的，每次打開都是真資料，怎麼一上線就變這樣？那一刻的念頭不是「怎麼修」，而是「我根本不知道它哪裡出錯了」——同一份東西，本機對、線上錯，那種抓不到頭緒的失控感，比看到一整排錯誤訊息還難受。
我把狀況一五一十講給 AI 聽，它才點出原因：網站在「打包建置」的那個當下，其實還讀不到我資料庫的鑰匙，於是它自作主張先拿假資料把頁面做好、靜態存起來，上線後當然就一直顯示假的。叫它改成「每次有人打開都即時去抓真資料」，一行設定就解決了。但那次讓我學到的不是那行設定，而是：AI 給你的版本，預設只保證「在它眼前、當下」能跑，不保證「換個環境、上線之後」還是對的。在幫客戶實際把專案上線時，這個認知更重要——別人的生意，禁不起一句「我本機明明好好的」。
AI 寫程式缺點：常見問題 FAQ
Q1：我沒有工程師背景，用 AI 寫程式真的做得到嗎？
做得到，我自己就是零資工背景的活例子。但要先調整期待：AI 讓你「做得出東西」，不等於「不會出問題」。真正決定你能走多遠的，不是會不會寫程式，而是你願不願意搞懂這些缺點、並養成存檔、驗證、把需求講清楚的習慣。工具誰都能用，差別在會不會自保。
Q2：既然缺點這麼多，那 AI 寫程式還值得用嗎？
非常值得，這篇不是要勸退你。我講缺點，是為了讓你用得更聰明，而不是不用。AI 把「做出東西」的門檻降到前所未有的低，這是真實的紅利。重點是別把它當不會錯的神，把它當一個很強但需要你盯著的實習生，紅利就拿得到、坑也躲得開。
Q3：AI 寫程式可靠嗎？我怎麼知道它這次是不是在亂講？
它在「常見、明確」的任務上很可靠；在「冷門、最新、或牽涉很多檔案」的任務上，可靠度會明顯下降。判斷方法很簡單：愈是它講得斬釘截鐵、你又完全沒能力驗證的東西，愈要去官方文件對一下。把它的答案當草稿，不當定稿，就不太會被它的「幻覺」害到。
Q4：Claude Code 或 n8n 要先學到什麼程度才能開始？
不用學到很深就能開始，這些工具本來就是設計給「會講人話」的人用的。我建議的順序是：先動手做一個你真的想要的小東西，過程中缺什麼補什麼。但有兩件事建議一開始就學會——版本控制（存檔還原）和基本資安觀念，因為這兩個是出事時救你的安全網，愈早會愈好。
Q5：要怎麼避免被 AI 改爛專案、改到回不去？
核心就一句：放手讓 AI 改之前，先存檔。每完成一個有意義的小進度就存一次，遇到大改動前更要存。這樣不管 AI 怎麼搞砸，你永遠有一個好版本可以跳回去。這是我用一個歸零的專案換來的教訓，也是所有自保動作裡最便宜、最有效的一個。
總結：AI 寫程式的缺點，怎麼用才不會被反噬
回到最開始的問題：AI 寫程式的缺點有哪些？我整理的這 8 個——看不懂、改 A 壞 B、會幻覺、用舊寫法、不顧資安、技術債、讓你不成長、燒錢燒時間——共通點都不是「AI 不能用」，而是「它把代價延後了」。看懂這點，你就比大多數只看到爽感的人，多了一層保護。
說到底，vibe coding 的精髓不是盲目相信 AI，而是清楚知道它哪裡會掉鏈子，然後守住那幾個關鍵動作。看懂這 8 個缺點，不是要你別用 AI，而是讓你用得更穩、更省時間、更不容易在上線後才出包。AI 不是用來取代你的判斷，而是讓你更精準地把想法做出來。
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