產品經理 AI 工作術系列：Vibe Coding
為什麼 Vibe Coding 還進不了 PM 的主線工作？關鍵是什麼？
產品經理 AI 工作術系列說明
這個 AI 工作術系列短文，我想分享產品經理在日常工作裡使用 AI 的心得。
每一篇，我只會談一個關鍵的小點。
這篇，我想聊聊過去一年超級夯的 Vibe Coding。
前言
這一年，Vibe Coding 真的很夯。
很多產品經理開始用 AI 產 prototype、甚至自己寫一點前端，做出以前一定要找工程師才能完成的 demo。
我自己也試過，一開始真的覺得：「哇，這也太神了吧。」
但後來使用的頻率說實話並不高。
我發現，目前大多數產品經理的 Vibe Coding，大概落在兩種情境：
0→1 新點子的 prototype
既有產品功能的小小小優化
但其實，這兩種情境都不是大多產品經理工作的主軸。
真實世界裡，產品經理的時間都花在哪？
回頭盤點自己的工作，我發現：
0→1 新產品，其實只佔很小一部分。
更多時候，是在做既有產品的持續迭代：
在一堆限制裡找折衷
在不完美的現況裡慢慢往前推
而這些既有產品的迭代，scope 通常也不是「一個畫面、一個設定選項」那麼小，往往是：
一整段 flow 要不要調整
多個模組互相影響
已經有歷史包袱、不能亂動的地方
而這些地方，現有的 Vibe Coding 似乎幫不上忙？
真正卡住的地方，其實不是生成能力
很多人會直覺以為：「是不是 AI 還不夠聰明？再等模型進步就好？」
我自己認為問題不在這裡。
對產品經理來說，真正困難的不是「畫不出畫面」，也不是「寫不出東西」，而是 在既有產品的脈絡下，判斷現在這個改動到底合理不合理。
這背後仰賴大量的 Product context，例如：
為什麼這個流程當初設計成這樣
哪些選項以前討論過，後來刻意沒做
哪些地方不能動，一動就會出事
但大多數 Vibe Coding 工具的假設是：「每一次都是從零開始。」
所以 AI 很容易給你「看起來合理」的結果，卻不見得是「現在這個產品該做的解法」。
什麼樣的 Vibe Coding 工具，才真的適合產品經理？
我自己會用一個簡單標準來判斷：能不能持續取得、理解，並用得上 Product context？
不是功能多不多，而是它怎麼對待「既有產品」。
我把它拆成三個層次：
能不能被留下來 → context 是否能被保存，不會只存在一次 prompt 裡。
會不會影響結果 → AI 生成時會不會真正使用這些 context。
能不能累積 → 每次迭代能不能疊加前一次的 context，形成可重用資產。
這也是為什麼很多 Vibe Coding 工具：第一次用很驚豔，但用久了，很多產品經理只拿它做一些小小的 Demo。
因為解釋背景的成本，很快就超過它省下來的時間。
借鏡 Reforge Build
我觀察 Reforge Build 這個 Vibe Coding Prototyping 工具，可以給我們蠻好的啟發。
舉個例子：
假設你在跟客戶通話，對方說在使用你們的 checkout flow 時覺得卡卡的。不是整個流程壞掉，而是第三步有兩個很像的按鈕，不知道該按哪個。
掛掉電話後，你第一件事通常不是打開 Figma，而是直接打開自己的產品，從頭點一次流程。
你很快就發現：問題不在單一畫面，而是在整段 flow 的設計節奏。
在大多 Vibe Coding 工具裡，你通常要回到空白畫布，憑記憶重畫流程，用文字描述每一個轉換。很多 product context 就在這個過程中流失了。
而 Reforge Build 的 Capture Flows 就解決這件事。
你不需要重建流程，而是直接在產品裡，一邊點一邊 capture，把整段 flow 原封不動抓下來。
最後生成的 prototype，不是一堆零散畫面，而是一個真的可以從頭點到尾的流程。
而 Capture Library 會把這些 flow 和 UI pattern 累積成產品的「可複用的 Library」，下次要做改動或新功能，就可以直接沿用。
給產品經理的實務建議
如果你希望 Vibe Coding 不只是玩玩，而是真的能幫你做既有產品的迭代，可以這樣做：
先想清楚你的 context 是什麼
對產品經理來說，context 不只是畫面，而是整個產品的運作邏輯、限制、歷史決策。
在開始用 AI 前，把這些 context 梳理清楚，能大幅提高生成結果的可靠度。
思考 context 能不能累積
工具本身能否把這些資訊保留下來？
如果用 Reforge Build，你可以用 Capture Flows、Capture Library，把每次 prototype 的流程、模式都存起來，下次就能直接沿用。
如果工具沒支援，你可以先自己建一個小型 reference：Figma、Notion、甚至 Excel，把重要 flow 或 UI pattern 記錄好，每次開 AI prototype 前載入或貼上。
結語
我認為在思考導入 Vibe Coding 時，重點不是變得更快、更炫，
而是能不能真的融入 產品經理的日常決策和產品演進裡。
而這件事的關鍵在 product context。
如果你對產品經理怎麼用 AI 還有問題，也歡迎留言！