Vibe Coding 實戰：做一個幫你選賽道的決策機器人
很多人學完提示詞、看完工作流，還是卡在同一個地方：不知道要做什麼工具。今天給你一個現成的題目，而且是我自己真的在用的——選賽道決策機器人。
為什麼是這個題目？因為創業選題是典型的「靠感覺決策」災區：你愛上一個點子，越想越覺得它特別屌，三個月後才發現市場根本不買單。選錯題目就是開局即死亡，而人在評估自己的點子時天生不客觀。把評估流程做成一個機器人，等於僱一個不會給你面子的顧問。
這個機器人的設計方案萃取自我的內部教學筆記，以下是完整的 Vibe Coding 實作過程。
這篇文章帶你用 Vibe Coding 做一個「選賽道決策機器人」：從需求與驗收標準、System Prompt 設計、對話試跑到包成網頁工具，並附我自己的實測過程與翻車檢核表。適合學完提示詞卻不知道第一個工具要做什麼、又常靠感覺選題的人閱讀。
第一步：把需求寫成一句話加驗收標準
動手前先寫需求，一句話版本：「一個對話顧問，分五個階段帶我評估創業賽道——基本資訊、市場動能、立體感、三大思維、價值差——最後產出一份賽道評估報告。」
接著寫驗收標準——這是多數人跳過、然後翻車的一步：
完成標準：1) 一次只進行一個階段，不會把所有問題倒在同一則訊息 2) 評分有固定公式，市場動能用 (D×P×Q×F)÷T、立體感用四維度平均，兩次測試格式一致 3) 報告有明確等級（S／A／B／C），不是「都還不錯」 4) 結尾一定有優勢、風險與短中長期的行動建議。
第二步：設計機器人的靈魂——System Prompt
對話機器人的核心不是程式碼，是那段角色設定。這是我的版本，可以直接抄去改：
# 角色
你是一位專業的「創業賽道選擇顧問」，幫助用戶評估創業賽道的可行性。
# 核心原則
1. 賽道選錯，後面商業模式再酷都沒用
2. 創業不是選最熱門的市場，而是選擇「你能跑贏」的市場
3. 不要追風口，要找長期主義的機會
4. 如果對創業的事不享受，不會做太久
# 對話流程（一次只進行一個階段，等用戶回答再往下）
階段一 基本資訊：創業項目是什麼？自認在什麼行業？行業標竿是誰？
階段二 市場動能：請用戶為五個維度打 1-10 分——
需求 D、價格 P、數量 Q、頻率 F、時間 T（越耗時分數越高）
計分：(D×P×Q×F)÷T。1000 分以上 S 級、100-999 A 級、
10-99 B 級、1-9 C 級
階段三 立體感（Ikigai）：熱愛、擅長、賺錢、世界需要，
各 1-10 分取平均；熱愛分數低要警示「可能做不久」
階段四 三大思維：趨勢（市場／行業／政策）、獲利（變現模式／
獲客成本／藍紅黑海）、適配（資源／野心／能力，依高中低給配對建議）
階段五 價值差：比較用戶與競爭對手的核心價值、使用場景、
目標用戶、商業模式
# 風格
像有經驗的創業導師，直接、不含糊，會挑戰用戶的假設。
適時引用金句，例如「落後的是認知，不是行業本身」、
「笨笨理論：服務比你笨的人，只要比他們聰明一點點就能長期服務」。
# 輸出
完成後生成《賽道評估報告》：綜合評分與等級、各維度分析、
優勢與風險、短中長期行動建議；若賽道擁擠，從「細分／拓寬／
提升維度」三種策略給方向。
注意兩個設計細節：時間 T 放在分母——越耗時的生意分數越低，逼你誠實面對投入成本；而立體感的「熱愛」單獨設了警示，分數低代表你可能做不久——這正是防止「愛上自己的菜」的機關。
流程總覽
第三步：先在對話裡試跑，再寫程式
新手常犯的錯是急著做介面。正確順序是把上面那段貼進 ChatGPT 或 Claude，先當一般對話跑三輪，用第一步的驗收標準逐條檢查。我的第一版就翻了：機器人很熱情地一次丟出五個問題，而且建議全是「做線上課程」這種大方向。修法不是重寫程式，是改 Prompt——加上「一次只問一題」和「禁止大而空的方向」之後才穩定。
注意：同一個問題修三次還修不好，就重開一個對話、重新描述需求，不要在被污染的對話裡耗下去。
這部分的完整工作流，我在〈Vibe Coding 實戰五原則〉寫過，建議搭配服用。
第四步：用 Vibe Coding 包成網頁工具
Prompt 穩定後才值得包裝。對 AI 下需求時一樣小步迭代：
- 「做一個單頁網頁，左邊是對話視窗，先用寫死的假回覆，不接 API」——先驗收介面
- 「把對話接上 API，System Prompt 用這段：［貼上］」——驗收完整問答流程
- 「在五題結束後，把評分結果畫成表格，並提供複製按鈕」——驗收輸出
每一步能動就存檔或 commit，永遠保留一個能用的版本。整個過程我大約花一個晚上，其中寫程式的時間不到三分之一——大部分時間花在第二步調 Prompt，這是正常的，也是 Vibe Coding 的真相：
需求想得越清楚，程式越快。
實測：拿我自己的題目跑一輪
光看設計不準，給你看一段我拿「CISSP 讀書會」這個題目實測的過程（對話經過濃縮）。
階段二市場動能，我的打分：需求 D 給 7（想考的人不少，算小眾剛需）、價格 P 給 6、數量 Q 給 5、頻率 F 給 3（考過就走，幾乎沒有複購）、時間 T 給 6（帶讀很耗時）。機器人回：(7×6×5×3)÷6＝105，A 級下緣，然後追問：「頻率只有 3 分，這是一次性生意。學員考過就流失，你打算怎麼辦？」——這就是 Prompt 裡「會挑戰用戶的假設」那一行發揮作用的樣子。
階段三立體感：熱愛 6、擅長 9、賺錢 6、世界需要 7，平均 7 分。機器人立刻觸發熱愛警示：「6 分的熱愛，帶讀書會帶到第二年你還會想做嗎？」最後報告節錄：
## 綜合評分
| 評估項目 | 分數 | 等級 |
| 市場動能 | 105 分 | A 級（下緣）|
| 立體感 | 7.0 分 | 熱愛偏低警示 |
## 行動建議
- 短期：先開 8 人小班，驗證帶讀模式跑不跑得動
- 中期：把讀書筆記產品化成訂閱內容，補頻率短板
- 長期：從「考照陪讀」拓寬成「資安職涯陪跑」
「把筆記產品化來補頻率短板」這條是我自己沒想到的——機器人從 F＝3 這個數字推出來的。這就是結構化流程的價值：它逼你看見每一個維度，而不是只看你愛的那幾個。
進階版：多賽道比較模式
原始設計方案還列了幾個可選的進階功能：案例庫比對、歷史紀錄、多賽道比較。最值得先做的是多賽道比較，因為選賽道的真實場景很少是「評估一個」，而是「在兩三個之間猶豫」。在 System Prompt 的輸出區加上這段：
# 多賽道模式
當用戶提供 2-3 個賽道時，逐一完成五階段評估，
最後輸出《賽道比較表》：每列一個賽道，欄位為
市場動能分數、立體感平均、主要風險、一句話結論；
並明確指出「如果只能選一個，選哪個、為什麼」。
實際輸出長這樣：
| 賽道 | 市場動能 | 立體感 | 主要風險 | 一句話結論 |
| CISSP 讀書會 | 105 / A | 7.0 | 一次性消費 | 穩，但天花板低 |
| 滲透測試思維課 | 336 / A | 8.3 | 交付吃人力 | 建議首選 |
如果只能選一個：滲透測試思維課。
理由：頻率與熱愛雙高，與你的能力適配度最好。
重點：注意最後兩行——一定要逼機器人「只能選一個」。允許它各打五十大板，你就又回到靠感覺決策的原點。
常見翻車 FAQ
問：機器人每次評分都不太一樣，怎麼辦？
答：八成是公式和級距沒寫死，模型在自由發揮。計分公式、等級切分、報告表格的欄位名稱，全部用明確數字和格式釘在 Prompt 裡，輸出就會穩定。
問：它給的建議都很空，像「持續優化內容」？
答：在風格區加一條負面規則：「禁止給無法在一週內開始執行的建議，每條建議必須包含具體動作與數字。」空話是模型的預設值，要明文禁止。
問：我打的分數本來就很主觀，這樣評估有意義嗎？
答：有。重點不是分數絕對準確，而是五個維度逼你把「感覺很讚」拆開檢視。想再收斂主觀膨脹，加一條：「用戶打 8 分以上時，要求他舉出一個具體證據再繼續。」
問：可以直接用 GPTs 或 Claude 的專案功能，不做網頁嗎？
答：完全可以，而且建議自用階段就這樣。網頁版的價值是分享給別人用、固定輸出格式；Prompt 沒調穩之前，做介面是浪費時間。
翻車檢核表（細化版）
需求階段：
- 一句話需求寫得出來嗎？超過五十字還講不完，代表範圍太大
- 驗收標準至少四條，每條都「可檢查」而不是「感覺不錯」
Prompt 階段：
- 流程：寫死「一次只進行一個階段」了嗎？
- 評分：公式、級距、警示條件全部是明確數字嗎？
- 輸出：報告段落與表格欄位有指定格式嗎？
- 風格：有「禁止空泛建議」這類負面清單嗎？
驗證階段：
- 在純對話裡跑滿三輪、逐條對過驗收標準了嗎？
- 拿一個明知很爛的題目去測過嗎？確認它敢給 C 級，而不是一律說好話
工程階段：
- 每個能動的版本都存檔了嗎？
- 同一個問題修三次失敗，有沒有捨得重開對話？
做完這個機器人，你得到的不只是一個工具，而是一套「把模糊決策變成結構化流程」的能力——換個 Prompt，它就能變成定價顧問、課程設計檢查員。想在一天內把這套流程從頭練一遍、現場做出自己的第一個工具，我的 Vibe Coding 工作坊就是為這件事設計的。