AI 都會寫程式了，為什麼你還是不敢開始？
先講結論：用 AI 做小工具的順序是：起手詞把目標講清楚、假畫面確認長相、本機測到滿意、推上 GitHub、最後才部署上雲端。
我發現啊，2026 年用 AI 寫程式已經不是門檻了，
很多人卡住的不是程式，是「然後呢」。
畫面要怎麼來？寫好的東西要放哪？為什麼別人打不開？
這些問題有時候弱弱的自己也不敢問別人。
這篇我把自己每次的做法整理出來，
用一個例子帶你走一次——
假設我們要做一個跟朋友出去玩的分帳小工具。
這篇文章能回答你的 3 個問題
- 不會寫程式，可以用 AI 做出一個真的能用的小工具嗎？
- 為什麼要先做假畫面（wireframe），不是先寫功能？
- 做好的小工具，怎麼讓朋友打開連結就能用？
什麼是「用 AI 做小工具」？
就是你用白話把需求講清楚，讓 AI 幫你把程式寫出來（這個做法叫 vibe coding）。你負責的是「我要什麼、給誰用、長什麼樣子」，AI 負責把它變成能跑的東西。做出來的可能是一個分帳工具、一個報名表、一個排班表——生活裡的小麻煩，都可以是你的第一個小工具。
為什麼順序這麼重要？
很多人的想像是：要先學資料庫、先搞懂主機，才有資格開始。
其實順序是反過來的。
先把畫面弄出來、在自己電腦上玩到滿意，
最後才碰雲端。
順序對了，你不用花冤枉錢，也不會做到一半不知道自己在哪一步。
我會怎麼做？3 個步驟
步驟一：用起手詞把目標講清楚
我要做一個小工具之前，會先到官網的「AI 開場起手詞」把開始指令複製走：
👉 goaskvivi.com/prompt-starter
這份指令已經設計好引導了，
會一步一步帶你講清楚：你要做什麼、給誰用、做到什麼程度。
你不用自己想怎麼跟 AI 開口。
假設我要做的是跟朋友出去玩的分帳小工具，
指令貼進去之後，AI 就會開始問我這些問題，我照答就好。
步驟二：先做假畫面，在本機測到滿意
我對長相畫面不是那麼熟悉，
所以我會請 AI 扮演 UI 設計師，先用假畫面畫出來。
用 HTML 做，讓我可以按、可以點，
不需要渲染、不需要上色。
這種畫面草稿叫 wireframe——像裝潢前先畫的格局圖，
先確認東西擺哪裡、動線順不順，再決定材質跟顏色。
畫面確認了，才讓 AI 把真的功能填進去。
然後在本機測試——本機就是你自己的電腦，
改十次、測十次都不用花錢也不用等，
不需要每改一次就丟到雲端上去。
步驟三：推上 GitHub，才部署到雲端
測到滿意，我才把程式碼放到 GitHub——程式碼的家，
每次存檔都有紀錄，改壞了可以翻回上一版。
在本地存檔叫 commit，
commit 加 push，就是把它推到 GitHub 上面。
最後我再部署到 GCP（Google 的雲端主機，
可以想成一台永遠開著的電腦），
朋友打開連結就能用。
記得：雲端上的版本要跟 GitHub 是同一個版本，
先推上去、再部署，之後才不會對不起來。
實際跑起來會長什麼樣子？
以分帳工具為例，整條路走完是這樣：
- 起手詞貼給 AI，回答它問的問題：給誰用、記哪些東西、要不要換匯
- AI 給你一頁可以點的假畫面，你拿給朋友看「這樣你會用嗎」
- 畫面 OK，AI 把計算功能填進去，你在自己電腦上輸入測試
- 推上 GitHub 存檔，部署到 GCP
- 把連結丟進朋友群組，大家都打得開
常見問題
不會寫程式，真的做得出來嗎？
做得出來，因為程式是 AI 寫的。整條路裡最難的不是程式，是把「我要什麼」講清楚——這件事起手詞會引導你。你需要的能力是描述需求跟判斷「這是不是我要的」，這兩件事你本來就會。
main 跟 branch 是什麼？
main 是正在用的正式版。想加新功能又怕改壞正式版的時候，就開一條 branch——複製一份出來試，成功了才併回 main。第一個小工具還用不到，等你的工具有人在用、又想加功能的時候，就會需要它。
一定要部署到 GCP 嗎？
不一定，GCP 是我自己在用的，AWS、Azure 也是同類的雲端主機。重點不是選哪家，是「什麼時候上雲端」：只有你自己用就留在本機，要讓朋友打開連結能用，才需要部署。
下一步
如果你也想試，
先去把起手詞複製走：
👉 goaskvivi.com/prompt-starter
然後想一個你生活裡的小麻煩，
今天就讓 AI 陪你做第一個小工具。
做壞了也沒關係，
反正在本機，沒有人看得到。
這篇是 GoAskVivi 的 Vibe Coding 筆記系列，我會把我AI coding 近一年的心路歷程分享給大家
