導讀：45% 的 AI 生成程式碼存在安全漏洞。問題不在 AI 太笨，而在人類少了結構——沒規劃、沒驗收，AI 寫程式就像無照駕駛。Plan→Execute→Verify 三步迴圈，是讓速度轉化為品質的關鍵。
Vibe Coding 的陷阱
把「幫我寫一個使用者登入系統」丟給 AI，它會生出一大堆程式碼——但可能漏掉密碼加密、跳過輸入驗證、忽略 SQL 注入防護。AI 擅長的是小範圍、定義清楚、有明確驗收標準的任務，不是大而模糊的需求。
三步迴圈：Plan → Execute → Verify
Plan：動手前定義這一步的範圍、邊界、完成標準。好範例：「為 /api/login 加上 rate limiting，每 IP 每分鐘最多 10 次，超過返回 429。」比「幫我處理登入安全」清楚一百倍。
Execute：讓 AI 在明確範圍內生成程式碼。範圍越小，出錯機率越低。
Verify：跑測試、讀 diff、給具體反饋。「第 23 行缺少對 TimeoutError 的處理，請加上 3 秒重試邏輯」，比「好像不太對」有用一萬倍。然後回到 Plan，進入下一步。
實戰：300 篇文章的 SEO 摘要
一位工程師用此方法為 300 篇文章加 SEO 摘要：先寫測試定義驗收標準，分成 8 批由獨立 sub-agent 各自處理，每個 sub-agent 的指令自包含所有必要資訊。結果：2 分鐘指令觸發 45 分鐘 AI 工作，全部通過自動測試。人類槓桿效率 1:22。
精確反饋關閉迴圈
模糊反饋讓 AI 隨機亂猜，精確反饋直接導向正確方向。精確的反饋關閉迴圈，模糊的反饋製造迴圈。
這套邏輯適用於所有 AI 協作——寫報告先規劃大綱再逐段驗證，分析資料先定義具體問題再檢查數字合理性。
AI 的速度是禮物，缺乏結構的速度是詛咒。建立小步驗證的節奏，才是與 AI 協作的核心能力。
References
- Pachaar, A. (2026). How to Vibe Code: A Developer's Playbook.
- @akshay_pachaar (2026). Thread on Plan→Execute→Verify loop.
- grapeot (2026). 以一個簡單任務為例看 AI 落地的關鍵決策. yage.ai.
常見問題
PEV 迴圈適合初學者嗎？還是太繁瑣？
對初學者反而更重要。因為初學者更容易被 AI 吐出的程式碼迷惑——Plan 階段強迫先想清楚需求，Verify 階段給出明確的驗收標準。這個框架是初學者的護欄，不是障礙。
AI 生成程式碼有 45% 安全漏洞，這個數字可信嗎？
這個數字來自特定研究條件，不代表所有 AI 生成程式碼都有這麼高的漏洞率。但方向正確：缺乏明確驗收標準的 AI 生成程式碼，確實存在更高的安全風險。