從雲端 AI LLM 到本地 AI Agent:我用 Vibe Coding 升級 Remove Text Extra Spaces
去年我曾經寫過一篇文章,介紹自己第一次用 AI 幫忙做出來的小工具: AI 語音轉文字格式太亂?獨創免安裝小工具「Remove Text Extra Spaces」幫你一鍵搞定! 。 現在回頭看,那篇文章對我來說其實很有紀念價值。因為那幾乎就是我第一次真的把「我腦中的想法」,透過 AI 協助,一步一步做成一個可以用的程式。 但老實說,如果用今天的眼光回頭看,當時那種做法,其實還是很早期的 Vibe Coding。 那個時候大多還是靠線上的 AI LLM,例如 ChatGPT。你想到一個功能,就先跟 AI 描述需求。AI 回你一段程式碼。接著你再自己複製、貼上、回到本機、執行、報錯、貼錯誤訊息、再回去問 AI。很多時間不是花在做功能,而是花在來回搬運資訊,還有自己亂試、亂猜 bug 到底在哪。 講白話就是,那時候 AI 比較像是一個「很會給建議的遠端顧問」。它可以幫你想,幫你寫一段 code,可是它看不到你電腦上實際發生了什麼事。很多最後的苦工,還是得你自己扛。因為線上的 AI 就會出一張嘴。 一年後再回頭看,整個協作方式真的差很多 到了現在,我自己最有感的變化,其實不只是模型更強,而是 AI 協作的形式已經不一樣了。 現在很多工具已經不是單純的聊天型 AI,而是更接近本地 AI Agent。它不是只會跟你對話,而是真的可以進到你的工作現場,直接看專案、看檔案、看錯誤、幫你修改、幫你驗證。 我自己覺得目前很值得關注、也很值得實際試用的 AI Agent,包含像是: OpenAI 的 Codex Anthropic 的 Claude Code Google 的 Gemini 或 Antigravity 開源的 OpenClaw 這些工具的共同特點就是,它們不只是「回答問題」,而是可以直接參與工作流程。 這個差別其實非常大。 以前你要花很多時間跟 AI 解釋: 我現在資料夾裡有哪些檔案 哪個版本才是最新的 錯誤訊息長什麼樣 GUI 到底跳出了什麼畫面 哪裡改了之後又壞掉了 現在如果是本地 AI Agent,它很多時候可以自己直接去看。 它可以直接讀你的程式。 它可以直接修改程式。 它可以直接跑測試。 它可以直接幫你整理 README。 它甚至可以一路幫你把 GitHub repo、Release、打包執行檔都處理...