你會寫 PRD，卻還做不出 MVP？這篇 vibe coding 工具指南寫給懂 AI 的產品人
一、你其實已經走在對的路上了
如果你會搭配 ChatGPT 寫出 PRD（如果你沒看懂這是什麼，那這篇不是寫給你看的），甚至已經練到能讓 AI 根據你的描述自動產出功能分頁、使用者流程、資料欄位規劃，那麼你其實已經跨過了第一道最難的門檻：你能說清楚你的產品是什麼。
你可能也會寫 prompt 給 GPT 幫你改 code，甚至會開個 Codesandbox 做出簡單的前端 demo，或請工程師幫你把 OpenAI 的 SDK 接進來玩一個聊天小工具。
但每次當你試圖把這些「點狀的測試」串成一個真正能 demo 的 MVP，還是會卡住：
卡在你不會 deploy；
卡在你以為自己該找工程師；
卡在你無法在沒有技術支援的情況下把產品具象化。
但真相是：你不是不懂開發。你只是還沒找到一個可以讓你自己動手、但不用當工程師的落地方式。
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正如 Canva 讓非設計師也能做出品牌視覺，Notion 讓沒寫程式的人做出資料庫與工作流程，現在也已經出現了一系列「讓你寫出 PRD 後，直接做出 MVP」的 vibe coding 工具。像是 Replit 的 AI Agent，可以讓你用 prompt 寫出多頁應用、CRUD 功能甚至登入系統；又或是 v0.dev，輸入一句話就能產出乾淨好看的行銷頁面、元件組合與前端框架。
這些工具不是要你放棄找工程師。而是要你知道，你有權利自己先走第一步。
如果你已經會寫 PRD，你離做出 MVP，其實只差一個工具的距離。你不是需要學會寫後端，而是需要一個可以讓你「把想法拉出來看」的舞台。那正是 vibe coding 工具的角色。
二、為什麼你不該從『找工程師』開始
我記得有一次，有位創業者跟我說，他用 ChatGPT 寫好了完整的 PRD、甚至連 wireframe 都搭配 Figma 畫出來了。他信心滿滿，準備拿這些資料去找工程師「幫忙開發 MVP」。結果一週後他回來，語氣低落地說：「我那個工程師朋友說要先研究框架，再搞個資料庫，然後才能動前端，還要花時間部署，我問他什麼時候可以 demo，他說還不確定。」
這樣的情況，不是少數，而是普遍現象。
因為工程師最大的門檻，從來不是技術本身，而是「上下文同步」這件事。哪怕你寫得再詳細，他還是要自己搭環境、理解你的資料結構、重構思維模式、重新串接 SDK。他不是你肚子裡的蟲，也不是 24 小時 standby 的 product translator。他需要時間 catch up，也有自己的判斷節奏。
但對你來說，那些時間都是在等一個「也許會走錯」的方向落地。我們其實都高估了工程師能「聽懂」我們想做什麼的速度，卻低估了自己能「先試做看看」的能力。這正是為什麼現在開始，不一定要從找工程師開始。
因為，你手上已經有了一種新的選項：先用 vibe coding 工具快速拉出第一版 MVP，用自然語言 prompt 直接生成畫面、功能與邏輯流程。不是工程師不重要，而是在這個時間點，快速產出產品才是首要關鍵。
你只需要像對 GPT 一樣對它說：「我要做一個讓使用者可以註冊、上傳照片，然後收到 AI 生成圖片的工具」，它就能幫你拉出登入頁、後台結構、資料儲存邏輯，甚至部署連結。你不是交出 PRD 就沒事了，而是可以自己成為那個先動手實驗的人。
這樣的原型，不一定完美，但卻有一個致命優勢：它讓你的錯誤，變得便宜。
與其讓工程師花一週做出來再發現流程不通，不如自己花兩小時用 Replit Agent 或 v0.dev 拉一版出來驗證邏輯、修改 prompt、立刻重來。你會發現，有些你以為要交給技術處理的問題，其實根本就不需要寫 code，只是你沒有那個工具罷了。
先自己錯過，才知道哪裡該請人。這才是對產品負責任的方式。
三、vibe coding 工具怎麼選？看你的 MVP 長什麼樣
當你願意不再等工程師，而選擇自己先動手試做，那你接下來會面臨一個新的問題：那我該用哪一個 vibe coding 工具？這其實就像設計師在選工具時，會看這次是要做品牌識別、還是社群貼文。產品人也需要先問自己一個問題：
「我這次要驗證的 MVP，長得像什麼？」
這不是在問你會不會寫程式，而是在問你：你要做的，是不是可以拆成具體的畫面、互動、流程？每一種 MVP 的型態，對應的工具其實已經很成熟了。你不需要一次學會全部，而是挑選最貼近你當下需求的那一個工具，就好。
以下是我整理的對照表，讓你用產品人的語言，去對應這些 vibe coding 工具的「使用情境」：
這些工具的目的，並不是取代工程師，而是讓你在還沒請工程師加入前，就已經先把產品 prototype 拉出一個能被「看見、體驗、微調」的雛形。
這麼做有一個極大的戰略優勢：到工程師真正加入的那一天，你不是從 0 開始解釋，而是從 1.5 開始共創。你提供的就不只是「一份靜態 PRD」，而是一個半成品的互動模型、一個可以 fork 的 Replit 檔案、一組可以測試的 API 節點，這些都是工程師更容易接手、也更容易信任你產品判斷的起點。
而你自己，也不再是「等候被開發」的產品人，而是一個可以自己主導早期驗證節奏、能快速測出錯的創造者。
四、如果你要挑一個工具，該怎麼選？
前面我們談過了三件事：
你不是不懂開發，只是缺少一個能自己驗證產品的實作舞台；
你不需要一開始就找工程師，因為「犯錯變貴」往往來自過早外包還沒釐清的需求；
你可以先用 vibe coding 工具自己拉出 MVP，透過 prompt、拖拉、可視化流程來驗證功能、調整流程、確認可行性。
那麼問題來了：這麼多工具，我到底該從哪一個開始？
這邊給你一個最簡單的選擇邏輯：你只需要回答這兩個問題。
🧭 你是視覺操作派？還是熟 CLI / code base？
也就是說，你比較喜歡像 Canva 一樣拖拉設計？還是已經能熟練操作 Replit、Terminal、Prompt 工具、GitHub？
⚙️ 你要驗證的是「畫面」？還是「邏輯」？
換句話說，你現在的 MVP 比較像是一個靜態的 UI 測試、行銷頁面，還是需要登入、後台、資料儲存、API 溝通？
當你把這兩條軸線交叉起來，我們就可以很快幫你找到定位：
👤 角色對應建議（看你是哪一種產品人）
設計出身，重視 UI 驗證、前期投放測試
→ 選 v0.dev：快速生成畫面，丟給使用者看反應，最適合做 Landing Page MVPPM 出身，需要驗證資料流程與使用者註冊機制
→ 選 Replit AI Agent：prompt 指令直接產出有登入、CRUD、資料庫結構的完整專案行銷出身，想做出聊天機器人／GPT plugin
→ 選 Langflow + Claude：像拼圖一樣組合 prompt、API 與輸出介面，無需寫程式也能測 chatbot UX創業者型產品人，喜歡自己 prompt 多模型測試
→ 選 Gemini CLI + local server：適合熟 GPT API、AutoGen、RAG 工具鏈的人，MVP 可以跑得很深
選擇的核心其實只有一句話：選你能上手的，而不是選最強的。就像以前很多人都會問我筆電要挑哪一台才好，我就說：你每天都要看它超過 8 小時以上，請挑你看得順眼、摸的舒服的，比較他的規格效能都還要重要更多。
你不是要拿這個工具去做 1,000 萬用戶的產品；你是要用這個工具快速證明你的直覺對不對、你的流程跑不跑得通、你的使用者願不願意花時間在這上面。
當你搞清楚這一點，你就會知道，不是工具限制了你，而是你還沒用對方式進場而已。
五、別再等工程師，先讓 AI 幫你實作 1.0
如果你讀到這裡，請你記得一件事：你不是沒能力做 MVP，只是還沒用對方式。
很多產品人總以為做出產品，一定要先找到工程師。但其實真正的關鍵不是「能不能做出來」，而是「你能不能不靠別人，就先拉出一個可以讓自己理解與修正的版本」。PRD 是你對產品的承諾，vibe coding 工具，則是你自己實現這個承諾的第一個夥伴。
你已經會用 GPT 寫需求、會讓 Claude 幫你重構邏輯，甚至知道怎麼用 Figma 畫 wireframe、怎麼畫 user flow，你可能還會用 Notion 排 timeline、用 Google Sheet 寫商業模型。
那麼你要做出 MVP，其實只差一個環節：動手把這些想法拼湊出「可點擊、可互動、可修正」的第一版產品。
這不是妄想。
你會寫 PRD
會 prompt GPT
知道用 Figma 畫 wireframe
也熟 persona、懂商業邏輯
這樣的你，絕對有資格用 v0.dev 或 Replit，做出你的第一版產品。不需要請人架伺服器，也不需要一開始就找工程師開 sprint。你只需要打一段 prompt，像你平常對 GPT 那樣，把產品說清楚，剩下的，就交給工具幫你拉出原型，再由你調整、驗證、修正。
當這個原型跑起來的那一刻，不只是產品的起點，也是你角色轉變的起點。從一個等人實作的提案者，變成能自己驗證、自己學習、自己成長的創造者。下一次當工程師問你：「你這個產品真的會有人用嗎？」你不需要拿出報表，也不需要解釋邏輯。你只要打開 Replit，讓他親自點一次那個流程。
這才是最強的說服方式，也是最小、最有力的 MVP 精神本質。
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