5 個 vibe coding 前必知的安全實踐

OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 提出的「vibe coding」概念，指僅透過與 AI 模型對話即可生成程式碼，無需深入理解程式邏輯。Apiiro 針對 Fortune 50 公司的調查顯示，此模式雖使工程師生產力提升四倍，但安全問題卻增加十倍。為降低風險，需遵循五項安全實踐。

首先，提示詞需具體並建立 Markdown 檔案。AI 模型可能為求快速交付而忽略安全機制，因此應明確指定隱私規範、存取限制及加密等防護措施，並參考 OWASP 十大漏洞清單。建議建立 .md 檔案作為持久化規則，或在 Lovable 的「Knowledge」、Replit 的「Memory」中設定資訊，使 AI 在每次提示時皆能參考。同時，選擇支援稽核日誌的工具有助於追蹤專案變更。

其次，嚴禁在聊天視窗或程式碼中存放 API 金鑰與密碼。若將程式碼推送到 Github，敏感資訊將公開暴露。應使用專屬密碼管理器，並利用 Replit、Lovable 或 Vercel 提供的「environmental variables」或「secrets」功能。若工具無此功能，需建立 .env 檔案並將其加入 .gitignore，確保不公開且不出現在前端。可使用 TruffleHog 工具檢查是否意外洩漏敏感資訊。

第三，保護應用程式資料。