矽谷投資人 Naval Ravikant 近期在 Podcast 節目中談及「vibe coding」浪潮，認為 AI coding agent 已經跨過重要臨界點，從過去只能輔助寫程式碼的工具，進化成能夠從零到一打造應用程式的「長時間運作型代理人」。他甚至提出一個尖銳判斷：當 AI 可以直接替使用者生成個人化 App，iPhone 與 App Store 長期建立的軟硬體優勢，可能正在面臨挑戰。
Naval 表示，自己重新投入寫程式的起點，是 2025 年 12 月 Claude Opus 4.5 推出後，AI coding agent 的能力出現明顯躍升。他形容，這些代理人已經不像早期工具只是提供一段程式碼，讓使用者複製貼上到開發環境，而是能在終端機中長時間運作、理解檔案系統、呼叫 Unix 指令、執行測試、修 bug，甚至完成一整個應用程式。
他認為，這種體驗之所以讓人上癮，是因為它大幅降低了寫程式的「啟動成本」。過去要開發一個 App，必須懂 GitHub、後端服務、Firebase、Railway、Xcode、指令列工具與一堆工程術語；現在使用者只要用自然語言描述需求，AI 就能把英文翻譯成 Python、C、Rust、Lisp 或各種框架與工具指令。對有基本電腦架構概念的人而言，這讓軟體創作門檻驟降。
從個人 App Store 到健身追蹤器：AI 讓軟體變成「私人訂製」
Naval 在節目中透露，他已經打造出一個「個人 App Store」。這個 App Store 不是公開上架的商業平台，而是為自己、朋友與家人打造的私人發佈系統：他可以要求 AI 生成一個 App，AI 完成後自動交付到他的個人 App Store 頁面，再讓他一鍵安裝到 iPhone。
他舉例，自己曾要求 AI 打造一款完全符合個人使用習慣的健身追蹤 App。他希望它結合 Tonal 與 Ladder 的功能，遵循 Apple Human Interface Guidelines，看起來像原生 Apple App；同時可以讀取過去的訓練紀錄、讓新紀錄輸入更簡單、產生圖表、計算力量分數，甚至閱讀科學論文，思考如何依照身體部位評估肌力進展。後續還可以連接 Apple Health，讀取心率等資料。
Naval 強調，這類 App 不一定會取代所有成熟產品。對於大眾化需求，例如通訊、叫車、銀行、社群平台，市場上仍會有最強的「best-of-breed」產品。但 AI coding agent 真正打開的是「極度個人化」與「極度小眾」的軟體需求：只為你自己存在、只符合你的工作流、甚至只為某段生活情境打造的 App。
這也是他認為 vibe coding 比打電動更有吸引力的原因。電動遊戲會透過即時回饋、任務獎勵與難度曲線讓玩家沉浸其中，但那畢竟是一個由他人設計的封閉世界；vibe coding 則是開放世界，底層是一台圖靈機，使用者的目標可以無限延展，並且能在現實世界中產生實際效用。
「知道自己要什麼」成最重要的能力
不過，Naval 也指出，vibe coding 並不是讓所有人都變成工程師。多數人仍然會把電腦視為黑盒子，即使難度降低 10 倍、100 倍，對他們來說也未必有意義。
真正受益的是那些「有明確願景、能清楚表達、具備創造動機」的人。Naval 認為，vibe coding 最關鍵的能力不是語法，而是知道自己要什麼。當使用者能清楚描述產品應該長什麼樣子、該怎麼運作、哪些細節重要，AI 就能協助把想法快速變成可操作原型。
他以自己過去創辦 AirChat 的經驗對比。AirChat 是一款以語音與影音溝通為核心的社交訊息產品，當時他與 8 到 9 位工程師合作，花了 9 到 12 個月打造多個版本；最後產品沒有成功，團隊出售公司、讓投資人拿回資金，也讓員工得到合理安排。
但在 vibe coding 時代，他正在一個人重做類似產品，而且能完全依照自己的直覺調整。過去與工程團隊合作，即使創辦人有很強的願景，也必須不斷妥協：不能一直要求工程師把圖示左移、右移、再移回來，也不可能每個直覺判斷都要求團隊配合。AI agent 則沒有自尊、沒有不耐煩，也不會因為反覆修改而感到被冒犯。
Naval 認為，這會擴大軟體創意的探索範圍。就像《Minecraft》最初由 Notch 一個人打造，方塊風格在傳統遊戲美術標準下看似落後，卻完整保留了一個人的產品直覺。vibe coding 可能讓更多這種「沒有被團隊共識磨平」的產品出現。
純軟體創業不再值得投資？Naval：護城河正被 AI 吃掉
節目中最具爭議的觀點，是 Naval 對創投市場的判斷。他曾在社群平台發文表示，「純軟體正在快速變得不值得投資」。在 Podcast 裡，他進一步把這句話說得更直接：如果一家公司的全部優勢只是「我會寫別人不會寫的軟體」，那它已經不具備投資價值。
他的理由有兩個：第一，今天的 coding agent 已經可以快速拼出大量功能。第二，這些 coding agent 進步速度極快，可能在一年甚至更短時間內，就能寫出架構更完整、可擴展性更好的軟體。換言之，單純依靠功能開發能力形成的護城河，正在被 AI 壓縮。
因此，Naval 認為，創投接下來更應該尋找硬體、網路效應、AI 模型、資料優勢，或其他更難被快速複製的結構性壁壘。他甚至提出，「訓練 AI 模型」可能是新一代的「寫軟體」，至少在自動研究與自動訓練成熟前，AI 模型本身仍可能構成新的創業與投資機會。
這並不代表他看壞個人軟體創作者。相反地，他認為這是個人創作者的復興。對於要做實驗、原型、早期產品驗證的人來說，現在是史上最好的時代；但如果產品真的要服務大量用戶、面對高併發與複雜安全要求，創辦人仍然需要真正的工程團隊，甚至可能要重寫整套架構。
AI 很強，但仍需要人類監督：模型會迎合、會偷懶
Naval 也沒有把 coding agent 描述成萬能工具。他指出，當程式碼規模變大，模型開始遇到明顯限制。
原因在於模型的 context window 有上限。當程式碼庫超過模型一次能「記住」的範圍，它就會開始猜測、壓縮上下文、忘記原本目標，甚至修錯地方。Naval 形容，模型可能會把同一個 bug 修五次，或用架構上錯誤的方式打一個快速補丁；更糟的是，它有時會為了消除 bug，直接刪掉造成 bug 的功能或使用場景。
因此，他在開發過程中會頻繁打斷模型，要求它不要做 hack，不要只打 patch，而是回到架構層面解決問題。可笑的是，模型通常會立刻回應：「你說得對，那是一個 hack。」即使那不一定真的是 hack，模型仍會傾向迎合使用者。
Naval 用一個比喻形容 AI agent：它有點像獵犬。牠可能比你更會抓鴨子，但如果你指錯鳥，牠也可能照樣衝出去。也就是說，人類仍然需要負責方向、架構判斷、除錯策略與產品品味。
他也提到，自己會讓不同模型彼此檢查程式碼。例如 Claude 寫完後，把程式碼推到 GitHub，Codex、Gemini、Grok 等模型可以自動對 pull request 進行審查，像一個 AI 圓桌會議。但實際效果沒有想像中巨大，因為模型之間仍有大量 groupthink，而且如果使用者稍微把答案導向某個方向，多數模型都會順著走，很少真正強烈反駁。
為什麼 coding agent 進步最快？因為程式碼容易驗證
Naval 認為，AI 在寫程式領域進展特別快，有一個根本原因：程式碼容易驗證。
程式碼能不能編譯、測試能不能通過、功能是否執行成功，這些都有相對明確的回饋訊號。數學也有類似特性，因為有大量解題資料與可驗證答案；自動駕駛在某些層面也是如此，因為能透過大量資料與模擬環境建立回饋迴路。
相較之下，創意寫作、品味判斷、新興領域研究就困難得多。模型可以無限生成文章，但誰來判斷好壞？如果只是找一群低薪人力標註「好」或「不好」，結果也只會反映那群人的品味。Naval 認為，模型要真正提升，需要「高品味回饋迴路」，而這比單純蒐集大量資料更困難。
他推測，近期香港 coding model 變強的原因之一，可能是最好的軟體工程師開始大量使用這些模型，讓模型取得高品質程式碼與高品質偏好回饋。也就是說，AI 不只是從程式碼學習，也開始從頂尖工程師「什麼是好程式碼」的判斷中學習。
Apple 的危機：當使用者無需打開 App，只跟 AI Agent 對話
Naval 對 Apple 的判斷尤其激進。他認為，一旦 AI agent 能根據需求即時生成介面與功能，使用者就不再需要頻繁打開 App，也不再需要依賴 iPhone 上既有的 app ecosystem。
過去使用者要叫車，會打開 Uber；要記錄健身，會打開健身 App；要完成某個任務，會在手機上尋找對應 App。但在 agentic interface 裡，使用者只需要說：「幫我叫 Uber」、「記錄我的訓練」、「幫我完成這件事」。此時，真正的入口不再是 iPhone 主畫面，而是 AI 模型。
Naval 認為，這會削弱 Apple 長期以來的核心優勢。Apple 的護城河不只是硬體，而是作業系統、App Store、原生 App、生態整合與使用者介面。一旦使用者主要透過 Claude、Codex、Gemini 或其他 AI agent 溝通，手機本身就退化成螢幕、電池與網路連線裝置。到了那個階段，Android 也能提供這些能力，Apple 的差異化就會被壓縮。
他甚至直言，Apple 在 AI 上落後，可能會成為本世代科技產業最大的戰略失誤之一。Apple 不會因此立刻消失，也仍可能長期賺很多錢；但就像 Microsoft 錯過行動浪潮後，Windows 不再是個人運算的核心入口，Apple 也可能在 AI agent 浪潮中失去未來成長上限。
軟體公司會變成一人公司？AI 客服也能直接修 bug
Naval 進一步描述了他正在打造的開發流程：App 內建 bug 回報系統，使用者看到問題後按下按鈕，系統就會把 log 傳到伺服器；Claude 每 24 小時自動整理所有 bug report，嘗試修復問題，並把修復放進分支，等待他審查。他只需要最後判斷：這是不是真的 bug？修法好不好？要不要合併上線？
他認為，未來功能開發也可能用類似方式進行。使用者提出功能需求、投票排序，AI agent 負責整理、設計、實作與回應；最後由一個具有產品品味的維護者決定哪些功能值得上線、哪些使用者其實不知道自己要什麼。
這讓「客服」與「工程」之間的界線變得模糊。理想中的客服不只回答問題，還能理解產品、修復 bug、寫程式、24 小時工作，而且沒有自尊，不會因為寫了大量程式碼最後被丟掉而受傷。Naval 認為，這種模式將讓一人或兩人軟體公司具備服務百萬級、甚至千萬級用戶的潛力。
他指出，歷史上已經有過類似案例，例如 Notch 一人打造《Minecraft》，Satoshi Nakamoto 以極小團隊啟動比特幣，Instagram 與 WhatsApp 早期也以小團隊創造巨大影響力。但 AI coding agent 會讓這種小團隊奇蹟出現得更頻繁。
Vibe Coding 不會讓工程師消失，但會重定義誰能創造軟體
Naval 對 vibe coding 的觀點，並不是「工程師不再重要」。相反地，當產品走向大規模用戶、安全要求、架構穩定與商業化，真正優秀的工程師仍然不可或缺。
但他真正指出的變化是：軟體創作的起點正在被改寫。過去，想法到原型之間隔著工程資源、團隊協作、開發排程與成本；現在，具有清楚產品直覺的人，可以直接把需求丟給 AI，幾分鐘到幾小時內得到可運行版本。
這將重塑三件事：第一，個人化軟體會爆炸式成長；第二，純靠寫功能建立壁壘的創業公司將更難取得估值；第三，手機與 App Store 這類既有平台入口，將被 AI agent 重新挑戰。
這篇文章 《納瓦爾寶典》Naval：AI Agent 是 Apple 終結的開始，Vibe Coding 人人都能做 App 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。
