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昨天與學生分享研究構想，討論近期火熱的vibe coding，它是一種新興的程式開發方式，由 OpenAI 共同創辦人 Andrej Karpathy 於 2025 年提出。指的是開發者透過自然語言（如英文）向大型語言模型（LLM）描述需求，讓 AI 自動生成程式碼，開發者則負責引導、測試與調整，而非親自撰寫每一行程式碼。
順著自己的感覺走，並且接受AI生成的coding內容，按下diff button，忽略程式碼的存在，持續調整自己的需要，接受你現在code所呈現的效果。假設開發者夠聰明與彈性的話，有時diff的結果會偏離原先期待的設計結果，帶來出其不意的好，不同於事先能預期的好。
環顧設計學的發展歷程中，設計行為與語意內容是緊密關連，譬如現代主義的Louis Sullivan提出的「形式追隨功能」（Form follows function），可說是一種設計語意學的經典論述，物體的外觀應該直接反映其用途，後來進入後現代，語意開始多元化與隱含符號性，人們開始思考認為設計不僅僅是功能的表達，還應該包含文化、歷史和情感的符號意義，所以像是一些家具或物品，以鮮豔的色彩和不規則的幾何形狀呈現，不僅挑戰功能主義的美學標準，更是強調設計的情感和文化語意。
當然，設計學與語意發展脈絡龐雜，並不是一下子可以說明清楚，至少可以確定的是，看到一個從單一、直接的語意，朝向複雜、多層次的語意系統演變，簡單地說，設計師不再僅僅視語意為設計的靜態屬性，而是將其視為設計師、使用者和社會環境之間的動態對話，而且在對話之中，設計行為既是語意的創造者，也是語意的解釋者和回應者。
AI讓設計行為的語意，從預設語意，演變到生成語意，以UI/UX為例，一般來說，設計語意是由設計師預先定義的，根據文化約定、心理學和個人創意來創造形式，並傳達特定的含義和功能，讓它可直覺可認知好操作。例如，按鈕的凸起設計暗示它可以被按下，滑桿的線性排列暗示可調節的數值範圍。而生成語意是，例如設計師告訴 AI「我需要一個感覺友好且易於使用的表單」時，AI 可能會生成多種implementations，每一種都建立在 AI 對過去成功設計的分析和使用者反應數據的基礎上，呈現了不同的「友好」和「易用」的解釋，而非設計師的個人理解，因此這個轉變可視為一種悖論，挑戰我們對設計作者身份和意圖的傳統理解：誰是設計語意的真正作者？是提出需求的設計師，還是生成解決方案的 AI，或者是最終通過互動來完成語意循環的使用者呢？
我們可以先忽略語意究竟是屬於誰原創的問題不談。
Vibe Coding可說是設計語意的生成與表達方法，讓開發者使用自然語言來表達設計意圖，也導致增加了設計語意的抽象層次，譬如設計師需要精確指定每個元素的位置、大小、顏色和行為，在 Vibe Coding 中開發者可以使用更高階的概念性語言，如「建立一個強調信任感的介面」或「設計一個展現永續發展的產品外觀」。另外，設計是一種固定的產物，一旦製作完成，其語意就相對固定，相對的，Vibe Coding讓設計行為實現成持續性的對話模型，使用情境具有適應性的特徵。
如何研究Vibe Coding的設計語意化的歷程呢？
從我過去對儀式感的操作與研究，進一步可以延伸到這裡。我認為，Schön & Wiggins（1992） 的看-動-看（Seeing-moving-seeing）模式、Gero & Kannengiesser（2004) 的功能-行為-結構（Function-Behavior-Structure，FBS）模型，或許可深入用來解釋 Vibe Coding的設計方法，進一步端看與理解設計語意化過程。
Schön 的看-動-看模式描述設計師的認知過程，設計師先觀察現狀（第一個「看」），然後基於這種觀察作出改變（「動」），最後評估變化的結果（第二個「看」），其「動」的循環過程反應出設計過程的反思特質，整體描述了設計過程的認知動態。而Gero 的 FBS 模型則從本體論角度分解了設計對象的組成要素，功能（Function）指設計的目的，行為（Behavior）指從結構衍生出的屬性，結構（Structure）指設計對象的組件及其關係，整體則描述了設計對象、或說設計目的的相關元素及組成。
以Schön看動看模式，融入對應Gero原所提FBS具有的八道程序，可分析如下：
第一個「看」階段
[1] Formulation（F → Be）
功能的意圖轉換為預期行為：
→設計者思考：「我需要幫助使用者追蹤飲食的應用」→「使用者能輕鬆記錄餐食，看到營養分析」。
[2] Synthesis（Be → S）
將預期行為轉譯為具體結構：
→對 AI 說：「做個直覺的飲食追蹤應用，上方有搜索欄，中間是食物列表，下方有營養摘要圖表」。
AI 將這轉化為具體代碼，創建介面、功能和視覺風格。
第二個「看」階段
[3] Analysis（S → Bs）
從結構中推導出實際行為屬性：
→發現問題：搜索功能不夠靈活，圖表過於複雜，操作需多次點擊。
[4] Evaluation（Be ←→ Bs）
評估預期與實際行為之間的差異：
→比較預期「簡單記錄」vs 實際「操作繁瑣」
→比較預期「清晰理解」vs 實際「訊息過載」
[5] Documentation（S → D）
設計結構與生成歷程的記錄：
→記下當前設計的問題點與成功之處，為下次迭代做準備。
[6] Reformulation Type 1（S → S）
重新設計結構以符合行為需求：
→對 AI 說：「保持相同佈局，但簡化搜索功能，用進度條替代複雜圖表，減少點擊次數」
[7] Reformulation Type 2（Be → Be）
調整預期行為，重新定義行為目標：
→對 AI 說：「使用者可能更需要簡單指導而非詳細數據，改為提供易懂的飲食建議」
[8] Reformulation Type 3（F → F）
從根本重新思考設計目的：
→對 AI 說：「核心應該是培養健康習慣，而非記錄數據。加入習慣養成和社群支持功能」
從Vibe Coding的生成語意方式中可知這條清楚的演變脈絡：“tell AI what to do” → “co-design with AI”，設計知識不再是預設的靜態輸入，而成為動態協商的相互生產物。為了要能進一步協助設計師/開發者掌握與理解語意，可從語意生成過程的互動關係，以及功能、行為與結構之間的轉化關係切入，可以看到設計意圖與語意化的循環過程，讓人機協作更接近人類的習慣。
AI是人類的影子，人類在哪，AI就在那...
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Schön & Wiggins(1992). Kinds of seeing and their functions in designing, Design Studies, 13 (2), p135-156.
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Gero J.S. and Kannengiesser U., (2004). The situated Function-Behaviour-Structure Framework, Design Studies, Vol.25 (4), pp.373-391.
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