標榜由 AI 協助開發、整合台灣超商即期品資訊的 App「惜食獵人」,近日在社群引發關注。
該產品主打即時查詢附近即期商品與到貨通知,開發者更稱僅花兩週、透過 AI 工具完成開發。
然而,上線不久即遭質疑,不只涉及 API 授權問題,還爆出嚴重資安漏洞,甚至可能讓使用者家中精確 GPS 座標外洩。
這也凸顯「vibe coding」的風險:當開發者本身缺乏工程訓練,往往無法判斷什麼是「好的程式」,更難辨識潛藏的安全問題。
於是當 AI 產出看似可用的結果時,就容易照單全收,甚至直接推向市場。
儘管開發者在外界提醒後進行修補,但後續檢測顯示僅部分修復,核心風險仍未排除。
換言之,問題不只是「寫錯程式」,而是整體系統設計從一開始就缺乏對資安的基本理解。
與其說 AI 會取代工程師,不如說它更像加速器。
它可以處理低階與重複工作,但真正關鍵的,仍是那些知道什麼叫「寫得好」、什麼需要重做、哪些風險不能碰的工程師。
AI 帶來的現實影響,是提升效率,而不是取代判斷。
就像未經訓練的 AI 寫不出好文章,音樂品味很差的人也只做得出他那種品味的歌。
當 AI 可以讓效率提升五倍時,你會用它來減少五倍人力,還是創造五倍產出?
Vibe Coding 應用程式「惜食獵人」爆資安漏洞
加密城市報導,近日一款標榜由 AI 協助開發、整合台灣超商即期品資訊的 App「惜食獵人」,在社群上引發關注。
該產品主打可即時查詢附近即期商品與到貨通知,開發者更強調僅花約兩週、透過 AI 工具完成開發。
然而,上線不久即遭工程師與網友質疑,不僅涉及 API 授權爭議,更爆出嚴重資安漏洞,甚至可能導致使用者家中精確 GPS 座標外洩。
根據 Zeabur 工程師指出,只要使用該 App 並開啟定位功能,相關座標資料就會被寫入資料庫,且未經妥善保護直接暴露於公網。
儘管開發者在外界提醒後進行修補,但後續檢測顯示僅部分修復,核心風險仍未排除。
換言之,問題不只是「寫錯程式」,而是整體系統設計從一開始就缺乏對資安的基本理解。
AI 可以取代人類工程師?你要先知道什麼是好的程式
這起事件也讓外界再次關注一種近來流行的開發模式:所謂的「vibe coding」,也就是非技術背景的人,依靠 AI 工具快速生成產品原型甚至直接上線營運。
這類模式的優勢在於速度極快,但風險同樣明顯:當開發者本身缺乏工程訓練,往往無法判斷什麼是「好的程式」,更難辨識潛藏的安全問題。
於是當 AI 產出看似可用的結果時,就容易照單全收,甚至直接推向市場。
從這個角度來看,「惜食獵人」的問題,並不只是 AI 出錯,而是人沒有能力判斷 AI 做得對不對。
當系統出現漏洞時,也只修補表面問題,而非回到架構層重新檢視,導致風險持續存在。
這正好呼應先前報導關鍵的觀察:有被訓練過、已經具備判斷能力的人,搭配 AI 會是如虎添翼;但如果缺乏這種能力,AI 反而可能放大錯誤。
(AI 能做 80 分,做不到 100 分的人註定淘汰!麥肯錫、哈佛校友建議新鮮人這樣做)
你會用 AI 減少五倍人力,還是提升五倍生產力?
實際上,AI 在寫程式上的角色,更接近「加速器」而非「替代者」。
它可以快速完成重複性高、結構明確的低階工作,大幅提升開發效率,但無法取代對品質的判斷與對系統的整體理解。
真正有價值的工程師,仍然是那些知道什麼叫「寫得好」、什麼情況需要重構、哪些風險不能忽視的人。
這也與企業中的管理角色類似。
經理人的價值,從來不只是執行,而是判斷什麼方向是對的、什麼結果不能接受、什麼問題需要重做。
某種程度上,公司是在借用這些人的「眼光」來做決策。
AI 可以幫忙產出,但無法取代這種判斷能力。
因此,即使市場上不斷出現「AI 將取代工程師」的說法,以目前的發展來看,更實際的影響仍是節省人力與提升效率,而不是完全替代。
在一個核心團隊中,能夠判斷品質與風險的資深工程師,反而會變得更加關鍵。
問題也因此回到每個人面前:當 AI 可以讓效率提升五倍時,你會選擇用它來減少五倍的人力,還是創造五倍的產出?
這篇文章 當任何人都能 vibe coding 寫 App,AI 會取代不知道什麼是好的那群人 最早出現於 鏈新聞 ABMedia。