【Vibe Coding】不會寫程式也能做系統！Lovable 對話式開發完整教學：30 分鐘打造活動點名系統

2026 年，AI 正在改變軟體開發的遊戲規則。你不需要花數年學習程式語言，不需要理解什麼是前端後端，只要會打字、會描述需求，就能開發出完整的 Web 應用程式。

這不是科幻小說，而是我親身實踐的經驗。作為一名社群小編，我用一個下午的時間，透過 Lovable AI 開發工具，完成了一個具備報到管理、Slack 通知、資料匯出的活動點名系統——而且沒寫半行程式碼。

這篇文章將完整記錄我的開發過程，包括每一句提示詞、每一個決策思考，讓你也能複製這個成功經驗。

什麼是 Vibe Coding？用「聊天」取代「寫程式」的開發革命

AI 對話式開發的核心概念

Vibe Coding 是 2024-2025 年快速崛起的開發方式，核心理念是：用自然語言描述需求，由 AI 自動產生完整程式碼。

傳統開發流程長這樣：

需求分析 → 設計資料庫 → 寫前端程式 → 寫後端 API → 測試除錯 → 部署上線
（需要 2-4 週，需要工程師）

Vibe Coding 流程是：

跟 AI 描述需求 → AI 自動生成 → 預覽調整 → 一鍵部署
（只需 1-2 小時，任何人都能做）

為什麼叫 Vibe Coding？

因為你不需要精確的技術語言，只要描述出「感覺」(Vibe)，AI 就能理解並實現。

❌ 傳統方式：「建立一個 RESTful API endpoint，接收 POST request，驗證 JWT token...」
✅ Vibe Coding：「我想要點名後自動發 Slack 通知」

誰適合使用 Vibe Coding？

這個開發方式特別適合：

• 社群小編：想做活動報名、問卷收集工具
• 產品經理：需要快速驗證 MVP 原型
• 新創團隊：預算有限，想自己開發內部工具
• 個人創作者：有點子但不懂技術的人

【Vibe Coding 教學】用 Lovable 把你的 Prompt 變成完整可交付專案（附 GitHub＋自動部署）

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AI郵報Vicky Tsai

實戰教學：用 Lovable 建立活動點名系統

接下來進入實戰環節。我將示範如何從零開始，用對話建立一個完整的活動報到系統。

專案需求說明

這是一個真實情境：公司每月舉辦實體活動，需要管理三種參加者：

• 講者 (5-10 人)：需特別招待的貴賓
• 員工 (20-30 人)：內部同仁
• 來賓 (50-100 人)：客戶或合作夥伴

以前的做法：

• 用 Excel 製作報到表，現場列印
• 工作人員手寫打勾
• 活動結束後人工輸入電腦統計
• 想通知團隊？手動複製貼上到 Slack

理想系統應該：

• 📱 用手機就能快速點名
• ⚡ 點名立即更新，避免重複報到
• 📊 一鍵匯出 CSV 報表
• 🔔 自動發 Slack 通知全公司

第一步：建立專案基礎架構

註冊並登入 Lovable 後，點擊「New Project」，開始第一輪對話。

我的提示詞：

我想建立一個活動報到系統，需要以下功能：

1. 可以建立多個活動（活動名稱、日期）
2. 每個活動有參加者名單，包含：姓名、公司、類別
3. 參加者類別分為三種：講者、員工、來賓
4. 可以標記報到狀態，記錄報到時間
5. 介面要適合手機使用，因為會在現場操作

請幫我設計資料庫結構和基本頁面

大約 30 秒後，我看到：

• 一個活動列表頁面，可以新增活動
• 點進活動後，可以看到參加者名單
• 每個參加者有「點名」按鈕
• 介面在手機上顯示完美

重點心得：第一次對話不用太完美，先把核心功能描述清楚，細節後面再調整。

第二步：優化搜尋與點名體驗

實際測試後，我發現幾個問題：

1. 活動現場人多，搜尋不夠快
2. 搜尋結果太模糊（搜「王」會跳出所有姓王的）
3. 手指容易誤觸點名按鈕
4. 已報到的人混在未報到裡，難以辨識

我的提示詞：

請優化以下體驗：

1. 將搜尋改為前綴比對，輸入「張」就能找到「張小明」，更適合現場快速查找

2. 降低搜尋延遲，要即時反應（50ms 內）

3. 點名時跳出確認對話框，避免誤觸
   - 顯示：「確定為 XXX 報到嗎？」

4. 預設只顯示「未報到」的人
   - 加一個切換開關，可以查看已報到名單

第三步：加入匯入名單功能

活動前，我們通常已經有 Excel 名單，總不能一個個手動輸入吧？

我的提示詞：

請加入「批次匯入參加者」功能：

1. 可以上傳 CSV 檔案
2. CSV 格式：姓名,公司,類別
3. 範例資料：
   張小明,ABC公司,來賓
   李小華,XYZ科技,講者
   王大明,,員工

4. 匯入前預覽資料，讓我確認
5. 如果 CSV 格式錯誤，要提示錯誤訊息

實測結果：

我準備了一個 100 人的 CSV 檔案，拖進去上傳，3 秒完成匯入。介面還會提示：

✅ 成功匯入 100 筆資料
   講者：5 人
   員工：25 人
   來賓：70 人

這個功能讓活動準備時間從 30 分鐘縮短到 30 秒。

第四步：加入報表匯出功能

活動結束後，老闆要看數據報告怎麼辦？

我的提示詞：

請加入 CSV 匯出功能：

1. 匯出按鈕放在活動詳情頁右上角
2. 匯出內容包含兩部分：

【統計摘要】
- 總人數、報到人數、報到率
- 各類別統計（講者、員工、來賓的報到率）

【詳細名單】
- 姓名、公司、類別、報到狀態、報到時間

3. 檔案命名：活動名稱_日期.csv
   例如：2024春季發表會_2024-03-15.csv

匯出範例：

下載的 CSV 打開後長這樣：

活動統計,,,,
總人數,100,,
已報到,85,,
報到率,85%,,
,,,,
類別,總數,已報到,報到率
講者,5,5,100%
員工,25,24,96%
來賓,70,56,80%
,,,,
詳細名單,,,,
姓名,公司,類別,報到狀態,報到時間
張小明,ABC公司,來賓,已報到,2024-03-15 14:32:15
李小華,XYZ科技,講者,已報到,2024-03-15 14:28:03
...

直接貼進 Google Sheets 或 Excel，一秒生成視覺化圖表！

第五步：整合 Slack 即時通知

最後一個需求：團隊成員想即時知道「誰報到了」，這樣才能即時接待重要來賓。

準備工作：取得 Slack Webhook URL

1. 到 Slack 工作區設定
2. 建立「Incoming Webhook」
3. 選擇要發送的頻道（例如：#活動報到）
4. 複製 Webhook URL（格式：https://hooks.slack.com/services/XXX/XXX/XXX）

我的提示詞：

請整合 Slack webhook 通知功能：

1. 當有人報到時，自動發送訊息到 Slack 頻道
2. 訊息格式：
   ✅ 新報到通知
   活動：2024春季發表會
   姓名：張小明
   公司：ABC公司
   類別：來賓
   時間：14:32

3. 當取消報到時，也要發通知（用 ❌ 圖示）

我的 Webhook URL 是：https://hooks.slack.com/services/YOUR/WEBHOOK/URL

實際效果：

當我在手機上點名「張小明」報到後，Slack 頻道立刻收到通知：

✅ 新報到通知

活動: 2024春季發表會
姓名: 張小明
公司: ABC公司
類別: 來賓
時間: 14:32

團隊成員即時掌握現場狀況，可以立刻安排接待！

提示詞工程實戰：如何讓 AI 精準理解你的需求

透過這個專案，我整理出一套高效提示詞撰寫法則。

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AI郵報Vicky Tsai

✅ 好的提示詞範例

範例 1：描述功能時說明「為什麼」

❌ 不好的提示詞：

加個確認按鈕

✅ 好的提示詞：

點名時要有確認對話框，因為活動現場人多，
工作人員容易手指誤觸，導致重複報到或報錯人

差異： AI 理解了「防止誤觸」的目的，會自動設計合適的 UI（例如按鈕大小、位置）

範例 2：提供具體範例資料

❌ 不好的提示詞：

匯出要包含統計資料

✅ 好的提示詞：

匯出 CSV 要包含：
【統計摘要】
- 總人數、報到人數、報到率
- 各類別報到率

【詳細名單】
- 姓名、公司、類別、報到時間

範例：
總人數,100
已報到,85
報到率,85%

差異： 給範例格式，AI 可以精準產生你要的輸出

範例 3：描述使用情境而非技術細節

❌ 不好的提示詞：

搜尋用 fuzzy matching algorithm

✅ 好的提示詞：

活動現場人多，工作人員要快速找人。
搜尋「張小明」應該只顯示完整符合的結果，
不要顯示「張大明」、「張小華」這些相似的名字

差異： 非技術人員不需要知道演算法名稱，描述「使用場景」即可

提示詞黃金法則總結

完整系統功能展示

經過 5 輪對話（約 30 分鐘），最終完成的系統具備：

核心功能清單

✅ 活動管理

• 建立多個活動
• 設定活動名稱、日期
• 刪除活動（含確認對話框）

✅ 參加者管理

• 批次匯入 CSV
• 手動新增參加者
• 三種類別分類（講者/員工/來賓）
• 搜尋功能（精準比對）

✅ 點名系統

• 一鍵報到
• 確認對話框防誤觸
• 記錄報到時間
• 可取消報到

✅ 篩選與檢視

• 全部/未報到/已報到 切換
• 按類別篩選
• 即時更新報到統計

✅ 資料匯出

• CSV 報表下載
• 包含統計摘要
• 自動檔名命名

✅ Slack 整合

• 報到即時通知
• 自訂訊息格式
• 支援多頻道

✅ 手機優化

• 響應式設計
• 大按鈕易點擊
• 快速搜尋列

技術架構（自動生成）

雖然我們沒寫程式碼，但 Lovable 背後自動建立了：

前端 (Frontend)

• React 18 + TypeScript
• shadcn/ui 元件庫
• TailwindCSS 樣式
• 自定義 Hooks（useEvent, useSearch）

後端 (Backend)

• Supabase PostgreSQL 資料庫
• Row Level Security (RLS) 權限控制
• Edge Functions (Slack 通知)

部署 (Deployment)

• Lovable Cloud 自動部署
• HTTPS 加密連線
• 全球 CDN 加速

所有這些，都是 AI 自動完成的。

總結：AI 開發時代，人人都是創作者

這篇教學從真實痛點出發，完整記錄了我用 Lovable 開發活動點名系統的過程。30 分鐘、5 輪對話、零程式碼，就完成了一個可以實際使用的系統。

我學到的三件事

1. 技術門檻正在消失

以前覺得「做系統」是工程師的專利，現在發現：只要會描述需求，人人都能是開發者。

2. 好的提示詞 = 好的成果

學會撰寫清晰的提示詞，比學程式語言更重要。核心是：

• 說明「為什麼」而非「做什麼」
• 給具體範例而非抽象描述
• 描述使用情境而非技術細節

3. AI 工具是放大器

Lovable 不會取代工程師，但它讓非技術人員也能參與開發。就像 Canva 沒有取代設計師，但讓每個人都能做出像樣的海報。

下一步行動

如果你看完這篇教學，躍躍欲試想開發自己的系統：

1. 列出你的痛點：工作或生活中有什麼重複性任務？
2. 到 Lovable 註冊免費帳號：lovable.dev
3. 開始第一輪對話：用本文的提示詞技巧描述需求
4. 迭代優化：一次調整一個功能，慢慢完善

記住：沒有完美的第一版，重點是開始行動。

專案資源與延伸閱讀

相關連結

• Lovable 官方網站：lovable.dev
• Supabase 文件：supabase.com/docs
• Slack Webhook 設定：api.slack.com/messaging/webhooks