【Vibe Coding】如何用 Gemini 2.5 Pro 打造互動網頁？Vibe Coding 實戰教學指南

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為何 Gemini 2.5 Pro 是終極 Vibe Coding 引擎

Gemini 2.5 Pro 不只是一次技術迭代，而是正式讓「Vibe Coding」這個概念，從理想化變成了可行且強大的開發實踐。它的三大核心能力——多模態理解、長上下文記憶、推理式生成——從根本上解決了過去 AI 程式設計的種種限制。

超越文字：用視覺與聽覺進行程式設計

• 特性： Gemini 2.5 Pro 是原生多模態的，這意味著它可以在單一提示中，無縫地理解交錯的文字、圖像、音訊和影片。具體來說，它一次可以處理多達 3,000 張圖片、帶有音訊的 45 分鐘影片，或長達 8.4 小時的音訊。
• 對 Vibe Coding 的影響： 這項能力徹底改變了「提示」（prompt）的定義。開發者不再需要絞盡腦汁地用文字去描述一個視覺概念或介面佈局。現在，他們可以直接展示給 AI 看——一張手繪草圖、一張網站截圖，或一段參考影片。這種溝通方式更加直接、豐富，且極大地減少了因語言描述而產生的歧義。
• 實例： Google 展示的一個驚人案例是，使用者僅提供一張簡單的線條畫，Gemini 就能準確地在一部長達 44 分鐘的默片中，定位到這幅畫所描繪的場景。這不僅證明了其強大的視覺推理能力，也為我們後續的實戰教學專案奠定了基礎。當「vibe」本身就是視覺性的，用視覺來溝通無疑是最高效的方式。

終結失憶症：上下文為王

• 特色亮點： Gemini 2.5 Pro 標準支援 100 萬 token 上下文，研究中甚至測試至 1,000 萬 token。這等於 1,500 頁文件或 30,000 行程式碼！
• Vibe Coding 的影響： 解決了 AI 模型過去「只能看見一小段」的限制，讓模型真正能夠記住整個專案。現在你可以丟給它整個 repo、API 文件與歷史對話，它依然能清晰運作。
• 實例： Gemini 成功分析阿波羅 11 號任務 402 頁的通話紀錄，甚至靠一本語法手冊就能學會冷門語言「卡拉曼語」。在資訊檢索挑戰（Needle-in-a-Haystack）中，它更是以 99% 精準率完成任務。

「會思考」的開發者學徒

特色亮點： Gemini 2.5 Pro 加入了內部「思考」機制，在產生最終輸出前會先進行多步推理與規劃。這讓它在多個 benchmark 中大幅領先。

• 🖼️ UI 程式生成測試（LiveCodeBench）：69.0%
• 🔧 程式碼編輯評估（Aider Polyglot）：82.2%

Vibe Coding 的影響： 有了這項能力，模型更能產出正確、結構良好且邏輯清晰的程式碼。更重要的是，使用者的自然語言反饋能被模型有效吸收並應用在程式碼優化中，形成真正的互動式開發循環。

重點總整理：Gemini 2.5 Pro 與前代 AI 的全面對比

為了更直觀地總結 Gemini 2.5 Pro 為何能引領 Vibe Coding 的革命，下表將其與前代 AI 進行了量化比較。