在軟體發展的早期，也就是所謂的軟體1.0時代，軟體工程師需要一行一行地編寫程式碼。這種方式涉及將所有邏輯、條件判斷和數學公式都精確地寫入程式中，最終組合成一個可以運作的系統。儘管這種方法非常嚴謹，但它也受到人類心智能力的限制。隨著系統變得越來越複雜和龐大，維護和擴展這些系統逐漸成為一項沉重的負擔。
隨著深度學習技術的出現，軟體開發進入了軟體2.0時代。在這個階段，開發者不再需要手動編寫所有的邏輯。相反地，他們透過收集大量資料、設計模型，並利用神經網路來讓系統自行學習規則。在這個時代，程式碼的角色逐漸退居幕後，而資料則成為決定系統表現的關鍵因素。例如，透過大量的標註資料來訓練系統，使其能夠識別道路、翻譯語言或辨識影像。
目前，我們正邁入軟體3.0時代，這個時代的核心是大型語言模型。在這種模式下，開發者不再需要逐行編寫程式碼，也不必完全依賴訓練資料。取而代之的是，開發者需要具備與模型進行有效對話的能力。提示（prompt）成為新的程式語言，而自然語言則成為新的介面。這種開發方式有時被稱為Vibe Coding，它允許開發者用自然語言表達想法，並透過反覆修正和與模型對話，最終獲得想要的結果。不過，要建立一個真正可用的產品，仍然需要確保系統在所有情境下都能正常運作，這也意味著需要新的測試流程、更嚴格的驗證方式以及適當的人工監督。
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