三千員工裡有兩千人兩週就變成開發者：monday.com 的 Vibe Coding 實驗

本文整理自《AI and the Future of Work》2026 年播出的第 383 集。

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兩週，兩千人，從零開始造 App

monday.com 有三千名員工。當他們在內部先行推出 Monday Vibe 這個 vibe coding 工具時，Lereya 預期會有不錯的採用率，但實際數字還是超出他的想像：兩週之內，超過兩千名員工自己動手建了應用程式。

這些不是工程師。專案經理幫自己做了一個 OKR 追蹤儀表板，附帶自動化報告功能。HR 團隊建了一套全新的員工入職流程。客戶成功團隊造了一個 AI 驅動的續約規劃工具。每個應用程式的介面和邏輯都不一樣，因為每個人根據自己的工作需求去描述，AI 就幫他們生成對應的解決方案。

monday.com 技術長丹尼爾．萊雷亞（Daniel Lereya）說，這是他看過「成為一個建造者的門檻最低」的時刻。過去你需要會寫程式、懂資料庫、理解 API 才能造軟體。現在你只需要能用自然語言描述你要什麼，平台就能把它變成一個可以運作的應用程式。

Monday Vibe 是什麼

Monday Vibe 是 monday.com 建在自家平台之上的 vibe coding 工具。「Vibe coding」這個概念最早由前 Tesla AI 主管安德烈．卡帕西（Andrej Karpathy）在 2025 年初提出，指的是用自然語言描述你想要的軟體功能，讓 AI 來處理實際的程式碼撰寫。你不需要看懂程式碼、不需要理解技術架構，你只要知道你想要的結果是什麼。

Monday Vibe 的獨特之處在於它不是一個獨立的程式碼生成器。它建立在 monday.com 平台之上，這意味著生成出來的應用程式自動繼承了平台的權限控制、資料結構、整合能力和治理機制。你不是在真空中造一個孤立的小工具，你是在一個已經連接了你所有工作資料和流程的平台上，快速建造客製化的解決方案。

根據 Motley Fool 2026 年 2 月的報導，Monday Vibe 是 monday.com 公司史上最快突破一百萬美元年度經常性營收的產品，速度比他們的明星產品 monday CRM 還快。這個數字說明的不只是一個功能的成功，而是市場對「讓非技術人員造軟體」這件事有巨大的需求。

為什麼先內部測試

Lereya 做了一個有趣的決定：Monday Vibe 先在公司內部全面開放，然後才推向客戶。這不只是 QA 考量。他想觀察的是：當一群不需要懂技術的人突然獲得了造軟體的能力，會發生什麼事？他們會造什麼？他們會遇到什麼問題？他們需要什麼樣的防護欄？

結果證明了幾件事。首先，非技術人員造出來的東西並不比工程師差，因為他們更了解自己的工作問題。專案經理比任何工程師都清楚 OKR 追蹤需要什麼欄位、什麼計算邏輯、什麼呈現方式。過去他們得寫需求文件給工程師，等排期、等開發、等測試，中間不知道要來回幾次才能做出真正想要的東西。現在他們自己做，反而更快、更準確。

其次，每個人造出來的應用程式都長得不一樣。這看起來像是缺點（不統一），但 Lereya 認為這恰恰是價值所在。每個人的工作情境都是獨特的，過去的軟體開發模式是做一個「最大公約數」的通用工具讓大家遷就使用。現在每個人都能造出完全貼合自己工作流程的客製化工具。這是一種從「通用軟體」到「超個人化軟體」的典範轉移。

平台即防護欄

兩千個非工程師在兩週內造出各種應用程式，聽起來很有可能造成混亂。但這件事能成功的前提是：Monday Vibe 不是讓你從零開始寫任意程式，它是讓你在 monday.com 平台的框架內造應用。

這個區別很關鍵。平台提供了幾層保護。第一層是資料治理：你造的應用只能存取你原本就有權限看到的資料，不會因為你造了一個新 app 就突然能看到別人的專案。第二層是副作用邊界：應用能做的動作範圍由平台定義，不是由 AI 決定。第三層是可見性：所有透過 Monday Vibe 建造的應用，管理者都能看到它在做什麼、存取了什麼資料。

Lereya 把這個概念連結到他對 AI 架構的更大哲學：你不需要限制 AI 內部的創造力（那是它的價值所在），你需要設計好外部的框架。框架定義了什麼資料可以進來、什麼動作可以做、結果必須回報到哪裡。在框架之內，讓 AI 自由發揮。

monday.com 七成客戶是非技術人員

這個統計數字解釋了 Monday Vibe 為什麼不只是一個「有趣的附加功能」，而是 monday.com 整個 AI 策略的核心。

當你的客戶群裡有七成的人不會寫程式、不懂 API、不理解資料庫，你不能把 AI 功能包裝成「給開發者的工具」然後期待他們自己搞定。Lereya 認為 monday.com 的責任是引導這些非技術客戶走上正確的路徑：提供直覺的介面、設計好預設的防護欄、在使用者可能犯錯的地方主動介入。

這跟很多 AI 工具公司的思路不同。很多公司的邏輯是「我們提供強大的能力，使用者自己負責用好它」。但 Lereya 指出，如果你的客戶是一家三十人的行銷公司，你不能期待他們有資源去理解 AI agent 的行為邊界、資料隔離原則、或是什麼時候該人類介入。這是平台商的責任，不是使用者的責任。

他用了一個數字來說明這個觀點。人們期待 AI 做到百分之百正確才願意信任它，但同樣的任務由人類來做，準確率大約是 67%。一個 80% 準確率的 AI 工具搭配適當的監督機制，已經是巨大的進步。但你要讓非技術使用者建立這個信心，需要的不是跟他們解釋統計學，而是讓他們親身體驗 AI 確實能可靠地完成工作，同時知道出問題時有安全網。

採用等於建立新習慣

Lereya 在訪談的開場和結尾都回到同一個觀點：AI 採用的本質是建立新的工作習慣。技術上可行和人們實際願意改變行為之間，有一道巨大的鴻溝。

Monday Vibe 的成功之所以值得關注，不是因為 vibe coding 本身多了不起（市場上類似的工具越來越多），而是因為它示範了一種可能的路徑：當你把 AI 的創造力包裹在使用者熟悉的平台框架裡，降低認知門檻、維持安全感、讓人們在受保護的環境中嘗試新事物，採用速度可以快得超乎預期。

兩千個人在兩週內從「不會寫程式」變成「有自己的客製化工具」。這個速度本身就是一個訊號：瓶頸從來不是人們的能力或意願，而是過去的工具把「創造軟體」這件事搞得太複雜了。當門檻被 AI 拆掉，累積的需求會像洪水一樣釋放出來。

對所有正在思考 AI 產品策略的團隊來說，這裡有一個值得記住的問題：你的使用者裡有多少比例是非技術人員？你為他們設計了什麼樣的進入路徑？如果答案是「他們得先學會我們的技術語言」，那麼 Monday Vibe 的數字應該讓你重新想想。