Vibe Coding 的隱藏成本：為什麼你的 Bug 越修越多？
用 AI 寫程式，30 分鐘搞定一個網站
你用 ChatGPT 或 Cursor 描述需求，AI 幫你生出整套程式碼。購物車、後台管理、會員系統——以前要花幾週的東西，現在一個下午就有雛形。這就是 Vibe Coding 的魅力，讓不會寫程式的人也能打造自己的產品。
然後 Bug 出現了
畫面跑版、按鈕按了沒反應、資料存不進去。你看著螢幕上的紅字，完全不知道它在說什麼。沒關係，你把畫面截圖，貼給 AI，跟它說「這裡壞了，幫我修」。
AI 回你一段新的程式碼，你貼上去，重新整理頁面——另一個地方又壞了。
截圖 Debug 的惡性循環
你再截一張圖，再解釋一次，AI 再給你一段 code。但這次它修的方向跟上次矛盾，你的程式開始出現連鎖錯誤。一個 Bug 變三個，三個變十個，整個專案越修越歪。
這不是你的錯。問題在於截圖只拍到表面。AI 看到的是一張「畫面壞了」的圖片，但它真正需要的是——Console 裡的錯誤訊息、Network 請求的狀態碼、DOM 的實際結構。這些你在截圖裡都沒給它。
AI 不是不會修，是你給的線索不夠
想像你去看醫生，只說「我不舒服」，但不讓醫生量體溫、聽心跳、驗血。醫生只能猜，猜錯了開錯藥，你的狀況就越來越糟。Debug 也是一樣的道理。
當你把完整的錯誤資訊（Console log、Network 失敗的 API、報錯的程式碼行數）一次丟給 AI，它的修復準確率會大幅提升。不是一張截圖，而是一份完整的診斷報告。
用對工具，一次給齊
BugEzy 做的就是這件事：你按一下錄製，用嘴巴講「這個按鈕按了沒反應」，它會自動在背景蒐集 Console 錯誤、Network 請求、DOM 變化，打包成一份完整的 Bug 報告。你不需要看懂那些技術細節，AI 看得懂就夠了。
下次 Bug 出現時，不要再截圖貼來貼去了。一次給齊，讓 AI 一次修對。