Python for AI Vibe Coding：人機協作時代的程式基礎能力

AI Vibe Coding 時代的 Python 基礎語法與思維

本章目標是讓學員清楚知道 Python 程式「長什麼樣子」，以及 AI 在產碼時為何容易在基礎語法與結構上出錯，建立閱讀與判斷程式的最小必要能力。

內容包含 Python 程式的基本構成，理解 Variable（變數）與 Assignment（指定）的實際意義，認識 int、float、str、bool 等基本資料型別，以及 print() 在除錯與驗證中的用途與限制。接著說明程式如何進行選擇與重複執行，涵蓋 if／elif／else 條件判斷、for loop 與 while loop 迴圈，以及 break、continue 的正確使用時機。

本章也會深入介紹 Function（函數）作為 AI 協作時最重要的控制單位，說明 def 定義函數、Parameters（參數）與 return（回傳值）的關係，並解釋為何在實務上「只改某個 function」能大幅提升與 AI 協作的效率。同時涵蓋 list、dict、set、tuple 等常見資料結構的實際寫法與取值方式，解析 KeyError、IndexError 等高頻錯誤的成因。最後帶領學員學會分辨 SyntaxError 與 Runtime Error，實際閱讀 Traceback（錯誤追蹤），並將錯誤訊息轉化為可有效詢問 AI 的問題。

AI 工作中最常用到的 Python 程式寫法

本章聚焦 Python 在實際工作場景中的高頻用法，讓學員理解 Python 如何作為 AI 與外部世界之間的實用工具，而非僅止於語法練習。

內容從資料處理開始，說明 open() 與 with 語法讀寫檔案的差異，實際處理 CSV 與 JSON 格式資料，並介紹 import pandas as pd 在資料清理與分析上的核心用途。接著進入 API 串接實務，說明 import requests 的使用方式，透過 requests.get()、requests.post() 與 response.status_code、response.json() 判斷請求結果。

同時，本章會建立基本的安全觀念，介紹 os.environ 環境變數的使用方式，說明為什麼 API Key 不應寫死在程式中。最後說明如何將長程式拆分為多個 function，引入 main() 作為程式進入點，解釋為何結構清楚的程式更容易被 AI 理解與正確修改。

讓 AI 寫你看得懂、改得動的 Python 程式

本章專注於 AI 協作技巧本身，協助學員從「叫 AI 幫忙寫」進階到「主導 AI 產碼品質」。

內容包含如何透過 Prompt 指定程式結構，例如明確要求 function 名稱、輸入參數與回傳格式，或限制 AI 不使用特定語法與套件。學員將學會要求 AI 逐行解釋程式碼，使用註解（# comment）說明邏輯，並辨識不必要的巢狀結構與過度複雜寫法。

在修改層面，本章強調「修改而非重寫」，練習只調整單一 function、保留 function signature（函數介面），並進行 Refactor（重構）但不改變行為。同時整理 AI 常犯的語法與邏輯錯誤，如變數未定義、型別不一致與重複程式碼，建立實際可用的檢查清單。