EP-49 讓你可以躺平，真正無腦的 Vibe Coding工具：Replit
這篇分享我如何用 Replit 像「自動駕駛」一樣完成從撰寫到部署，實作每日抓新聞與電子報摘要，自動張貼 Threads 的流程。我先在 ChatGPT 反覆打磨提示詞，再一次性交給 Replit 生成與部署，確實省心，但也踩到成本坑：多次往返生成讓專案花費逼近新台幣千元。我的結論是：零基礎想快速上線、少碰環境設定時，Replit 很適合；若想細緻控制與省成本，使用其他 AI 工具
我每天都在想方設法地，讓自己的工作能夠更無腦一些，最好是把一些瑣碎的工作都交給 AI 或自動化工具處理。
但是進展速度挺慢的，首先要把既有的工作流轉為自動化處理，要先想辦法拆解工作流。
拆解工作流並不容易，例如在我的公司，大部分的系統都是獨立的，我無法任意地取得 A 系統資料傳到 B 系統去。所以得花一些功夫想辦法繞過去。
再來，學習 n8n、AI Coding 也沒這麼簡單，所以我花了許多時間寫學習筆記，這些內容都變成了電子報，有興趣的人可以閱讀底下這篇文章，看看我寫了哪些內容。
EP-44 看了很多 AI 工具卻無法落地嗎？我正在整理完整的教學課程給你
雖然要應用 AI 或者自動化，得花許多時間與精力，但是如果你願意花一點小錢，倒是有一個更無腦的作法。
今天介紹 Replit 這個服務。
即使讓 AI 幫你寫程式，對於初學者來說仍然不容易
在過去的電子報，我已經介紹了幾款 AI Coding 工具，例如：
Windsurf
Cline
Cursor
Trae
Claude Code
Gemini Cli
這些工具當然強悍，可是對於完全不懂軟體開發的新手來說，就算他使用 AI 工具開發了網站，他也不知道怎麼部署應用程式。
當然，現在有 Zeabur 這種部署服務的平台，但是你仍然需要有一些基本常識。比方說：
部署
AI 產生的 HTML、CSS、JavaScript、Python、Node.js 檔案只是材料，還沒真正變成能上線的網站。要把這些檔案放到伺服器上，讓別人能透過網址訪問。
伺服器
伺服器是一台全天開機的電腦，用來處理網頁請求。Zeabur 會提供不同地點的伺服器，讓網站載入更快。
檔案與環境變數
需要知道主程式與設定檔，例如
index.html、package.json、requirements.txt、.env。.env用來存放 API 金鑰等機密資料。網域與 DNS
想用自訂網址（如
mysite.com），要了解網域註冊、DNS 解析與 CNAME 設定。版本控制
網站上線後要更新修正，若不懂 Git、branch、commit，就容易一改就壞。
Replit 就像是全自動駕駛車
對於完全不懂網站部署的新手來說，Replit 則像是程式世界的「自動駕駛車」。
你不需要會設定伺服器、DNS、環境變數，也不用在意什麼 index.html 或 .env。這些麻煩的步驟全部包在 Replit 雲端裡。
所以你只要打開瀏覽器、登入 Replit 帳號，你就能直接寫程式、執行結果，甚至一鍵發布成網站。整個過程就像是打開 Google 文件開始寫作一樣自然，不用安裝任何軟體。
廢話不多說，馬上來測試看看！
每日排程抓取新聞與摘要電子報文章，自動張貼到 Threads
之前我曾經做過使用 Line bot 結合 n8n、Google Sheets ，抓取新聞內容，由語言模型總結，回傳到 Line ，確認後再自動張貼到 Threads 。
這次我要使用 Replit ，讓他每日使用 Perplexity 的 API ，抓取新聞，自動排程張貼到 Threads ，也能夠自動排程，抓取我的電子報內容，隨機選擇電子報內容摘要之後，張貼到 Threads 。
在事前的作業中，我需要準備：
Threads API
OpenRouter
登入 OpenRouter 之後，先點擊右上角人像 → Credits ，這裡我先預存 10 美金，反正要用 API Key 都很方便。想用各種大型語言模型，來 OpenRouter 就對了。
接著同樣是右上角人像 → Keys ，這裡按下 Create API Key 按鈕就可以建立，建立後記得要先複製 API Key ，關掉視窗就無法複製了。
再來就是寫提示詞，這裡我強烈建議要先跟任何一個 AI 反覆討論過，例如 ChatGPT ，建議不要跟 Replit 討論，因為提示詞寫完，按下去就開始製作了。
中途 Replit 還跟我索取了 Threads API 以及 Perplexity 語言模型 API 的金鑰，就把上述內容提供給它。
為什麼要先與 AI 討論過呢？因為 Replit 從頭到尾都會幫你做完，所以如果你中途要修改，會很浪費提示詞。
例如我的提示詞是這樣：
我希望能建議一個網站，使用 OperRouter 中介的 Perplexity API Key ，
透過它抓取使用者指定的新聞內容，回傳訊息時，讓LLM依照使用者自訂的格式
（例如適合張貼在 Threads 上的文章，每段落僅一句話，字數限制在400字內，文章開頭要破題），
然後使用者確認（如果需要人工修改在此時進行修改）之後，再張貼到 Threads 上。
Threads API 需要每兩個月更新一次，因此我已經設定Apps Script定時更新，
存放在此Google Sheets 的 B2欄位，網址如下：[address]
在這個網站，能夠設定：
使用者希望何時自動抓新聞，例如每時、每日、每週、每月等
使用者需要Perplexity抓取什麼新聞內容，讓使用者能夠自定義提示詞，並且能儲存範例提示詞
使用者希望LLM回傳的格式，可以自訂提示詞，並且能儲存範例提示詞後來做到一半，我又覺得我想要讓系統每日張貼電子報文章到 Threads 上。
所以我又另外下了其他指令。
這樣來來回回，Replit 執行了數小時才做完。
（我沒有把網站公開，因為系統會張貼文章到我自己的 Threads 上，不可能公開給別人使用）
雖然 Replit 完美地達成任務，可是這樣往返，讓 AI 執行了許久，也就帶出 Replit 的缺點。
它是吃錢怪獸啊，看看下面，做這個網站花了我 30 美金，將近新台幣 1000 元！！！
所以做網站前，務必跟 ChatGPT 先反覆討論過，確認好提示詞，再一次送出。
Replit 與 其他 AI Coding 工具有什麼不同
Replit 與 Cursor、Windsurf、Claude Code、Gemini CLI、Codex 等 AI 程式開發工具的核心差異，在於定位與整合方式。
Replit 是一個雲端整合開發環境 (IDE)，提供一個從開發、執行到部署的完整平台。你可以把 Replit 想像成一個線上的程式開發工作室，內建 AI 助手。
Cursor、Windsurf 則是內建 AI 的整合式編輯器，將 AI 功能深度整合到圖形化介面，提供視覺化的檔案管理、程式碼差異對比和一鍵復原等功能。
Claude Code、Gemini CLI、Codex 在終端機 (Terminal) 中運作，我們透過輸入自然語言指令，來要求 AI 執行任務。因為要透過終端機，所以門檻較高。但是現在也都能搭配 VS Code 插件整合在一起，與 Cursor、Windsurf 幾乎沒差異了。
如果你具有一點基礎，我很推薦你採用 Cursor、Claude Code 這類 AI 工具，能夠微調的地方較多，也比較省錢。至少我從沒花過 1,000 元做一個網站過。
可是如果完全不懂程式設計，使用 Replit ，至少不用煩環境、部署設定，可以無腦一鍵部署。
如果你有興趣，你可以使用我提供的連結訂閱Replit Core，可以拿到 10 美元的優惠。
https://replit.com/refer/taiwankaiyuan
問與答
Q1：Replit 是什麼？
A1：一個雲端整合開發環境，從撰寫、執行到部署都在同一平台完成，瀏覽器即可一鍵發布網站，免安裝軟體。
Q2：它和 Cursor、Windsurf、Claude Code、Gemini CLI 等 AI Coding 工具有何不同？
A2：Replit 屬於全託管的雲端 IDE，負責執行與部署；Cursor、Windsurf 是本地編輯器加上 AI；Claude Code、Gemini CLI 偏命令列操作，彈性高但門檻較高。
Q3：為何對完全新手友善？
A3：免設定伺服器、DNS、環境變數，打開瀏覽器就能寫程式並看到結果，還可直接發布成網站。
Q4：成本與風險是什麼？
A4：多次往返生成會耗費時間與金錢，實測一次專案可能接近新台幣千元等級；提交前應把需求與提示詞講清楚，減少反覆修改。
Q5：誰適合用 Replit？
A5：想快速上線、不想處理環境與部署的人。若已有基礎並想細緻控制，Cursor 或 Claude Code 可能更適合。
Q6：還需要懂部署觀念嗎？
A6：在 Replit 並非必須，但若未來要自管，仍建議理解伺服器、環境變數、網域 DNS、版本控制等基礎。
Q7：實作流程有何建議？
A7：先與 AI 完成提示詞與流程討論，再一次性提交給 Replit；Threads Token 需定期更新，請納入維運流程。
工商時間
斗內
希望這篇文有讓你腦袋閃過一點靈光。
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