最近著迷用LLM進行vibe coding，範圍侷限在前端網頁技術。我常用的三個方式分別是VS Code + Copilot Chat (ChatGPT/MAI-Code)、Google Antigravity + Gemini Pro及Claude，用完全相同的提示詞範本，更指定相同的CSS，其產出結果就有風格上的明顯差異。
從以下三張圖 就能看出：卡片陰影的預設深淺、按鈕圓角傾向、圖示庫選用習慣-是否使用裝飾性圖示、圖示的線條粗細風格，有明顯的差別。
個人猜測 有可能是模型訓練資料形成的結果，有點像是「師從某個老師,初期帶有老師風格」。當然，相對精確說法是 不同 AI，有著不同統計偏好， 熟悉使用者就能辨識差異。
只是隨著AI模型越來越強大，不斷地迭代後，這樣的差別可能會消失，而無法有效辨識人的實際產出與AI產出的區別。
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| vs code+copilot chat(chatgpt,MAI-Code)的產出 |
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| goolge antigravity+gemini pro 的產出 |
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| Claude (免費版)生成的結果 |