AI 實作

問題

我想驗證兩件事：AI 能不能即時給孩子寫作回饋，讓他們反覆練習；模型能不能幫忙，但不直接代寫。

設計限制

我刻意把產品限制設成「可以教，但不能代寫」。AI 可以給回饋、提示和評分，但不能直接替孩子寫答案。

我做了什麼

2025 年，我獨立完成 WordGyms（wordgyms.com）的問題定義、使用者體驗、程式開發、上線和第一批用戶取得。技術實作包含 Claude、OpenAI、Gemini API、提示詞設計與評測、MCP、AI Agent 工作流、Google OAuth 與 Cloudflare。

我學到的事

真正難的不是把模型接上去，而是產品經濟。模型用量成本會直接影響毛利，錯誤輸出會直接影響信任。AI 降低了建造成本，但沒有降低做錯的成本。

結果

WordGyms 已經有真實使用者。站在 API 客戶和產品開發者這一側，我更清楚平台要怎麼支持合作夥伴：文件、成本、模型表現、整合體驗和商業可行性，都會影響採用。

問題

我不是工程師，但我想知道，一個商業經營者如果會用 AI，能不能更快完成研究、內容、產品實驗和交付。

我做了什麼

我建立自己的 AI 工作系統，包含協作規則、任務拆解、跨對話記憶、工作流和自動化技能。目的很簡單：讓想法更快進入可驗證狀態。

結果

這套系統讓我可以獨立推進產品原型、內容架構和網站交付。我現在會把 AI 當成日常工作的一部分來管理，而不是想到哪裡用到哪裡。

全球僅約 60 例確診。但真實數字可能更高，許多嬰兒猝死案例，可能從未做過 SMARD1 的基因檢測。

問題

超罕見疾病沒有商業價值，所以沒有人做資訊網站；非營利組織也沒有預算。但確診當下最需要資訊的家庭，中文網路上幾乎搜不到。

我的角色

無償投入。用我會的技能，補上非營利組織缺的那塊。

我做了什麼

我整理 30 篇中英雙語照護紀錄，內容、架構和搜尋優化都自己處理，也把罕病家庭和氣切家庭的資訊需求放在同一個網站裡。

結果

smard1.org 上線並被 Google 完整收錄，關鍵字前三名，全球中英文家庭都找得到。