不會寫程式，怎麼三天做出「點子孵化器」

有時候會突然冒出一個點子，但不知道記在哪裡。就算記了，也常常躺在很深的資料夾裡，再也沒有打開過。

我做了一個東西來處理這件事，叫「點子孵化器」。它是一個 LINE 機器人：時間到了它主動問我，那個點子後來想到哪了？我隨手回幾句，它追問兩輪，整理完直接寫回我自己的筆記檔。

我不會寫程式。從決定要做，到它能在我手機上運作，中間隔了三天。

為什麼是我做這個

自從擔任創新長之後，總是不斷有新的想法冒出來。

之前我嘗試過用錄音加 Obsidian 的方式做語音記錄，其實已經很不錯了，但它只解決了臨時記下來這一段。記完之後，沒有人會回頭來問我後續，那些點子還是躺在原地。

同一段時間，我也在想個人品牌可以做什麼更具體的產品。兩件事撞在一起，我決定先從自己最迫切的痛點動手。

第一天：想清楚，然後把範圍縮到最小

第一天我沒有動任何一行程式。

我花整天跟 AI 一問一答，把一則三行的點子筆記磨成一份產品設計：對話怎麼走、資料存哪、成本大概多少。

但回頭看，最有用的是最後那一小時做的事：我寫了一份「不做清單」。

語音輸入、圖片理解、多使用者、卡片美化、失敗重試，全部列上去，後面加一句：即使只要五分鐘也不做。

同一份文件裡還有兩塊。

一是完成的定義，做到什麼程度算過關；
二是分工表，寫清楚哪幾個環節躲不掉要我親自按（申請帳號、綁卡、授權、驗收），其餘全部交給 AI。

不懂程式的人把開發交給 AI，最核心的我認為還是這份規格書。

我防的不是 AI 做不出來，是它做太多。
AI 會越做越多，不僅用不到，還會膨脹到看不懂，到那時候就算想改，也不知道要從哪裡改起。

聽起來有點反過來：不懂程式，不是應該把需求丟給 AI 就好嗎？

正因為我看不懂它寫了什麼，才更需要在開工前把邊界定死。

第二天：把「省事」的選項換掉

第二天我把驗證用的聊天管道從 Telegram 換成 LINE。

這個換法表面上是往麻煩的方向走。

Telegram 明顯省事，不用申請官方帳號，也不用管推播計費。
但我的終點確定是 LINE，那 Telegram 省下的半天，會在重做的時候加倍還回來。

還有一件事更麻煩：就算測出來回覆率不好，我也分不清是這個機制本身沒用，還是使用者只是懶得再裝一個 app。

「MVP 就用最省事的工具」這句話是有前提的，終點已經確定的時候，省事的中繼站是多繞的一段路。

第三天：把前一天才定案的架構砍了

第三天開工，我做的第一件事是把前一天才定案的技術架構砍掉。

原本要租一台機器跑自動化平台，開工前我改成直接跑在 Google 帳號裡的腳本，不用租機器，也不用綁卡。

理由只有一個：簡單很多。

我要驗證的是整個流程順不順手、能不能符合需求，也就是「AI 主動來聊、我願意回、追問能把點子養大、內容會回到我自己的文件」這一圈，而不是我能不能維護一台伺服器。

代價我也認：這個做法撐不住多人使用。配額是整段腳本共用的，每個人的資料都建在我的雲端硬碟裡沒有隔離，單次執行還有六分鐘上限。走到多人那天，要換的不是一兩個零件，是整層執行環境。

但那是「有人願意用」之後才會出現的問題。

那天踩的坑，其實都不算難

上線那天卡了三次。

LINE 驗證網址一直回 302，查出來是腳本的回應方式會轉址；第一輪追問失敗，是我抄來的模型名稱對新帳號已經失效；還有一次是 AI 答非所問。

第三個最有意思。我在 LINE 問它「這個點子的內容有什麼，簡單說明一下，我忘記了」，它回我「最小可行版本是什麼」。我第一個反應是它沒讀到我的文件。

查下去才發現不是。它讀到了。是我在指令裡同時寫了「每次只問一題」跟「只輸出下一個追問」，等於親手禁止它回答我。

AI 答非所問，很多時候問題不在它身上，是我下了互相牴觸的命令，而它會服從比較明確的那一個。

說實話，這三個坑當下我都不覺得挫折，每一個都是幾十分鐘就排掉的事。真正花時間的是前兩天，那些沒有錯誤訊息可以查的決定。

接下來

現在它已經在跑了，我打算先自己用幾天，看看流程順不順、哪裡卡卡的，再回頭把底層換掉，打包成 App。

三天裡如果只能留一天給別人參考，我會留第一天。第三天看起來最有成就感，畢竟東西上線了，但它之所以只花一天，是因為第一天已經把該做的跟不做的都寫死了。