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最近一個顯示香港交通實時狀況的網站在網上爆紅：每一架巴士、每一班列車的位置、停車場空位、路邊電單車車位，都可以在同一張地圖上看到。網站的作者是香港無線科技商會主席李勁華（Keith）。本集學識AI由江啟明主持，與 Keith 一起拆解：今天的 vibe coding（氛圍編程）究竟去到哪一步？沒有程式背景的人，又能否同樣做出一個給大量用戶使用的網站？
一個網站的誕生：由公開數據開始
網站的緣由，是 Keith 答應在政府部門的一場分享中，展示「會動的東西」。他先請 AI 搜尋數字政策辦公室的香港公開數據網站，找出運輸署及其他交通相關的公開資料，再請 AI 把交通資料畫成地圖。推出後，網友不斷提出要求：加入停車場數字、電單車車位、輕鐵……由於基礎框架已經建好，逐項加入並不困難。
Keith 坦言，在寫程式方面他的參與「接近零」。他的角色是設計者和監製：訂立要求，然後監督 AI 按要求完成工作。
冇程式背景，應該怎樣入手？
Keith 的建議是先弄清楚目標。你不需要知道程式怎樣寫，但要知道想達到甚麼，再請 AI 把目標轉化為規格（specification），然後變成計劃。正式項目會有功能需求、用戶需求等大量文件，但最簡單的做法，就是像向自由工作者交代工作一樣，向 AI 說清楚你想要甚麼。
AI 有時會說「做不到」。例如港鐵沒有列車實時位置的數據，AI 便會表示無法在地圖上顯示列車移動。Keith 的做法是把問題拋回給 AI：請你想辦法做到。結果 AI 提出以開出時間、到站時間和路線長度推算列車位置。他強調，不要對 AI 的「做不到」照單全收。
AI 會「失憶」：為甚麼需要計劃和人手把關
Keith 指出，AI 的記憶量仍然很有限，項目做到中途往往會偏離方向，自行改變目標。因此計劃其實是寫給 AI 看的，並需要不斷提醒它回到計劃之上。這就是所謂「human in the loop」：每完成一部分，人都要檢查 AI 做了甚麼，而不是叫它做完、自己睡一覺再回來看。
江啟明補充，他的經驗是把 AI 當作一個人：先要求它解釋計劃，發現與自己所想不同就要求修改，直至計劃合理才讓它執行，並在適當時候停下來討論。
大型網站：用四個 agent 監察 AI
項目越大，越需要為 AI 訂立完成的標準，否則它會在最後一成不斷改來改去而無法收尾。Keith 設計了四個 agent 監察 AI 寫程式：負責找問題的 forensic、設計整體架構的 architect、追求精準表達的 poet，以及一出事就介入的 sentry（哨兵）。例如 AI 喜歡用同一方法反覆解決同一問題，他的設計是同一方法失敗兩次，就強制改用另一方法。代價是額外消耗 token 和時間，因此要按項目需要決定監管程度。
至於交通地圖，真正的難度不在地圖本身，而在伺服器：若每位用戶每秒都向巴士公司和港鐵索取數據，很快便會被封鎖。關鍵在於如何以最低成本完成整個架構。
有冇 IT 底，分別在哪裏？
Keith 認為，沒有 IT 背景的人把網站截圖交給 AI，AI 通常會採用保守而昂貴的三層架構（資料庫、應用程式伺服器、網頁伺服器），再建議加入各種增加成本的功能。AI 有時亦會為節省 token 而走捷徑，寫出「quick and dirty」的程式。分別在於懂不懂得提問和鞭策 AI。他主張每個人都要有上司或老闆的心態，適度追問 AI 有沒有走捷徑，但不要過分，否則它會開始懷疑本來正確的答案。
江啟明則指出，判斷何時「夠好」、何時要再檢查，是一種重要的經驗，目前仍未能完全外判給 AI。
新手如何揀平台？
Keith 主要使用 Claude Code、OpenAI 的 Codex 和 Cursor；在香港不想使用 VPN 的話，可直接使用 Cursor。不同模型各有特性，要按項目選擇：處理股票等需要極高準確度的工作，他會用較強的模型；做地圖則用 Cursor 的原生模型已綽綽有餘。
他建議新手由給自己用的小工具做起，例如不需要登入、甚至無伺服器（serverless）的工具，較容易成功。一旦要公開給他人使用，便要考慮伺服器規模、請求量和保安。他又提醒，就算讀了四年電腦，做這類項目一樣會出事；經驗來自出錯、找到解決方法並記住它。不如先做出來，請朋友「撳爛」它，再把問題交給 AI 解釋，並認真閱讀 AI 的長篇回答，看不明白就請它用淺白的方式再解釋。
至於捷徑，就是找人教。Keith 會開設兩個程度的課程：已有經驗者用 Cursor；完全沒有經驗者則用 Lovable，它已整合資料庫、電郵、收款和網域設定，但收費較貴。
總結
AI 的確令不懂寫程式的人也能做出實用的軟件，但要做出供大量用戶使用的網站，仍需要清晰的目標、計劃、持續的人手把關，以及從錯誤中累積的經驗。你會選擇先做一個給自己用的小工具，還是直接挑戰一個公開網站？
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