我只是想做一個 App,但我一個人

用 AI 把想法變成真的 — 第一篇


事情是這樣開始的

我是一個 Android 工程師。工作上寫程式,下班後也寫程式,算是那種對技術有點著迷的人。

但有一天,吃飯的時候有個念頭冒出來,讓我後來花了將近一年的時間。

那是一頓在日本餐廳的飯。菜單是日文的,我打開手機的翻譯 App,對著菜單掃了幾次——螢幕上確實出現了中文,但是以奇怪的方式浮在原始日文上面,版面一團混亂。我努力辨認哪道菜是什麼、多少錢,但根本無法好好看。

最後我把手機放下,靠著用手指比著菜單、說破碎的英文,好不容易點了餐。

走出餐廳的時候,我腦子裡一直轉著一個問題:

「為什麼沒有一個 App,能把菜單整個掃進去,然後用清楚的格式呈現每道菜?」

我回到台灣,這個問題還在。幾個月後,我決定自己做。


「我一個人,要怎麼做一個 App?」

你可能覺得:他本來就是工程師,做個 App 不是很正常嗎?

但你要知道,一個完整的 App 背後有多少東西:

  • Android 客戶端:你在手機上看到的介面
  • 後端 API:App 把照片傳到哪裡、資料存在哪裡
  • 資料庫:你的翻譯歷史、帳號資訊存在什麼地方
  • AI 整合:誰來「看懂」菜單、翻譯內容
  • 帳號系統:登入、登出、密碼、Google 帳號
  • 訂閱付費:如果要賺錢,怎麼收費
  • 安全設計:確保別人拿不走你的資料

通常,這些事情在科技公司由不同的人負責:前端工程師、後端工程師、資料庫工程師、設計師……

我一個人。

我的專業是 Android 開發,也就是說,我只有「Android 客戶端」那一塊是完整的強項。後端?幾乎不懂。安全設計?知道「不要 hardcode 密碼」,除此之外一片空白。

這件事如果在三年前,我會怎麼做?

答案很誠實:我不會做。不是因為不想,而是「一個人做不到」這個現實太重了,在開始之前就會放棄。

但這是 2026 年,我有了一個新的工具:Claude(Anthropic 出品的 AI 助手)。


AI 的第一個用途:打破「我不懂」的牆

我第一次認真用 AI 輔助開發,是在試圖搞清楚後端應該怎麼做的時候。

我就這樣問 Claude:

「我在做一個 Android App,需要一個後端 API 來處理菜單照片翻譯。我幾乎沒有後端經驗,預算很少,需要快速部署。你推薦什麼技術?」

Claude 給了我一個比較,解釋了幾個選項的優缺點,然後問了我幾個問題:預計用戶量是多少?能接受的學習成本有多高?

根據我的回答,它推薦了 Cloudflare Workers——一個在全球各地的伺服器節點上跑程式的服務,幾乎不需要維護,而且有相當多的免費額度。

然後最重要的事發生了:它開始教我。

不是只給我代碼叫我貼上去,而是一步一步解釋:「你的 App 發送一個 HTTP 請求,這個請求包含……」、「Workers 接收到之後,會……」

我把這段解釋讀了兩遍,突然覺得「後端」不再是一個神秘的黑箱,而是一個我能想像的流程。


那一刻我理解了 AI 真正的價值

用了幾個月之後,我發現真正讓我進步最快的,不是讓 AI 寫代碼,而是讓 AI 解釋我不懂的東西

有一次,我在後端碰到一個問題:發送到 AI 翻譯 API 的請求,有時候回傳「你的地區不支援」的錯誤。但我的帳號明明是美國帳號,為什麼?

我把問題告訴 Claude,它解釋:你的程式跑在 Cloudflare 的伺服器上,Cloudflare 會把你的程式自動部署到離用戶最近的節點。如果你的用戶在亞洲,程式可能跑在香港的伺服器——而某些 AI API 在亞洲地區有限制。

這個知識不是 AI 幫我「做完」某件事。它是讓我理解了一個我以前完全沒想過的問題維度。


一個人 = 一個小團隊?

做 MaiNeu 到現在,這個 App 包含了:

  • 完整的 Android 客戶端
  • 後端 API(從零學起的)
  • 資料庫設計和管理(從零學起的)
  • 帳號系統和安全設計(從零學起的)
  • 自動化測試和部署流程(從零學起的)
  • AI 翻譯功能

這些在正常的科技公司,至少需要 4-5 個不同專業背景的工程師。

我一個人,花了大概一年,做了一個接近完整的產品。

以前,「我不懂後端」意味著「我做不了這件事」。 現在,「我不懂後端」意味著「我需要更多時間問問題和學習」。

這是一個本質上的改變。


但有些事情 AI 沒辦法替你做

第一,有了想法之後,你還是要自己決定。

這個功能現在做有意義嗎?這個設計對用戶友善嗎?AI 可以給你分析、給你選項,但最終的判斷還是要你來。

第二,AI 也會出錯。

有一次,AI 給我的函式庫使用方法是錯的——那個函式庫的 API 已經在新版本裡改掉了,AI 的知識是舊的。我花了半天才找到問題在哪。

第三,「學會問問題」才是真正的技能。 用 AI 的方式決定了你能得到多少幫助——這一點我想單獨在下一篇說清楚。


給那些有想法但不確定能不能做的人

如果你有一個想法,但你覺得「我不懂技術,所以做不到」——

「不懂技術」這件事,在 AI 工具出現之後,確實不再是最大的障礙了。

最大的障礙,是你有沒有辦法把你的想法說清楚——說清楚給 AI 聽,說清楚給潛在用戶聽,說清楚給你自己聽。

如果你能清楚地說出:「我想解決的問題是 X,目標用戶是 Y,我希望他們能做到 Z」——那你已經有了一個起點。

接下來的事,我們邊做邊學。


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