前陣子我用 AI 做了一個 LINE 機器人：傳一張食物照片，它幫你估熱量、自動記錄，還會告訴你今天還能吃多少。
但這篇不是要介紹一個減肥工具。我想借它講一件對每個想導入 AI 的老闆都重要的事——AI 已經會寫程式了，然後呢？
寫程式，正在快速變成「不是問題」的那件事。真正決定成敗、也真正拉開差距的，是另外兩件事：你有沒有看準它該用在哪，以及你能不能把目標和管控項目定清楚。 前者靠的是經營管理的判斷和對數位化的敏感度，後者靠的是需求描述得夠不夠明確。這兩件，AI 幫不了你——但它們決定了 AI 幫你寫出來的東西，到底能不能用。
下面用這個機器人，一件一件講。
一、先想清楚：要解決什麼問題、用在什麼場合
動手之前，我先把「我到底要什麼」寫清楚。不是「做一個記熱量的 App」這種模糊目標，而是具體到每天怎麼用：
- 每天能快速記錄——用打字或拍一張照片就好，不要背指令、不要另外裝 App。
- 記錯了能方便刪改。
- 它要主動提醒我今天還剩多少額度、建議接下來可以吃什麼。
目標一旦講清楚，系統該長什麼樣就浮出來了：它得跑在我每天都在開的 LINE 裡、得看得懂照片也聽得懂人話、還得會自己算帳。
你傳一張照片，比如兩條地瓜配一杯豆漿：
它會辨識品項、估出熱量與三大營養素、寫進當天的記錄，再算出今天還剩多少、順手給晚餐的建議。也可以直接打字，用你自己的講法就行：
這一段看起來理所當然，其實是整件事最關鍵的一步。目標愈明確，AI 幫你寫出來的東西就愈接近你要的；目標含糊，寫得再快也是白做。 這一步沒有 AI 能代勞——它得由懂這個場合、知道痛點在哪的人來定。
二、把「管控項目」定清楚，系統實現方式才明確
目標定好，接下來是跟 AI 協作把它做出來。程式碼幾乎都是 AI 寫的，我做的是判斷與決策——尤其是決定「有哪些東西一定要管住，這系統才可靠、才養得起」。這一段，也是這個案子作為技術案例，最值得看的地方。
第一，串接 AI 模型的能力。 它要同時吃得下照片和文字、把一餐拆成品項、估出營養素、還要判斷你這句話是要記錄、查詢還是刪除。這些都靠串接 AI 模型完成——這部分 AI 已經很成熟，重點是要接得穩。
第二，也是真正的功夫：把成本和風險管控住。
- Token（額度）管制：不是每句話都該花 AI 的額度。像「今天還剩多少」「刪掉第 2 筆」這種固定指令，我讓程式直接處理，不動用 AI；只有真的需要辨識的照片和描述才送進模型。另外，陌生人加好友時，程式會先擋在 AI 之前——不會有人亂加好友就把你的額度燒光。
- 資源運用：AI 服務偶爾會忙線、會出錯。程式裡排了一組模型當備援，這個掛了自動換下一個、還會記住剛剛哪個能用；資料庫直接用 Google 試算表，不養伺服器。這些設計，是讓它跑得穩、又不必花大錢維護。
- 開通流程規劃：這個機器人採手動開通——加了好友要我點頭才能用。對個人是防濫用，對企業則是天然的權限控管：誰能用、能用到哪，都在掌握之中。
- 應用場合評估：這台機器人跑在免費額度上，帳面成本是零——但「免費」不等於「成本為零」。免費額度是用剩餘容量供應，尖峰會被擋，我實測過同一個模型這一分鐘還 3 秒回、兩分鐘後最慢等了 36 秒；而且免費層的資料會被拿去改善服務商的產品。記錄食物照片無所謂，但換成你的報價單、良率報表、客戶名單，這就不是隱私偏好，是合規問題。升級付費一個月大概 NT$8——重點不是省不省這八塊，是判斷這個場合到底能不能用免費層。
這裡插一個真實的小插曲，剛好說明「跟 AI 協作」是怎麼回事。過程中 API 一下回 503、一下回 429——503 是對方伺服器忙、429 才是你的額度用完，一個該等、一個該改，意思完全不同。AI 甚至自己判斷錯，把伺服器忙碌說成「是我改壞程式」。我沒跟它爭，另外做個小工具，把每個模型各測一次、記下結果，數據一出來，該怎麼修正就清楚了。面對問題，先試著量化它——這本來就是我們對待產線異常的態度。
三、這對你的工廠或公司，代表什麼
把「熱量」換成你的現場，這個機器人的形狀你馬上就認得。同一套思路——明確目標、串接 AI、把管控做對——可以搬到很多地方：
- 拍一張零件照片，自動歸類、記錄進資料庫。
- 拍一下儀表，自動抄下讀數，不必人工謄。
- 現場人員用講的回報，系統自動整理成報表。
- 智慧接單：客戶用 LINE 或訊息把需求丟過來，AI 自動解析成訂單、記進系統，不用人守著一筆筆 key。
這些今天都做得出來，而且不必花大錢養。但真正決定它「能不能用、可不可靠」的，從來不是工具多貴，而是——有沒有看準該用在哪、目標定得清不清楚、該管的額度資料權限有沒有管住。工具人人拿得到，把它用對、做對，才是差距所在。
這也是我一直在說的：AI 讓中小企業「擁有自己的系統」變得可行（我在這篇談過），但可行不等於容易。少踩幾個坑、一次做對，值得找個懂經營、也懂技術的人陪你走。
想看看、或想做一個？
想親手玩玩看這個機器人？ 用電腦的話，掃描下面的 QR 加好友即可（測試中，採手動開通，加了之後我會幫你開）；用手機看這篇的話，之後我會補上可直接點的加好友連結。
想幫你的公司做一套這樣的 AI 系統？ 先從一次 現場健診 開始——我會到你的現場，看流程、看設備、看人，幫你判斷哪裡最適合下手、怎麼一次做對。