短短一個月內，與Github copilot同質的AI工具接二連番冒出頭，然後Github copilot自己似乎也悄悄的將copilot做了些調整，回覆問題的風格明顯不同。

計畫設計的功能：讓使用者可以隨意輸入文字後轉由Google的「text to speech」產生一段語音，並轉檔後可以隨意將檔案使用在別的地方。文字要能分段輸入，方便使用者編輯，還要能控制段落之間的休息空白間隔，方便未來插入影像檔內。(如果無法轉檔，可能要考慮改成「編輯文本」，將使用者將文本儲存在雲端後，可以將文本傳遞給其他人，或他人可以在特別設計過的播放工具內取得文本後在播放語音。)整個工具都在網頁環境執行，可以省去使用者安裝APP的步驟，因此介面要乾淨、減少視覺性素材的使用。

具體需要完成的工作項目（會標注執行情況）：
1.可以輸入多段文字的介面。（完成）
2.將多段文字逐一播放。（完成）
3.轉成檔案。（失敗）
4.網頁環境錄音。（完成）
5.使用IO功能將錄音轉成檔案。（失敗）
6.可以插入控制語音段落間隔的介面。（尚未開始）
7.判斷間隔長度，控制文字語音段落間的空白長度。（尚未開始）
8.使用轉檔編譯演算法將錄音轉成檔案。（障礙排除中）
9.使用第三方元件或功能將錄音轉成檔案。（障礙排除中）

如果這是個專案，三個禮拜（每日兩小時的工作時間）過去後，執行率只有45%左右。

雖然這是個混雜了「需求設計」的專案，本來就不該只安排一個月（每日兩小時）的工作時程，但專案規格內容無法落實（被標註為「失敗」）而必須進行檢討與修改的比例頗高。
就此來看，外行人要全靠AI就來設計自己想要的程式，似乎還有很長的一段路要走。

但需要努力的並不只是AI的功能而已。
軟體設計的「概念」能否科普化、模組化，也是左右這件事情未來發展潛能的關鍵因素。