選定平台主題之後，我並沒有立刻投入開發，而是花了幾天時間與 AI 深入討論，釐清開發前的各項技術細節。這段「準備期」對專案方向的確立極為關鍵，也讓我這個完全沒有網頁開發經驗的桌面工程師，逐步建立起對整體架構的理解與信心。
透過與 ChatGPT、Gemini、Grok 等多個 AI 工具的反覆對談，我逐步釐清了以下幾個核心問題：
透過這些討論，我對目標需求逐漸釐清，同時實際下載並使用了幾款兒童任務管理相關的 App，這也幫助我更明確地確定整個平台的設計方向。最後，我歸納出平台的三大核心目標：
因此，技術選型的條件也變得清晰：
需要一套能支援多裝置、即時同步，且對動畫表現友善的技術組合。
我原本較熟悉桌面跨平台開發工具（如 Qt），但與 AI 討論後，AI 建議我嘗試 Web 技術。於是我開始用 AI 幫忙寫出簡單的 Web 元件，並很快感受到 Web 技術在 AI 輔助下的強大：
於是我決定整個平台採用 Web 技術開發，由 AI 主導程式碼生成，我負責把關與驗證。
前端框架：React + TypeScript
React 是當前主流前端框架之一，擁有豐富社群資源與高 AI 支援度。搭配 TypeScript，更能發揮 AI 在介面設計上的輔助優勢。
應用架構：PWA（Progressive Web App）
PWA 結合網站與 App 優點，能安裝到主畫面，提供接近原生 App 的使用體驗，特別適合孩子與家長每日打開使用。
後端平台：Firebase
Firebase 提供驗證、資料庫、Functions、Storage 與 Hosting 等完整後端服務，對個人開發者非常友善。無需自架伺服器，可專注開發功能。
雖然 Firebase 有些限制，但對新手來說，非常適合快速上手。
加上 Firebase 提供基本免費方案與付費方案的「三個月新手保護期」，開發初期即使流量上升，也不會立即爆預算。
圖片檔案過大
一開始沒做圖片壓縮，導致 Hosting 流量激增。
Firestore 批次刪除速度慢
大量刪除或查詢資料時介面有延遲。
部署次數增加造成累積容量上升
隨著專案不斷部署與更新，Firebase 的存儲容量逐漸累積，導致超過免費使用量。
發現問題後，我請 AI 協助提出解決方案並迅速進行改善，目前系統表現已在可接受範圍內。
不過需要特別留意的是，Firebase（特別是 Firestore）是以資料讀寫頻率計費，若應用涉及大量資料操作，成本可能迅速增加。此外，Firestore 採用非關聯式、扁平化結構，並不適合處理需要複雜關聯查詢或深層資料結構的應用，因此有必要視需求評估其他後端方案的可行性。
目前平台主要使用的技術包括：
這些技術我完全是從零開始，靠與 AI 持續對話學習，邊實作邊解決問題，逐步拼湊出完整平台。
這不只是技術選型，更是一場全新學習模式的嘗試。
坦白說，就算現在要我從零開始獨立完成整個平台，我依然無法獨力完成。
但在 AI 的協助下，我反而更深刻地體會到：
對具備程式基礎的工程師來說，關鍵不再是「自己會寫程式」，而是「懂得什麼時候該用哪些技術、該問什麼問題，以及如何與 AI 有效溝通，指揮它完成任務」。
在這個專案中，我的角色更像是「AI 專案經理兼產品驗證者」，負責創造需求、釐清細節、審核成果，然後把具體的工程任務交給 AI 團隊執行。
整個過程幾乎是透過與 AI 的持續對話學習，犯錯就修正、邊問邊做，最終建立起一套可行的開發流程。
對我而言，這不只是技術選型，更是一場學習方式的創新實驗。
雖然獨立開發仍有挑戰，但只要掌握如何明確描述需求、有效溝通與審核成果，工程細節就能放心交給 AI 夥伴們處理。
敬請期待下一篇《好的開始是成功的一半：AI 助我走出第一步》
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