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DAY 12
2
佛心分享-SideProject30

AI-Driven Development 實戰篇:30 天 Side Project 開發全紀錄系列 第 12

Day 12 - 智慧記帳 Day 1:從模糊想法到清晰需求,AI 如何幫我定義產品

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昨天規劃了智慧記帳 Web App 的願景,今天正式進入 AI-DLC Sprint 的第一天。與 MenuBar Todo 不同,這次筆者要從零開始,讓你看到一個想法如何在 AI 的協助下變成清晰的需求文檔。

Repository 命名哲學

選名字看似小事,實則重要。好的專案名稱要:

  • 簡潔易記
  • 表達核心價值
  • 避免通用詞彙(SEO 考量)
  • 重點是要自己喜歡~

與 AI 的命名對話


我:我要做一個智慧記帳 Web App,主要特色是:

  1. 極簡的記帳體驗(3秒記帳)
  2. AI 自動分類
  3. 支援 Telegram 等擴充
  4. 訂閱管理功能
    幫我想 5 個 repository 名稱

AI:基於你的核心特色,我建議:

  1. pocketsmart - 暗示口袋(錢包)+ 智慧

    • 簡短好記
    • .com 域名可能可用
  2. expenny - expense + penny(支出+便士)

    • 俏皮有趣
    • 暗示小額記帳
  3. subtrack - subscription + track

    • 強調訂閱追蹤
    • 發音順暢
  4. aikeeper - AI + bookkeeper

    • 直接表達 AI 特色
    • keeper 有保管者的意涵
  5. quickledger - quick + ledger

    • 強調快速
    • ledger 是專業記帳術語

我推薦 pocketsmart,因為:

  • 不限定在 expense(未來可擴充收入)
  • smart 暗示 AI 能力
  • 名稱親切不嚴肅

決定:pocketsmart

需求分析:讓 AI 當我的產品經理

建立一個產品經理的 Subagent

你是一位資深產品經理,請針對「PocketSmart - 智慧記帳 Web App」進行需求分析。

## 背景資訊
- 目標用戶:懶得記帳但想理財的年輕人(22-35歲)
- 核心痛點:傳統記帳 App 操作繁環,導致半途而廢
- 競品問題:功能太多、分類太細、操作步驟太多

## 產品定位
一句話描述:最適合懶人的智慧記帳工具
核心價值:用 AI 降低記帳摩擦力

## 功能範圍
1. 快速記帳(自然語言輸入)
2. 訂閱管理(固定支出)
3. 智慧分析(AI 洞察)
4. 擴充能力(Telegram、MCP)

請從以下角度進行需求分析:
1. 用戶場景分析
2. 功能優先級
3. 技術可行性
4. MVP 範圍定義
5. 成功指標

開發模式選擇:DDD + BDD 混合策略

基於 PocketSmart 的特性,我選擇 DDD(領域驅動設計)+ BDD(行為驅動開發) 的混合模式。

為什麼是 DDD?

記帳應用的核心是業務邏輯,不是技術實現:

  • 訂閱週期計算
  • 支出分類規則
  • 預算邏輯
  • 報表聚合

這些都是領域知識,適合用 DDD 來建模。

為什麼加入 BDD?

記帳最重要的是用戶行為

  • 「當我輸入『星巴克 120』,應該自動分類為餐飲」
  • 「當月支出超過預算,應該收到提醒」
  • 「當訂閱到期,應該自動更新下次扣款日」

BDD 讓我們從用戶視角定義系統行為。

與 AI 的開發模式討論

我:PocketSmart 這個記帳應用,你建議用什麼開發模式?
TDD、DDD、BDD、SDD?請分析各自優缺點。

AI:基於 PocketSmart 的特性,我建議 DDD + BDD 混合模式:

## 各模式分析

### TDD(測試驅動開發)
✅ 優點:程式碼品質高、測試覆蓋完整
❌ 缺點:對記帳這種業務邏輯重的應用,過於關注技術細節

### DDD(領域驅動設計)
✅ 優點:
- 完美契合記帳的業務複雜性
- 訂閱、支出、預算都是清晰的領域概念
- 易於擴展(未來加入收入、投資等)
❌ 缺點:初期設計成本較高

### BDD(行為驅動開發)
✅ 優點:
- 從用戶角度定義功能
- Given-When-Then 非常適合記帳場景
- 需求可直接轉成測試
❌ 缺點:需要完整的行為定義

### SDD(規格驅動開發)
✅ 優點:文檔完整、AI 友好
❌ 缺點:對快速迭代的 MVP 過重

## 推薦:DDD + BDD

1. 用 DDD 建立領域模型
2. 用 BDD 定義用戶行為
3. 結果:業務邏輯清晰 + 用戶體驗優秀

結論

今天用了 AI 幫忙選出專案名稱、初步的需求規劃以及適合的開發模式,接下來我們會開始跑 AI-DLC Sprint 一步一步的將這個應用建立起來,敬請期待~


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