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DAY 25
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感知你的動作與情緒:深度學習在人機互動的應用系列 第 25

Day 25 | 從資料蒐集到部署的全流程整合筆記

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前言

不管你做的是資料產品、內容網站、還是 side project app,最大的痛點通常不是技術,而是流程「接不起來」。從資料到上線,再到持續改善。原則只有三個:先能跑、再變穩、最後變好。


路線圖

1:定義

  • 目標一句話:我要讓「誰」在「什麼情境」下,完成「什麼事」
  • 成功的最小指標:一個品質指標+一個體驗或速度指標(例如完成率、P95 延遲)
  • 不做清單:本輪先不做什麼(寫三條就好)

2:做出來

  • 資料:只蒐集「驗證指標」需要的最小切片;寫下來源與可用範圍
  • 邏輯/模型:先用最簡單可運行的方法(規則、小模型、假資料皆可)讓流程串起來
  • 介面:做一個給外人能操作的 Demo/頁面/指令(能按、能回饋、看得懂狀態)

3:交付與維運

  • 發佈:你最順手的方式就好(靜態頁、雲端服務、分享連結、可執行檔)
  • 回饋:放一個「說對/說錯」或「回報問題」的入口
  • 紀錄:寫一個短檔案記三件事:此版本做了什麼、下一版要改什麼

你可以用任何你熟的工具:Google Sheet、Git、Notion、Excel、甚至是單一 .py 檔都行,重點是接起來。


常見誤區對照表

問題 可能原因 處理方式 下次怎麼避免
做很多,但一直無法展示 目標過大、缺最小可跑版本 切 1 條最短用例,先做假資料或規則把流程跑通 每輪先定「一個情境、一個指標」
Demo 能跑,但外人看不懂 缺明確回饋與狀態顯示 頁面/CLI 加一句「現在在做什麼」+成功/失敗提示 每個步驟都標「最晚回饋點」
線上不穩、常壞 沒回滾或降級 準備上一版可用檔;寫一句回滾指令/步驟 每次發佈都留「上一版可直接用」
指標一直好不起來 資料與目標不對齊 重新檢查:收的資料能否驗證成功指標 在 README 寫清「指標=資料對應」
每次改動都難以重現 沒記變更、沒鎖環境 把版本號與主要變更記在 CHANGES 重要依賴與設定放成一個檔(.env/requirements 等)
用戶回饋很多但沒時間整理 收集通道太分散 只留一個入口(表單/Issue/私訊),統一貼進 feedback.log 每週花 15 分鐘合併、挑三件可做的

結語

從能跑開始,把狀態與回饋說清楚,保留上一版還原方案,每一輪只改三件事。今天就選一個正在做的點,用上面的對照表檢查一次——你會發現,專案開始穩、也開始動起來了。


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