今天是鐵人賽的最後一天。
30 天前，我只是一個有想法的工程師。
30 天後，我成為了一個有產品的創辦人。
但最重要的領悟不是技術突破，而是這個認知：
「你不是萬能的，但 AI 能幫你做很多研究。」
這不是限制，這是一人公司最大的機會。
六大限制讓一人公司舉步維艱：
| 限制類型 | 具體表現 | 影響 |
|---|---|---|
| 知識邊界 | 只能做熟悉的領域 | 創新受限 |
| 經驗限制 | 架構設計受個人經驗侷限 | 品質瓶頸 |
| 學習曲線 | 必須踩坑才能學到教訓 | 時間成本高 |
| 決策品質 | 缺乏專家驗證和討論 | 風險增加 |
| 時間瓶頸 | 研究新技術耗時過長 | 進度緩慢 |
| 品質上限 | 一個人的能力決定產品上限 | 競爭力弱 |
讓我誠實分享這 30 天遇到的困難：
技術挑戰:
Day 1-7:
問題: "KMP 是什麼？Compose Desktop 怎麼用？"
痛點: 完全陌生的技術棧
傳統解法: 花 2-3 個月慢慢學習
Day 8-14:
問題: "Event Sourcing + CQRS 適合嗎？"
痛點: 架構決策沒有人討論
傳統解法: 選保守方案或賭一把
Day 15-21:
問題: "這樣的流程對嗎？文件怎麼寫？"
痛點: 沒有最佳實踐參考
傳統解法: 摸著石頭過河
Day 22-29:
問題: "如何設計魔法動畫？如何行銷？"
痛點: 跨領域能力不足
傳統解法: 外包或放棄
傳統思維 vs 新思維
| 面向 | 傳統思維 | 新思維 |
|---|---|---|
| 信念 | 我必須學會所有技能 | 我需要組建一個專家團隊 |
| 結果 | 永遠在學習，產品永遠沒完成 | 專注執行，讓專家提供專業 |
| 最終 | 精疲力盡，最終放棄 | 高效產出，持續成長 |
傳統 10 人團隊 vs 一人 + AI 專家團隊
傳統團隊：
├── 產品經理
├── 系統架構師
├── 資深工程師
├── UI/UX 設計師
├── QA 工程師
├── DevOps 工程師
├── 技術文件作家
└── 市場研究員
一人 + AI 專家團隊：
├── 創辦人（你）
├── ARS - 架構研究專家
├── SA - 解決方案架構師
├── TIA - 技術實作架構師
├── UI/UX AI
├── Code Review AI
├── Documentation AI
├── Marketing AI
└── Research AI
AI vs 人類專家能力對比：
| 能力維度 | 人類專家 | AI 專家 | AI 的優勢 |
|---|---|---|---|
| 知識廣度 | 深耕單一領域多年 | 整合全球知識庫，跨領域綜合 | 瞬間存取海量最佳實踐 |
| 回應速度 | 預約會議，等待數天 | 24/7 即時回應 | 想到就問，立即獲得答案 |
| 成本效益 | 高昂顧問費用 | 月付訂閱制 | 人人負擔得起的專家團隊 |
| 客觀中立 | 可能有偏見或利益考量 | 基於數據和邏輯分析 | 提供多角度平衡觀點 |
角色定位：你的技術偵察兵和知識探索者
核心職責：
實際影響力：
| 面向 | 傳統方式 | ARS 協助後 |
|---|---|---|
| 研究效率 | 需要大量時間蒐集資料 | 快速獲得整理好的資訊 |
| 方案廣度 | 受限於個人經驗 | 獲得多種業界方案對比 |
| 案例支撐 | 依賴猜測和直覺 | 有實際案例和數據支撐 |
| 決策品質 | 基於有限經驗 | 基於完整資訊和分析 |
實戰範例：選擇跨平台框架
### 我的提問
請以 ARS 角色研究一人公司的跨平台開發框架選擇
### ARS 的研究成果
1. **Flutter**
- 案例：Reflectly（一人公司，500萬用戶）
- 優勢：UI 一致性高，生態完整
- 劣勢：Dart 學習成本，桌面支援較弱
2. **React Native + Electron**
- 案例：Notion 早期（小團隊起步）
- 優勢：Web 技術棧，社群龐大
- 劣勢：性能開銷，原生體驗差
3. **Kotlin Multiplatform**
- 案例：Touchlab, CashApp
- 優勢：原生性能，漸進式採用
- 劣勢：iOS 工具鏈複雜，學習曲線陡
建議：KMP 適合追求原生體驗的一人公司
證據：2025 年 Compose iOS 穩定版發布
角色定位：你的架構設計師和決策顧問
核心職責：
設計原則：
實戰範例：設計事件驅動架構
# SA 的架構設計過程
需求分析:
輸入: "需要事件溯源支援離線協作"
限制: "一人維護，預算 <$100/月"
架構決策:
初版設計:
複雜度: 高
方案: Kafka + EventStore + CQRS
問題: 維護成本過高
調整後設計:
複雜度: 中
方案: SQLite + 簡化版 Event Sourcing
優勢: 單檔案資料庫，零維護
演進路徑:
Phase 1: 本地 Event Store（當前）
Phase 2: 雲端同步（6個月後）
Phase 3: 多人協作（1年後）
決策記錄: MADR-001-event-sourcing.md
角色定位：你的實作守護者和品質把關者
核心職責：
審查清單：
✅ 版本相容性檢查
✅ 資料庫 Schema 驗證
✅ API 介面一致性
✅ 錯誤處理完整性
✅ 效能瓶頸識別
✅ 安全漏洞掃描
實戰範例：計劃審查報告
## TIA 審查報告 - CloudEvents 整合
### ✅ 通過項目
- Kotlin 2.2.0 版本正確
- Koin DI 設定完整
### ⚠️ 發現問題
1. **依賴版本問題**
- 計劃：jackson-module-kotlin:2.14.0
- 實際：專案使用 kotlinx-serialization
- 影響：無法直接使用 Jackson
- 解決：改用 kotlinx-serialization-json
2. **資料庫遷移**
- 計劃：手動建立 events 表
- 實際：需要 3.sqm migration 檔案
- 影響：會破壞現有資料
- 解決：建立正確的 migration
3. **效能考量**
- 問題：未設定索引
- 影響：查詢效能差
- 解決：添加 created_at 索引
### 價值體現
- 預防多個潛在的編譯錯誤
- 避免了資料遺失的風險
- 大幅減少除錯時間
Day 1: 需求定義
需求：創造獨特的品牌識別動畫
召喚 ARS 研究：
ARS 研究成果：
Day 2: 架構設計
召喚 SA 設計：
SA 架構方案：
Day 3: 實作驗證
召喚 TIA 審查：
TIA 審查結果：
Day 4-5: 執行實作
基於三個 AI 角色的輸入，創辦人專注於程式碼實作：
AI 團隊協作流程：
1. 創辦人 → ARS：我需要實作 Feature X
└─ ARS 研究最佳實踐
└─ 返回：多個方案 + 案例分析
2. 創辦人 → SA：基於研究設計架構
└─ SA 平衡理想與現實
└─ 返回：架構設計 + MADR
3. 創辦人 → TIA：審查實作計劃
└─ TIA 驗證可行性
└─ 返回：審查報告 + 風險提示
4. 創辦人：執行實作
整個流程通常在半天內完成
1. 早晨計劃模板
今天要實作：[功能描述]
@ARS - 有什麼最佳實踐或坑要注意？
@TIA - 現有程式碼有什麼限制？
@SA - 建議的實作策略？
2. 遇到問題模板
遇到問題：[問題描述]
錯誤訊息：[錯誤內容]
@TIA - 這是什麼原因造成的？
@ARS - 有哪些解決方案？
@SA - 哪個方案最適合當前架構？
3. 架構決策模板
需要決策：[決策點]
@ARS - 業界如何處理這個問題？
@SA - 適合一人公司的方案？
@TIA - 實作難度和時間評估？
4. 程式碼審查模板
請審查這段程式碼：[程式碼片段]
@TIA - 有什麼潛在問題？
@SA - 架構上是否合理？
重點關注：效能、安全性、可維護性
量化分析：AI 團隊的影響
| 能力維度 | 傳統團隊 | 個人單打獨鬥 | AI 增強後 |
|---|---|---|---|
| 決策速度 | 需要多次會議討論 | 憑直覺快但風險高 | 快速且有充分依據 |
| 知識覆蓋 | 團隊成員的專業領域 | 個人擅長的領域 | 可觸及各種領域 |
| 錯誤預防 | 透過 Code Review | 上線後才發現 | 設計階段就預防 |
| 創新能力 | 受團隊經驗限制 | 受個人視野限制 | 參考全球最佳實踐 |
傳統公司劣勢 vs 一人公司+AI優勢
傳統公司的包袱：
• 決策層級多 - 需要層層審批
• 溝通成本高 - 會議和協調耗時
• 創新阻力大 - 既有流程難改變
• 固定成本高 - 人力和營運開銷
一人公司+AI 的靈活：
• 極速決策 - 想到就做
• 零溝通成本 - 自己說了算
• 無限創新空間 - 沒有包袱
• 極低營運成本 - 只有工具訂閱
• 24/7 專家支援 - AI 隨時待命
• 全球知識存取 - 站在巨人肩膀
傳統團隊 vs 一人公司 + AI
| 項目 | 傳統團隊 | 一人公司 + AI |
|---|---|---|
| 人力配置 | 需要多個全職專家 | 一人 + AI 助手 |
| 月度開銷 | 高昂的薪資成本 | AI 工具訂閱費 |
| 隱藏成本 | 辦公室、管理、溝通、招聘 | 幾乎沒有 |
| 靈活度 | 團隊協調需要時間 | 立即調整方向 |
| 擴展性 | 需要招聘和培訓 | 升級 AI 工具即可 |
| 價值產出 | 取決於團隊協作 | 取決於個人驅動力 |
Grimo 專案成果:
開發週期:
傳統團隊預估: 需要數個月
實際完成: 30 天內有可運作原型
技術深度:
架構設計: Event Sourcing + CQRS
程式碼品質: 有完整測試和文件
技術選型: KMP 跨平台框架
創新亮點:
跨平台架構: 一份程式碼多平台
動畫系統: 獨特魔法主題視覺
用戶體驗: 明顯差異化設計
知識累積:
技術文章: 30 篇鐵人賽文章
架構決策: MADR 決策記錄
最佳實踐: 完整開發流程文件
可複用資源: 模板和工具配置
# docs/roles/my-ai-team.md
## 核心團隊配置
### 必備角色（每個專案都需要）
1. **ARS** - 幫我研究不懂的技術
2. **SA** - 幫我設計合理的架構
3. **TIA** - 幫我審查和預防問題
### 專案特定角色（按需添加）
4. **UI/UX Expert** - 設計用戶體驗
5. **Security Auditor** - 安全審查
6. **Performance Optimizer** - 效能優化
7. **Marketing Strategist** - 行銷策略
8. **Content Creator** - 內容創作
### 角色互動原則
- 每個重大決策諮詢至少 2 個角色
- ARS 先研究，SA 再設計，TIA 最後審查
- 保存所有互動記錄作為知識資產
每日 AI 協作例行公事：
⏰ 早晨：讓 ARS 研究今日任務的最佳實踐
📐 設計前：讓 SA 評估多個架構方案
🔍 實作前：讓 TIA 審查計劃可行性
🚨 遇到問題：立即召喚相關 AI 角色
✅ 完成功能：讓 TIA 進行程式碼審查
📚 每週：整理 AI 互動的知識精華
思維模式轉變：
| 舊思維 | 新思維 |
|---|---|
| 我要學會這個 | 我要找對的 AI 專家 |
| 我不懂這個領域 | ARS 幫我研究一下 |
| 這個架構太複雜 | SA 幫我簡化設計 |
| 不確定會不會有問題 | TIA 幫我提前檢查 |
knowledge_management:
structure:
/docs/ai-team/
/research/ # ARS 的研究報告
/architecture/ # SA 的架構設計
/reviews/ # TIA 的審查記錄
/decisions/ # 重要決策記錄
/templates/ # 可重用的提示模板
/learnings/ # 經驗教訓總結
best_practices:
- 每次重要對話都保存
- 定期整理和索引
- 建立個人最佳實踐庫
- 分享有價值的發現
1. 能力邊界的重新定義
2. 學習方式的根本改變
3. 競爭優勢的重新定位
從工程師到創辦人的轉變：
📅 Day 0：一個有想法的工程師
📅 Day 30：一個有產品的創辦人
成功的關鍵不是：
而是：
30 天成就：
## 今天就開始
### 立即行動（10 分鐘）
1. 建立 docs/roles/ 資料夾
2. 定義你的三個核心 AI 角色
3. 寫下你最需要解決的技術問題
### 本週目標（7 天）
1. 用 ARS 研究一個新技術
2. 用 SA 設計一個小功能
3. 用 TIA 審查你的程式碼
4. 記錄每次互動的收穫
### 本月目標（30 天）
1. 建立完整的 AI 團隊體系
2. 完成一個 Side Project
3. 累積 10+ 個最佳實踐
4. 分享你的經驗
### 記住
你不是萬能的，但這不是弱點，而是機會。
擁抱 AI，組建團隊，創造奇蹟。
30 天前，我以為一人公司意味著孤軍奮戰。
30 天後，我發現一人公司可以擁有最強大的團隊。
這個團隊不需要辦公室，不需要薪水，不會離職。
他們 24/7 待命，永遠保持專業，持續學習成長。
一人公司的未來，不是一個人做所有事。
而是一個人，帶領 AI 專家團隊，做不可能的事。
從 Side Project 到產品，從產品到事業，從事業到影響力。
這不只是可能，這是正在發生的現實。
現在，輪到你了。
這是我的第 30 篇鐵人賽文章，也是新旅程的開始。
30 天，證明了一件事：
在 AI 時代，一人公司不是退而求其次的選擇，
而是最有潛力的創業模式。
你不是萬能的，但 AI 能幫你成就萬能。
iThome鐵人賽
看影片追技術