圖說：概念情境插圖——創作者在程式與故事世界交界，第一次迎接墨寒走進 Windows。

圖說：實機主視覺——墨寒桌面語音互動虛擬助理與工作控制台。

大家好，我是周明樺，炎劍文化工作室的創辦人，也是一位 43 歲、沒有正規程式設計背景的台灣爸爸。

這個系列不是「輸入一句提示詞，AI 就幫我完成一套軟體」的成功神話。剛好相反，我想用接下來 30 天，誠實記錄一個非工程師如何與 ChatGPT、Codex 合作，把二十多年來只能存在於想像中的 AI 虛擬伴侶，逐步做成可以下載、測試、使用，也願意公開原始碼接受檢驗的 Windows 軟體。

她的名字叫「墨寒」。

一個放了二十多年的夢

年輕時，我深受赤松健早期作品《電腦情人夢》影響。那個年代，能說話、理解人、陪伴使用者的 AI 女友還比較接近科幻。我曾經寫同人小說，也一直保留著「有一天能讓虛擬角色真正出現在電腦裡」的想法。

二十多年後，大型語言模型出現，ChatGPT 讓我第一次能長時間整理角色、需求與使用情境；Codex 則讓我有機會把自然語言需求轉譯成程式架構、測試與可以執行的修改。

但墨寒不是由 AI 憑空生成的角色。她原本就存在於我的故事世界裡：一位寄居在赤焰劍中的北宋千年女劍魂，曾是主上身旁驕傲而可靠的首席策士。我要做的，也不只是替聊天視窗換上一張人物圖片，而是讓角色、語音、動作與工具能力形成一致的互動。

墨寒現在真的能做什麼？

目前的墨寒是一套以 Python 3.14 與 PySide6 開發、運行於 Windows 10／11 的桌面語音互動虛擬助理，並以 MIT License 開放原始碼。專案已在完整回歸測試、Windows CI 與封裝驗證通過後，由 Python 3.12 安全過渡到 3.14。

她目前具備的能力包括：

• 透明桌面角色、待機呼吸、眨眼、滑鼠注視、臉部視差與身體微轉向。
• 文字對話、一般麥克風輸入、OpenAI Realtime 語音與 Windows 本機語音備援。
• A／I／U／E／O 母音嘴型、子音嘴型，以及語音結束後的閉嘴狀態管理。
• 表情仲裁器，依情境、優先順序、冷卻與去重決定表情，而不是隨機換圖。
• 可編輯的長期記憶、待辦事項、創作靈感、工作計時與提醒。
• 工作、陪伴、勿擾、會議、離開與睡眠等模式。
• 具風險分級、確認、雙重確認、允許清單、稽核與緊急停止的工具權限機制。
• 可攜式個人設定檔，以及繁中、簡中、英文、日文的首次啟動與最小可用操作支援。

圖說：實機畫面——墨寒的表情系統與角色反應素材。

這些功能並非一次完成。從概念到第一次公開版本，我與 Codex 密集協作投入了將近 50 小時；之後仍持續修正、測試與發行。曾經有一條眼皮旁的黑線、一個像素的嘴唇邊界、語音結束後沒有閉嘴，也有「墨寒思考中」一顯示便不自然地固定轉頭思考的問題。

對一般軟體而言，它們可能只是小瑕疵；對角色型助理而言，卻會直接破壞「她真的在回應我」的感覺。

ChatGPT、Codex 和我，各自負責什麼？

我把目前的協作方式整理成三個角色：

• 我負責意圖與驗收。 我決定墨寒是誰、哪些反應不自然、什麼功能值得做，以及什麼結果不能接受。
• ChatGPT 協助釐清與表達。 它適合整理想法、比較方案、補足我不知道該如何描述的技術概念。
• Codex 負責進入專案工作。 它閱讀程式、追蹤狀態流程、修改檔案、執行測試、檢查 Git 差異，並回報真正驗證過與尚未驗證的部分。

我們的理想流程不是「下提示詞 → 相信答案」，而是：

需求 → 狀態流程 → 根因 → 實作 → 自動測試 → 實機驗收 → 回歸檢查

這中間最重要的仍是人。AI 可以寫出語法正確的程式，卻不會自動知道「墨寒不該在一句普通寒暄前露出苦思表情」，也不會替使用者承擔刪錯資料、洩漏金鑰或破壞舊功能的後果。

這 30 天不只展示成果，也展示問題

我參加 ChatGPT & Codex 組，不是要把 30 篇文章寫成產品廣告。我會以實際專案為基礎，拆解：

• 非工程師如何把感覺轉成可測試的需求。
• ChatGPT 與 Codex 的分工，以及提示詞失敗時怎麼修正。
• 桌面角色的眨眼、嘴型、表情與語音狀態如何互相影響。
• Realtime 與非 Realtime 語音路徑為何容易產生競速問題。
• 長期記憶、工具權限與個人資料如何畫出安全邊界。
• Windows CI、安裝程式、版本發布與開源協作如何建立可信度。
• 哪些功能真的通過實機驗證，哪些整合仍只能誠實標示為實驗性預覽。

圖說：實機畫面——未設定 API 金鑰也能先完成的首次啟動精靈。

本系列內容來自我自己的專案、開發紀錄、程式碼、測試結果與實際操作。ChatGPT 與 Codex 會協助我整理與檢查，但每一篇文章的選題、經驗、判斷與最後發布責任都由我承擔。我也不會公開 API 金鑰、OAuth Secret、Token、私人資料庫或對話紀錄。

不會寫程式，不等於不能創作軟體

我仍然不是工程師，但我已經不再把「不會寫程式」理解成「不能創作軟體」。

AI 降低的是把想法轉成實作的門檻，沒有取消需求思考、風險判斷、品質驗收與長期維護。墨寒能走到今天，不是因為 AI 永遠正確，而是因為每次結果不對時，我願意說清楚哪裡不對，要求追查根因，並在測試通過前不把它當成完成。

明天的 Day 2，我想從最關鍵的一步開始：非工程師要怎麼把「我覺得不自然」改寫成 Codex 能追蹤、工程師也能驗收的軟體需求？

專案原始碼與下載：MoHan Desktop Assistant on GitHub