一開始參加這次鐵人賽時，我其實想得很單純：既然是 ChatGPT & Codex 組，那我就趁這 30 天學 C++，一邊讓 ChatGPT 教我、一邊讓 Codex 幫我 Debug，最後做出一個小作品。一開始參加這次鐵人賽時，我其實想得很單純：既然是 ChatGPT & Codex 組，那我就趁這 30 天學 C++，一邊讓 ChatGPT 教我、一邊讓 Codex 幫我 Debug，最後做出一個小作品。

結果做到前幾天，我越做越覺得不對。

我發現自己每天如果只是在學 cout、編譯、變數、if，雖然確實是在學 Coding，但這好像完全沒有發揮 ChatGPT 和 Codex 現在真正厲害的地方。我平常上課本來就有機會慢慢學這些基礎，既然都參加 ChatGPT & Codex 組了，我更想知道的是：如果我不先把所有技術都學會，而是直接用 AI 的能力去做一個原本根本做不出來的東西，到底可以做到什麼程度？

所以我決定重來。

這 30 天我不再以「今天學了什麼語法」當主線，而是改成一個比較接近 Vibe Coding 的實驗。ChatGPT 負責跟我一起想產品、拆需求、理解內容，Codex 負責實際進到程式裡幫我做功能、修改和除錯，而我主要負責決定「我要什麼」以及「做出來的東西到底是不是我要的」。

問題變成：我要做什麼？

我第一個想到的是學習工具。因為我平常真的很常把講義、PDF 或一些完全看不懂的東西丟給 ChatGPT，請它翻譯、整理、解釋。既然這個需求是真的存在，那我乾脆做一個可以處理教材的 AI 工具。

但馬上又出現第二個問題：

如果只是上傳 PDF，然後叫 GPT 幫我摘要，那我為什麼不直接用 ChatGPT？

這個問題讓我把整個產品方向又改了一次。

我不想做另一個「AI 摘要器」，也不想只是幫 ChatGPT 套一層網站外殼。ChatGPT 本來就很會解釋文字，我真正想做的是把它理解到的東西，變成聊天介面不容易一次呈現好的東西。

例如同一份教材，除了文字摘要之外，我希望它可以自動整理成概念關聯圖、流程圖、重點卡片；如果還是看不懂，可以換成生活化的譬喻，或者切成更簡單、更正式、考前速讀等不同模式。未來如果內容適合，我甚至想讓它拆解教材裡面的圖片，或直接產生可以旋轉、點擊甚至播放動畫的 3D 教學模型。

所以目前這個專案暫時叫做 Visual Learning Lab。

它最簡單的想法是：

PDF / 圖片 / 文字 → GPT 理解內容 → 產生結構化資訊 → 轉成互動式視覺化

我現在不打算自己訓練模型，也不打算做一個比 ChatGPT 更聰明的 AI。相反地，我就是要直接利用現成模型最強的理解能力，再把重點放在「它理解完之後，我可以怎麼把結果呈現得比單純聊天更好用」。

今天我先把產品的最基本方向定下來，也重新建立了一個 GitHub Repo：下圖為介面

visual-learning-lab

目前 repo 裡先放了 README.md 和 PRODUCT_VISION.md。我也替自己訂了幾條規則，其中最重要的一條是：

如果一個功能直接在 ChatGPT 聊天裡就能很舒服地完成，那它就不應該成為這個產品最主要的賣點。

這句應該會一路用到 Day 30。

目前我先把功能分成三層。最基本一定要做到的是：能輸入教材、讓 GPT 分析、產生重點卡片、概念圖、流程圖，最後還要有一個其他人真的能打開使用的版本。再往上，我想挑戰多種譬喻、不同理解模式、圖片拆解，以及讓 AI 自己判斷「這段內容到底適合怎麼視覺化」。

至於最想玩的部分，當然還是 3D 和動畫。

我現在完全不知道最後做不做得出來，但這反而就是我想參加這次鐵人賽的原因。以前看到這種功能，我第一個反應可能會是「這我不會做」。這次我想試試看，把問題改成：「我不會做，但是 ChatGPT 和 Codex 能不能跟我一起把它弄出來？」

Day 1 沒有寫什麼厲害的 Code。
下圖為Rroduct Vision

我只是把題目重新想清楚，建立 Repo、寫下 Product Vision，也畫了第一版首頁草圖。但至少現在我知道接下來 29 天不是要做一份 C++ 學習日記，而是真的要讓一個產品一天一天長出來
下圖為草稿

明天開始，先讓它出現在螢幕上。