昨天提過做出來再說，說什麼？

我跟CC一輪奮戰終於有個跑得動的App後，需要一批測試資料集。正好我剛去過蒙古，有2577張照片。

開工前：兩個 AI 都整理不好

這批照片我已經花了兩週跟Claude & Codex 分別奮鬥過幾個週末，一直沒有滿意的整理結果，資料夾半成品在我桌面好幾天。它們一直在等我的下一個確認指令，但我老是提不起興致回答一個個的小問題。

那一輪是照拍攝時間和地點分資料夾，分出來長這樣：

• 哈拉和林博物館 124 張、額爾德尼召寺 230 張、沙丘與回程 127 張
• 騎行沿途 630 張、草原動物骨骸 113 張、草原營地 56 張
• 餐食只有 13 張
• 待分類最後只剩 1 張真模糊廢片

檢查後發現，有兩張照片的縮圖是一片黑，跟廢片長得一模一樣，AI 用縮圖整理，整理時把它們當成廢片。我記得我有拍銀河，怎麼都找不到？拉亮之後才看出來，是我好不容易拍出來的蒙古草原銀河。只是因為拍照技術與設備限制，看起來很像廢片。

我當初是想：拍了現在看不到沒關係，可以回去後製調整，但如果連素材都沒有，就沒有重來一次的機會了。

拍壞還是故意的，只有我知道。這個脈絡 AI 再厲害也還不可能知道，因為我沒說出來。

App 實測：我的照片變成測試集

App 做出來之後，我把蒙古照片丟給CC當測試集，他建議不如先抓個250張照片，小量測試對齊標準是否相同。

我想也對，這跟我工作上訓練模型的手法一樣，當資料過多時，我們也是會先抽樣看個結果，避免做半天才發現是在浪費時間。

App初版拉完指定日期後，實際拉出234張，派工給我選給他看。我選了40-50張就崩潰了，於是有了九宮格，那段 Day 6 講過。

真正讓我嚇一跳的是資訊照。

我這次在蒙古很認真看博物館，不但場場額外買相機門票（比人的門票貴多了），還狂照了一堆資訊照，不但現場請AI解釋給我聽，也想著回家後可以另外整理成文章。

第一天訂規則時，我就寫了展牌、票券、文物說明就算拍得爛也要留，App 也有「資訊」這個分類。這些照片不是故事書的料，放進資訊冊剛好。但我沒想到自己拍了這麼多，實測一跑，資訊照 590 張，佔了22.9%。

研究說的是平均，我是個案

根據研究，人們旅遊時的照片主題是人物、大景、食物、細節，以及其他。食物排行前三，但我這次旅程根本沒在拍食物，2577 張裡只有 13 張。

所以五大主題（人物、大景、食物、細節、其他）只能當預設，不能當標準答案。每個人要能調自己的比重，那段參數怎麼調的故事，留到後面講。挑完照片之後，還長出一套像朋友講話的分類，那又是另一個故事了。

心得

有些需求細節，像是怎麼挑照片（九宮格）、故事以外的照片放哪裡（資訊照）、預設主題怎麼排（人物、大景、食物、細節、其他），都是在用個人海量照片測試的時候發現的。

研究說的是平均行為，但App不是給平均人用的。如果不是用自己的素材測試，永遠不會注意到這些設計體驗上的小細節可以怎樣優化。

這個系列同步寫在我的部落格：yojuhsu.com/blog

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