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我的好朋友查爾斯，是個超級專業又資深的文字工作者。
他完全不懂程式，就靠 Google AI Studio 和發問的勇氣，做出一套自用的增肌減脂小工具。怎麼辦到的？
有兩個關鍵點：先把飲控目標跟使用習慣說清楚（他想記錄的事、飲食的習慣）。
再來，就是請 Gemini 同時扮演「前端、後端、架構師」三種角色，在需求規劃階段分別給建議。
但也不是全程順利，部署和資料庫串接那段「非常痛苦」，他一直在跟看不懂的錯誤訊息周旋。
我把他後來突破的方式、走過的坑整理起來，與你分享。
如果你也有過「如果有個工具能這樣就好了」的念頭，歡迎在文末點大拇指 👍，分享你最想客製的場景，我都會看！
忘掉「幫我做工具」，先說你的懶是哪種懶
查爾斯的第一步是認真解釋自己有多懶：他想掌握蛋白質、脂肪、碳水的量，為了飲控，很常去便利商店買類似的食物，但不想每次自己輸入食物的營養素，有沒有方便記錄的方式？想做成網頁工具。有了這些，AI 才知道要幫你設計什麼。
先定目標，再讓 AI 規劃架構
下一步，他請 Gemini 同時扮演「前端、後端、架構師」三種角色，在需求規劃階段分別給建議。
他要求架構師，以模組化的方式加功能，方便後續修改和迭代，架構師就會用這個角度來檢查後端工程師的意見，最後理出開發的需求文件。
你的工具，包含你的巧思
Gemini 建議他輸入食物的方式是，先建立常吃的食物資料庫（在哪買、品名、營養數值），他每天從資料庫勾選後記錄。
懶得勾？他還做了掃條碼功能，掃商品就自動從資料庫帶入數值。資料庫沒有的東西？他也開放拍照後，交給 AI 解析基礎數值。
部署很痛苦？截圖、丟給 AI 解說再決定
他遇到最痛的關卡是雲端資料庫串接和部署。他的做法：截圖錯誤訊息、丟給 AI、問清楚這個錯誤是什麼意思，Gemini 解釋的看不懂，就再丟 ChatGPT。
自用小工具，也要考慮資料安全性
因為有串接 OpenAI API 解析照片，查爾斯除了避開直接寫死 API key 的坑，他也做了登入機制，僅開放自己登入使用，以避免 API 費用突然暴增。
開始前，先問 AI 三個問題
① 我的目標是什麼？（具體到數字，例如每天蛋白質 113g）
② 我最懶的地方是哪裡？（決定輸入方式要怎麼設計）
③ 我以後會怎麼迭代？（讓 AI 引導你做模組化架構，省掉之後大改的痛）。
需求說清楚，AI 就有原料可以工作。
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