由零開始寫 AI App 的血淚史：真係好難
Painless AI Lab – 香港定格實戰：我嘅 AI 營運日記 (Part 8)
上集同大家分享過我點解會想寫「Find the Right Stock」同埋成個開發過程嘅大方向。
今日，我想同大家「講真話」，揭開背後嘅辛酸一面：講吓由零開始砌呢個系統時，我真正遇到嘅種種的難關。如果你都想寫個屬於自己嘅 AI 項目或者玩自動化 Workflow，希望我呢啲第一手嘅血淚史，可以幫你打個底，睇清現實中究竟係點運作。
1. 搵痛點同搵 Solution
依家經濟環境咁差，好多人都同我一樣，好想搵方法創造被動收入。用閒錢投資絕對係一條好出路，但盲目跟風買股票真係極度危險。我唔想盲摸摸靠估，所以決定自己動手寫個 Web App，自動生成一啲結構化嘅財務報告，幫自己客觀咁分析公司。定好個清晰嘅 Scope，係我最關鍵嘅第一步。
2. 喺極度嘈雜嘅市場數據中搵方向
股票市場話變就變，背後有宏觀經濟、行業前景，仲有公司本身嘅基本面交織埋一齊。我當時第一個遇到嘅難題，就係要決定究竟邊啲因素先係評估一間公司同埋預警股災嘅關鍵。
為咗補足呢方面嘅知識盲區，我啃咗好多投資書、睇咗無數專業嘅財經 Channel，仲搵埋 AI 一齊 Brainstorm 框架。呢啲功夫，最後幫我寫客觀的 Prompt和奠定咗最底層嘅核心邏輯。
所學到嘅嘢： 起步嗰陣，你唔需要一開始就是專家。一邊動手寫，啲知識就一邊湧入腦。
3. 點樣搵到可靠嘅 Real-Time 數據？
大鑊位： 財經工具要實用，時間性就係一切。串聯股票 API 聽落好似好簡單，但背後處理數據 Pipeline（數據管線）嘅技術難度比我預期中高好多。而且，當你用量一大，API 嘅數據成本就會直線上升。燒錢燒Token/Credit。
點解決： 我研究咗不同嘅 API Provider，最後決定由 Free Tier（ Yahoo Finance）開始試，當做 Proof of Concept。之後，我直接搵 Coding Assistant 幫手寫腳本，先搞定咗點樣順暢咁將啲實時數據爬番嚟做分析。
4. 克服「工具選擇困難症」
大鑊位： 依家呢個 AI 時代，每日都有無數嘅新 Framework、新平台同埋新 Model 彈出嚟。對一個新手嚟講，光是要諗邊個組合最穩定、最簡單，就已經頭痛到想放棄。
點解決： 我好果斷咁做咗個決定：Tech Stack 愈精簡愈好。我決定用 Ollama 喺本地部電腦行 Local Model（完美保護個人私隱），再配埋 Vercel 做 Hosting 搞定個 Web App。一開始就將所有複雜嘅嘢攞走。
5. 同 AI 嘅「幻覺」同埋「廢話」交手
大鑊位： 有 Idea 其實好容易，但要個 Product 每次都百分之百穩定執行你個諗法，先係真正嘅戰場。啱啱寫好嗰陣，個系統成日噴埋一啲好 Generic（普通）、好表面嘅罐頭理財建議/原則。更衰嘅係，佢有時仲會產生「幻覺」（Hallucination），睇錯或者老作啲數據趨勢。
點解決： 呢個位係我花最多時間、投資最多精力嘅地方。我不斷咁微調我個 “Financial Logic Brief”（即係核心 System Prompt）。我用咗幾十隻股票 Ticker 去暴力測試佢，不斷塞限制條款俾佢，改到佢完全冇得呃人，逼佢輸出最誠實、最 factual 同最理性嘅分析。
6. 撞條鐵：硬件效能上限
大鑊位： 喺一架普通嘅 Office手提電腦上面全行一隻強大嘅 Local Model，部機真係慘過食黃蓮，慢到嘔。
點解決： 唯有轉身射個三分波。我改由體積小、優化好嘅開源細 Model 入手。
7. 要令個 App 真正有用（而唔係純粹覺得好 Cool）
大鑊位： 要在 Terminal 或者整一個睇落好型但完全唔實用嘅花樽，真係好容易。我成日都要提醒自己、問自己一句：“喂，你遲啲真金白銀擺份血汗錢落去買股票之前，你真係會開呢個工具嚟睇？”
點解決： 我最後將所有花臣嘢、廢話全部剷走，將成個 UI 嘅重心放喺最直接嘅 Actionable Insights（可執行的核心建議）。之後我仲將個 App 俾咗幾個信得過嘅朋友去實測，逼佢哋俾最 Brutal（殘酷）嘅 Feedback，睇吓啲 Report 係咪真係一目了然。
8. 喺「卡關」到懷疑人生嗰陣，點樣維持熱情？
大鑊位： 好多個凌晨，啲 Code 又 Bug 咗、數據又 Fetch 唔到，嗰刻挫敗感大到真係好想成個 Project 放棄。
點解決： 每次想放棄，我都逼自己諗返最初嘅起點：我係為咗幫自己投資把關，同埋想透過實戰嚟學 Prompt Engineering。每當見到一啲細微嘅 Milestone 成功（例如第一次見到份報告個 Format 排得咁靚），嗰種開心就足以撐住我繼續向前行。
Final Thoughts（真心話）
由零砌一個工具出嚟，絕對唔會好似 YouTube 嗰啲 10 分鐘速成 Tutorial 咁順風順水。你一定會撞板、會發現自己好多嘢唔識，甚至會好沮喪。
但坦白講，正正係同呢啲難關交手嘅過程，你嘅個人 Skill 先會真正升級。每次遇上 Error，都逼緊我用更嚴密嘅邏輯去思考。如果你都準備緊寫個專屬嘅 AI 工作流，記住呢三條生存守則：
Start small（先做細）： 每次只解決一個微小嘅 Problem。
實用大過天： 寫一個對你有用嘅工具，好過夾硬砌一個看似複雜但冇用嘅花樽。
預咗要不斷 Iteration（執完再執）： 預咗佢頭十次、二十次都會 fail，不斷微調到佢 work 為止。
最重要一點：如果撞到一啲點搞都搞唔掂嘅 Bug，唔好死谷。深呼吸，去行開吓、瞓陣覺休息吓先啦！
想問吓大家：
你哋以前有冇試過自己寫工具或者砌一個自動化系統，去打理自己嘅工作或者投資 Portfolio？
當個市好似財神過山車咁瘋狂嗰陣，你有咩獨門秘笈可以保持理性、唔被情緒牽著走？
不如喺下面留言，大家交流吓！