專案 · 產品工作流
AI 內容工作流平台
把來源與人工判斷連到 AI 產出，形成可追溯流程，並完成瀏覽器 UAT 與 Windows x64 交付。
這個專案在做什麼
內容工作常從一段模糊需求開始，接著散落在來源文件與 AI 對話，還有人工修正裡。這個專案把它整理成一套本機產品：來源先被保留，方向由人選擇，AI 產出候選內容，最後再由人完成編輯與交付判斷。
原本的問題需求與來源，以及 AI 結果分散在不同地方工作完成後很難回看內容依據，也不容易確認哪一步是人工決定。
產品改變每一步留下可追溯的輸入與決定，並保留輸出從來源收件到人工發布紀錄都保留在同一條資料鏈。
這不是把人從流程中移除。AI 負責加速分析與候選產出，人負責定義問題並選擇方向，接著檢查證據並決定何時可以交付。
流程如何保留人的判斷
產品把內容工作拆成五個可回看的階段。每個階段都有明確輸入與輸出，失敗時可以回到正確的位置修正。
保留來源建立來源紀錄與原始快照，避免後續只剩整理後的文字。
選擇方向AI 提出候選方向，人確認真正要解決的問題。
產生候選模型依版本化上下文工作，並留下 Job 與結果收據。
人工編輯候選內容經過取捨與修正後，才成為正式交付稿。
驗收與紀錄完成瀏覽器 UAT，再留下人工發布紀錄與 Windows 交付。
產品如何被驗收
完成條件不是畫面能開啟，而是核心資料鏈能走完，錯誤狀態能被處理，最後能以私有本機產品交付。
以 Lean PRD 定義單人本機工作流，並寫清楚非目標與完成條件。
公開服務與多使用者不在這次範圍，自動發布也不包含在內核心測試與來源依據 fixtures 通過，Relay 測試和 production build 也完成驗證。
瀏覽器驗收同時檢查錯誤處理與操作狀態以單一執行檔交付，應用程式與後端只使用本機 loopback 連線。
不延伸宣稱為公開 SaaS
Aaron 做了哪些關鍵判斷
我定義需求、範圍與驗收條件，Codex 協助架構、實作、整合與測試，完成從來源、候選內容到人工決策與發布紀錄的本機工作流程。我檢視並驗收 Windows 版本；這裡公開的是實作紀錄，並非開放註冊的服務。
先定義問題，再決定功能
從 Discovery 與 Lean PRD 收斂範圍，避免把所有想法都塞進第一個版本。
把人工決策寫進流程
方向選擇與內容編輯都有明確責任，發布判斷也不會直接交給模型結果。
讓每次 AI 工作可以回查
來源與上下文分開保存，Job 結果也有自己的紀錄，出錯時能找到應該修正的階段。
把 Build 與 UAT 分開
程式完成後再用真實瀏覽器流程檢查狀態與捲動，也測試錯誤入口和重新載入。
以 Windows 交付收尾
最後驗收的是可啟動的本機產品，不把開發環境能運作當成完成。