TL;DR（先給結論）
不必一開始就會寫程式。流程是「講清楚需求 → 讓 AI 產出草稿 → 我做選擇與修正 → 立刻測」。
先做能玩的最小版本（MVP）：1 個頁面、3 個按鈕（買／賣／重置）、1 個數字（損益）。
把難題拆成 5 條工作線：資料｜規則｜互動｜呈現｜紀錄／分享。每條都能用口語 + 範例跟 AI 溝通。
從第一天就做「可回放」：所有操作都有紀錄，後續才能做排行榜、教學解析、Playable Ad 素材。
我為什麼做這個遊戲？
我想要一個人人都能上手的「模擬交易練功房」：
- 讓新手用歷史行情練基本功（進／出、停損／停利）。
- 讓課程有可驗證的「實作演練」。
- 讓廣告不只在看，而是能直接玩（Playable Ad）。
同時我也想證明：只靠「說清楚」與「做選擇」兩件事，也能做出第一個 AI 產製的產品。
核心迴圈：口語 → AI → 程式 → 測試 → 上線（再循環）
- 口語定義：用日常語言描述體驗（例：「兩分鐘玩完、只看損益一個指標。」）。
- AI 產出草稿：要頁面骨架、假資料、互動流程稿。
- 人工取捨：刪不必要、標註要保留。
- 驗證與修正：開瀏覽器就玩；遇到 bug 記下來，再用口語丟回 AI 修。
- 上線收回饋：放公開頁，收使用者意見，再回第一步。
心法：AI 是你的實習生；你負責講清楚、劃重點、做取捨。
我的 0→1 實作地圖
- 畫白板：流程（開始 → 播放 → 買／賣 → 結算 → 成績）。
- AI 生骨架：1 個 HTML + 1 個 JS，只放「圖表 + 3 按鈕 + 損益」。
- 假資料跑通：先用隨機資料確認按鈕邏輯正確。
- 換真資料：載入歷史 CSV（先挑一種商品），檢查時間／價格對齊。
- 加紀錄器：每次操作都寫進陣列，為回放／排行榜鋪路。
- 第一版上線：丟到靜態空間，只要能開就能玩。
- 收回饋再修：找人試玩，記下卡點，微調。
為什麼「回放／排行榜」很重要？
- 教學價值：老師或高手能把自己的操作回放給新手看，立刻變教材。
- 廣告價值：Playable Ad 需要故事；回放就是故事（犯了什麼錯、轉折在哪）。
- 社群價值：排行榜帶來討論，社群自然生長。
「噩夢模式」＝把真實 prop firm 自營交易考試規則做成關卡
目的不是為難玩家，而是把風控變成肌肉記憶。
技術名詞，一句話就懂
- 前端：你看得到、按得到的那一層。
- 後端：存資料、算東西的那一層（也可以先沒有）。
- API：前端跟後端傳話的管道。
- 部署：把作品丟上網讓人打得開。
- 事件紀錄：把每次買／賣／暫停記成資料。
我用到的工具
- ChatGPT：辨識複雜問題及撰寫程式碼。
- 版本控管（GitHub）：開分支做實驗、PR 合併可控風險。
- 網頁託管（CLOUDFLARE）：免費、快速、發佈簡單。
- 資料儲存（KV／DB）：先用 JSON，做排行榜再接簡單的 Key-Value。
重點不是用哪個牌子，而是：先跑起來，再優化。
業主關心的賣點與應用
能解決什麼事？
- 交易商／Prop Firm：把你的開戶頁變成一場 3 分鐘的挑戰賽。Playable Ad＋噩夢模式，互動收名單，轉換看得到。
- 交易講師／KOL：
- 用戰績說話：讓學員視覺化看到與老師的落差——想學會怎麼做到？課堂見。
- 互動招生：看影片不如玩一局，互動率提升、名單成本下降。
- 可驗證教學：用回放 + 成績說話，信任感自然堆疊。
- 社群經營：週賽／月賽 + 排行榜，話題自行發酵。
可以量化哪些 KPI？
- 互動完成率（玩完一局的比例）
- 回放提交率（交作業／交成績的比例）
- 名單成本（CPL）與轉化率（CVR）
- 平均停留時間與二次回訪率
結語
AI 不會替你決定方向，但能把你的想法快速變成可試驗的東西。
從一個頁面、三個按鈕開始，你就具備了做產品的基本能力：定義 → 驗證 → 修正 → 擴充。
如果你也想透過AI創新的做法來行銷，歡迎與我聯繫。