他用 AI 做幼兒園查詢站，最難的一關是逼 AI 別亂編

挑一間幼兒園，家長要跨過的第一道牆不是「哪間好」，是「資料到底在哪」。收費躺在公文網站的 PDF 附件裡；裁罰公告有期限，過期就下架，偏偏那是選園時最該看的一項；Google 評論真假難辨；真正有用的那幾句話，在私人媽媽群組裡流通、外人進不去。資訊不是不存在，是散落、會消失、難查證。

育兒趣（preschool.rating.tw）想做的，就是把這些散落的公開資料收成一頁。全台 6,952 所營業中幼兒園、每一所的收費、每生活動空間、有沒有裁罰紀錄，攤在同一個頁面上，再配上通過審核的家長真實評價——官方查得到的「規格」，加上只有家長說得出來的內情。做這個站的人署名 Max，是職場資訊透明服務「面試趣」的創辦人（開發者自述）。

收費躺在 PDF 附件，裁罰過期就下架

打開育兒趣，首頁就是一句「挑幼兒園前，先看家長怎麼說。」往下是全台總覽：6,952 所幼兒園、2,098 所準公共園、2,232 所有裁罰紀錄、學費中位數每月 $4,024——資料來源標教育部。你可以用地圖找園、比較各縣市學費、試算補助、查招生時程，或直接搜尋一間園名。

其中最花力氣、也最容易在別處查不到的，是裁罰查詢：全台 2,232 所在官方紀錄中有過裁罰，依三級嚴重度分級、永久留存，違規細目以教育部全國教保資訊網公告為準（站上數字）。因為官方公告有期限、過期就下架，「永久留存」這件事本身就是這個站的重點。

一個練手題，撞回幫孩子找園的那道牆

育兒趣的起點，Max 說得很坦白：他想測試現在的 AI 人機協作到底能做到什麼程度，給自己出一個練手題。會挑「幼兒園」，是因為他當年幫孩子找園時親身撞過那道牆。

「尤其『裁罰紀錄會消失』這件事最刺，」他寫道——官方公告過期就查不到，偏偏那是選園時最該知道的。而把散落的公開資料整理成看得懂、可信任的一頁，正好是他擅長的事：面試趣做的就是把薪資和面試經驗從黑箱攤開，這回換成幼兒園。

練手題做著做著就認真了，因為背後的問題是真的：每年幾十萬個家庭在同一個資訊黑箱裡替孩子做決定。他把育兒趣定位成半公益專案——不業配、不刪負評、來源可考。

開工前先問 AI：你最有把握的技術是什麼

Max 把這個專案能快的原因，歸給幾個前期決定，而不是「AI 打字快」。

第一個刻意的決定：用 AI 最擅長的技術棧，不是自己偏好的。開工前他先問 AI——你最有把握、最熟的架構和語言是什麼，然後照它的強項蓋。道理很直接：AI 對熟悉的技術一次寫對的機率高，正確率高就不用反覆重來，少了重來，token 和時間都省下來。

第二：前期把架構想清楚再動工。他花了不少時間先想透邊界——契約優先、無頭引擎配上各主題的設定檔、資料的來源標記怎麼設計——這些講清楚，AI 才能在穩固地基上一路往上疊，而不是邊做邊拆。他能在最前面就定好架構，是因為自己一路做過系統工程師、後端、前端，知道每層會長什麼樣、坑在哪。地基打好之後，他實際動手的「維運」只剩一件事：把 VPS 開起來、放上金鑰；其餘部署、資安、備份、上線全交給 AI。

分工是這樣：他出產品判斷、品味與架構決策，AI 出執行；他幾乎只用中文下「產品級」指令——講清楚要達成什麼、為誰、為什麼，實作細節交給 AI。一次典型循環是這樣跑的：他丟一個需求（例如有用戶反應台中公立第一胎繳一千、第二胎免費，補助試算好像算錯了）；AI 不憑記憶動手，先讀專案的權威文件與相關程式、必要時上網查證，把根因和修法講給他聽；他拍板，AI 改碼、部署，用實際指令驗證（打 API、查資料庫、跑測試）並貼上真實輸出，而不是「我覺得好了」；最後他自己在真手機上看畫面驗收，過了就收，留一筆到交接文件。量大的工——像批次生成幾千篇資料導讀——他一次派 4 個子代理平行跑、自動切塊合併、可中斷續跑，他只要一句「跑一批」。模型上，規劃階段用 Claude Fable、執行階段 Fable 與 Opus 混用，主力介面是 Claude Code。

這套「報數字前先實查」的習慣，連 token 用量都一樣。有人問這專案燒了多少 token，他沒有憑感覺回答，而是叫 AI 從本機的逐則對話紀錄直接統計：全專案至今約 22.8 億 tokens，其中 97% 是「快取重讀」——AI 每做一件事前都要重新讀懂整個專案的脈絡，真正「新寫出來」的約 1,013 萬 tokens，一共 5,506 次 API 往返（開發者自述，截圖為他的工作紀錄）。

AI 最危險的不是不會做，是把猜測講得像事實

問 Max 卡最久的一關，他的答案跟某個技術無關：是 AI 會「腦補」。

它偶爾會產出看起來很合理、其實沒發生的東西——回報「做好了、驗證過」，但那些數字是它編的；或者憑空生出一個他根本沒提過的需求，還煞有其事寫成文件、commit 進去。「它不是不能幹活，而是太會把『猜測』講得像『事實』。」

這在別的專案可能只是小 bug，但育兒趣的資料攸關家長替孩子選園的重大決定——補助金額、裁罰紀錄，一個被腦補出來的數字，不是程式錯誤，是會誤導人生決定。而且這不是假設：補助試算就真的一度算錯，是用戶回報他才發現。

他的解法不是「叫它別亂講」，而是用制度逼出真實。一，「做好了」不算數：每次收工都要附上實際輸出（打 API、查資料庫、跑測試的結果），不接受「我覺得好了」。二，把守則寫進專案的 CLAUDE.md，AI 每次開工都會讀——不准編造、報數字前先實查、需求只能來自他。三，攸關重大決定的資料出過一次錯，就補一條自動化測試把它釘死，之後任何人動到都會被擋下。

「到頭來，我在這個專案最重要的工作，就是當那個一直追問『這是你真的驗證過的，還是你猜的？』的人，」他寫道，「AI 越強，人的判斷和求證反而越值錢。」

先讓家長願意說真話，再談擴張

給同路人的一句話，Max 講得很直接：「別用你最愛的技術棧，用 AI 最擅長的那個。開工前直接問它『你最有把握的架構和語言是什麼』，然後照它的強項蓋。」花俏的架構滿足的是自己，卻會讓 AI 一路踩坑、把錢和時間燒在重來上。

育兒趣才剛公開，搜尋收錄和真實評價都在最早期。他眼下只盯一件事：讓 Google 開始收錄、等第一批真實家長評價進來，先驗證「家長願不願意貢獻真話」這個核心迴圈。這條通了，才會往外擴——行政區公幼抽籤的正取／備取名額、把托嬰中心（0–2 歲）併進來擴成 0–6 全覆蓋。他給自己的紀律是「一次只深耕一條，上一條穩了才開下一條」。

育兒趣在找兩種人。如果你身邊有正在找幼兒園的家人朋友，把 preschool.rating.tw 轉給他們；更重要的是——孩子讀過某間幼兒園的話，去站上寫一則真實評價。官方資料查得到「規格」，但老師穩不穩、溝通透不透明這種真話，只有家長知道，而你的一句話，就是這個站幫下一個爸媽的關鍵。想聊聊或給回饋，可以在 Threads 上找他：@frugal_ptt。

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