衝浪手下海寫 App：用數據讓你站上下一道浪

錶面上是金山中角灣的浪況：浪高 1.2 公尺、週期 8 秒，吹東北風。下面一行字寫著「開始衝浪（按或轉錶冠）」——想開始記錄，可以不碰螢幕。這個小細節是整個 SurfTracker 的縮影：人在海上，手是濕的、螢幕鎖著，注意力還得留給下一道浪，App 得配合海上的人。

你的每一道浪，都算數

這句話印在 SurfTracker 的主視覺上，也就是這個 App 做的事。戴著 Apple Watch 下水，它自動計浪，划水和起乘都偵測得到，連同 GPS 軌跡、心率、當天的潮汐浪況一起記錄，手機留在岸上就好。回到岸上，用 iPhone 看整場 session 的回放：哪道浪漏記了補登回來，哪道是誤判就劃掉。

做的人是丁丁（丁柏村）。他在離岸風電產業當工程顧問，之前創過業做 Mobile App，衝浪是自己的生活。這一次他的開發夥伴是 AI：App 本體跟 Claude Code 一起寫，Beta 招募網站交給 Codex。App 目前是 TestFlight Beta（v0.2.0），正在找第一批一起下水的測試者。

記下來，然後真的變厲害

起點很單純：他喜歡海，想把衝浪記錄得更完整。但他要的比計數器多——「我在意的不只是累積浪數、速度或 GPS 軌跡，而是能不能透過長期紀錄，更了解自己的身體、更了解衝浪，最後真的變得更厲害。」

創業時期留下的興趣也在這裡發作：他特別想弄懂「紀錄如何改變人的行為」。所以 SurfTracker 從第一天就往長期資料的方向設計——每次下水累積一點，回顧每場 session，慢慢看懂自己的划水、起乘和乘浪表現，然後真的進步。

他出情境，AI 寫程式，海上驗收

丁丁的開發循環，從一個真實的海上情境開始。人在浪區，手是濕的、Water Lock 鎖著螢幕——不能假設使用者能像在陸地上一樣操作手錶。他先用自己的衝浪經驗想像使用者在那個情境會怎麼做，再把行為需求交給 Claude Code 轉成程式。開始、結束一場 session，或休息後再開下一場，都不該依賴觸控，錶面上那行「按或轉錶冠」就是這樣來的。

功能做出來，戴上實機才是真正的驗收。問題通常這時候才現形：錶冠既要翻頁、捲動，又要負責確認；完成環啟用得太早，後面的統計就被蓋掉；系統的分頁提示消失後，新使用者不知道轉錶冠還有更多內容。這些細節規格書和模擬器都料不到，只能做出來、戴著用、觀察，再回頭改。

技術這邊一句話帶過：Swift 6 加 SwiftUI，支援 watchOS 11 和 iOS 18，手錶端整合 HealthKit 和動作感測器，每秒記 50 次資料；浪況串接 Open-Meteo 和中央氣象署——錶面浪況旁邊那個「實測」標示，來源就是這裡。招募網站那條線則交給 Codex：從專案內容整理出產品介紹、測試者申請表單和後台名單管理頁。

這個循環正在往演算法延伸。目前的浪數偵測以 GPS 和動作感測規則為主，Create ML 的離線訓練管線已經建好，還缺的是夠多樣的真實資料。錶面上那顆「錄製感測器資料」開關，會把原始感測資料留下來；測試者回到岸上否決誤判、補登漏浪，每一筆修正都是未來模型的訓練標籤。用他的話說，AI 不只是幫忙寫 App，也在協助建立一個「使用、觀察、標註、再改進」的資料循環。

卡最久的一關，是人在海上會怎麼動

問丁丁卡最久的地方，他沒挑哪個 API 或哪隻 bug，挑的是觀察：衝浪者在海上會怎麼操作手錶，這些行為又要怎麼統合成夠細緻的設計。

海上的限制會一路牽動功能。濕手加 Water Lock，觸控不可靠；錶冠一顆要同時負責捲動、翻頁和確認；手腕反覆入水會讓 GPS 斷訊，短浪、慢浪就漏記。每解掉一題，實機一戴，往往又冒出下一層細節。

他的解法有兩層。互動這層，放棄「第一次就設計正確」，把實機觀察直接納入開發循環：先憑自己的衝浪經驗提出情境，做出能操作的版本，再從實際使用裡反覆修正。準確度這層，保存原始感測資料，讓使用者自己標漏浪和誤判，慢慢累積模型學得動的真實資料。

走到現場，然後找人一起下水

丁丁給同路人的一句話：「功能固然重要，但更要走到現場，理解使用者實際會怎麼操作。AI 可以很快把想法做成產品，真正決定產品是否成立的，仍是你對使用情境的觀察。」

下一步是把資料補齊：集合更多衝浪者的真實 session，改善浪數辨識，讓規則式偵測長成能理解個人衝浪模式的模型。長期目標放得更遠——他想挑戰做出世界上第一款衝浪者姿態追蹤器，回顧從划水、起乘、乘浪到歪爆的身體動作，給出具體的改善依據。

丁丁正在找測試者。如果你衝浪、手上有 Apple Watch，到 SurfTracker Beta 招募網站申請 TestFlight，實際戴著下水，回報漏浪、誤判、耗電和操作體驗——你標的每一筆，都會變成這個模型的訓練資料。

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