傳統開發要4-6個月，我們10天做完一個AI投資研究平台

如果你去問一般的軟體外包團隊，做一個整合七個以上金融資料源、還要跑 AI 分析的投資研究平台要多久，得到的答案通常落在四到六個月，報價八十萬到一百五十萬。我自己算過這筆帳——因為 AiAlph 這個平台，我只花了十天。

不是誇飾，也不是行銷話術。我招募了一批 AI 員工，工班集合開工，十天後這個平台就上線跑了。這篇想拆解的不是「AI 有多神」，是十天跟四到六個月之間，那段被省下來的時間，到底花在哪裡。

AiAlph 想解決的問題：投資資訊太多，雜訊也太多

做投資研究的人都知道一個矛盾：資訊不是不夠，是太多。美股、台股、加密貨幣，每個市場都有自己的資料源，Finnhub 管即時報價、Alpha Vantage 管財報數據、FRED 管總經指標、Yahoo Finance 補齊一些冷門標的——每一個 API 的資料格式、更新頻率、限流規則都不一樣。

AiAlph 要做的事情很單純：把這些雜訊過濾掉，讓一般投資人也能看懂籌碼流向、選擇權流量、內部人交易這些平常只有專業機構才看得到的資訊。單純是單純，但要串接七個以上的資料源、還要跑六組自動化排程去更新資料、算篩選器、寄每日摘要，這在傳統開發視角裡，是會被歸類為「中大型金融科技 MVP」的案子。

如果找傳統團隊，時間都花在「搞懂 API」這件事上

我自己開過報價單，很清楚傳統團隊的配置長什麼樣子：一個 PM 貫穿全程抓需求規格，一到兩個後端工程師處理資料串接跟快取架構，一到兩個前端工程師做二十幾個頁面跟即時圖表，還要一個 UI 設計師跟一個 QA。

這個配置本身不誇張，誇張的是時間都花在哪。真正燒工時的不是「寫程式」，是「搞懂每一個 API 的資料格式和限制」——Finnhub 的免費額度多久重置一次、Alpha Vantage 回傳的日期格式跟別的來源對不對得起來、哪個資料源半夜會維護導致排程失敗。這些細節傳統團隊得靠工程師一個一個去踩雷、去問客服、去翻論壇才搞得清楚，這也是為什麼多資料源整合的專案，報價永遠比表面上的功能清單看起來更貴。

我怎麼把十天內做完這件事的

我沒有花時間招募人類工程師，我招募了 AI 員工。實際的分工大概是這樣：

1. 第 1-2 天：拆解七個資料源的 API 文件。讓 Claude Code 逐一啃 Finnhub、Alpha Vantage、FRED、Yahoo Finance 的文件，抓出格式落差跟限流規則。
2. 第 3-6 天：串接與資料清理。AI 員工寫串接程式、統一資料格式，我盯著金融邏輯——籌碼流向、選擇權流量、內部人交易這些分析不能算錯，這關我自己把。
3. 第 7-8 天：六組自動化排程上線。行情更新、篩選器跑批、每日摘要寄送，直接寫進 Vercel Cron，出錯系統自己重跑，不用人盯著。
4. 第 9-10 天：整體測試與上線。確認每個資料源的邊界情況（半夜維護、額度重置）都有處理，正式上線。

這件事不能交給 AI 全權處理——籌碼流向、選擇權流量這些分析，錯一個地方就是誤導投資決策，除錯成本比一般的 CRUD 應用高很多。所以我的角色更像是工頭而不是工人：AI 員工把地基打好、把材料搬齊，我負責檢查每一根梁柱有沒有立正。

十天後，平台長什麼樣子

最後交付的是一個一百六十一個檔案、將近兩萬四千行程式碼的平台，五十個 API 路由，七個以上外部資料源整合，六組排程任務全部跑在雲端。這個規模放進傳統外包報價單，光是功能清單就會被歸類成「中大型」等級。

	傳統開發	AI＋一人（實際）
團隊配置	PM＋1-2 後端＋1-2 前端＋UI＋QA	1 人＋AI 員工
時程	4-6 個月	10 天
預算	NT$80-150 萬	AI 工具訂閱費（幾乎無額外人力成本）

這件事告訴我的心法

能交給 AI 的，就不要自己做。這不是一句口號，是我現在做每個專案的第一原則。多資料源整合這種專案之所以貴，不是因為邏輯難，是因為「搞懂每個系統的脾氣」這件事太耗人力——而這件事恰好是 AI 員工最擅長啃的苦工。

我留給自己做的，永遠是最後一道品管：邏輯對不對、數字準不準。這個分工，就是一人公司能用十天做出中大型 MVP 的真正原因。

以前，一個想法要變成現實，得先投入大量成本組團隊、養團隊；現在，你只差一個合適的 AI 員工。如果你手上也有一個想做成產品的想法，歡迎找艾工頭聊聊網站開發需求，讓我幫你搭建工班，把想法變現實。

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