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AI潮流下，香港創業MVP點避免燒冤枉錢：五大AI程式碼審查框架

Vibe Coding
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Startups
Hong Kong

作者： Rainbowlab AI 團隊 發佈於 2025年8月12日

近年「AI‑powered rapid prototyping」同「Generative AI」愈嚟愈HIT，大家用Copilot或者LLM‑based coding assistant（如ChatGPT、Gemini）起Startup Model嘅速度極快，有啲未諗清楚實際需求就已經Generate咗一堆「algorithmic scaffolding」方案。

但好多Founder用落就知，AI Suggest嘅方案往往係Enterprise級，例如Google Cloud Kubernetes、大量microservices、Managed Databases同Load Balancers，由零流量已經要畀$150–$200 USD/月，未有用戶就猛燒錢。呢種「AI‑driven development」如果冇人把關，真係搞唔掂！

Technical Review先至係AI時代Startup生存法則

無論幾快都好，AI‑enhanced technical review（技術審查）一定要擺係實施計劃最前。呢一步最平、最易refactor，遲咗反而要大執大搬、痛苦加成本。

AI‑in‑the‑loop唔等於AI全權決定。人類有判斷，知道咩先至有用、咩係「startup burn rate」可承受。AI識技術，但唔識知你Startup 嘅狀況。

AI程式碼審查框架（AI‑Coding Review Framework）

  1. Prompt Engineering：精確下指令
    • 唔好淨話「幫我Build個Backend」，要講：「低於$20美元/月，單一VM，唔要Kubernetes，須要Monolith部署，除非Postgres好必要先用。」
  2. Justify With Data：所有建議都要報Cost
    • 問AI每個建議每月idle同預計用量成本，無合理理由即刪！Startup唔需要Enterprise開支。
  3. Stage-Fit Audit：同實際業務/流量對齊
    • 初期冇流量唔使用AI-powered infrastructure orchestration，全自動微服務係Overkill。
  4. Appoint an Architecture Lead：有人成做決定，唔係AI一言堂
    • 冇論團隊幾細都要有個人批核AI建議。
  5. From Day Zero有Cost Visibility：成本務必Keep住睇
    • 成本納入AI-in-the-loop工作流程，冇成本透明就唔用。

極簡AI Start Up Stack Template

  • Compute：單一細VM或者PaaS低Tier
  • Data：SQLite或者最基本Managed Database
  • Networking：有流量先加Load Balancer
  • Deployment：AI-generated Docker Compose都要審查
  • Monitoring：基礎Logging & Health Check，Observability等流量夠先加

一切以實際需求為主，唔好盲信AI「enterprise best practice」。

Bottom Line（要點）

  • 用AI零到一速度好快，但冇人「technical review」就會Enterprise架構Startup revenue，燒晒Startup runway。
  • Treat AI Assistant做Junior Solutions Architect：佢有無限Idea但零Budget Awareness，你要做藍圖審查同落實。
  • 最平Migration係唔須要做嘅Migration。