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一個人 + AI 工具
打造營運儀表板

不需要工程團隊、不需要寫前端框架
從 Excel 到可部署的互動式 Dashboard

四個階段

1

資料理解

讓 AI 讀懂你的 Excel，釐清結構與粒度

2

ETL 建構

AI 寫 Python 清洗轉換，你確認邏輯

3

Dashboard 開發

AI 產出單一 HTML，含圖表與互動

4

迭代與部署

對話微調、截圖回饋、一鍵上線

核心分工

你負責

  • 定義商業邏輯與 KPI
  • 確認資料正確性
  • 給出視覺回饋
  • 驗收最終成品

AI 工具負責

  • 寫 Python ETL 腳本
  • 寫 HTML / JS / CSS
  • 處理邊界條件
  • 打包部署上線

你不需要會寫程式。
你只需要知道「我要什麼」。

一輪迭代長什麼樣

1

描述需求

用自然語言，甚至截圖

↓
2

AI 修改程式碼

直接編輯 HTML，加入新功能

↓
3

即時預覽

瀏覽器打開，確認效果

↓
4

回饋修正

不對就再說一次，直到滿意

截圖比文字有效 10 倍

看到問題？直接截圖貼進對話。
AI 能從畫面判斷出
問題在哪段程式碼。

不需要描述「第三列第二欄的數字顏色不對」。
貼圖、圈起來、說「這裡不對」就夠了。

關鍵心法

1️⃣

先資料，後 UI

資料對了，UI 只是呈現。資料錯了，再漂亮都白做。

2️⃣

用真實資料開發

真實資料有空值、nan、格式不一致。越早遇到越好。

3️⃣

一次做一個分頁

先做總覽確認資料正確，再逐步擴展。每加一頁都測試。

4️⃣

YoY 是最難的部分

週數對齊、門市對齊、品類對齊 — 三個同時對才行。

技術架構（AI 自動選型）

📊

Chart.js

輕量圖表引擎，直接在 bar 上顯示數字

📸

html2canvas

前端截圖匯出 PNG，支援遮罩

📁

單一 HTML

零依賴、離線可用、雙擊即開

不用 React、不用 Node、不用 build pipeline。
一個 HTML 檔案搞定一切。

從零到上線

📅

1-2 天

資料理解 + ETL Pipeline

📅

3-5 天

Dashboard V1 含 3-4 個分頁

🔄

每週 15 分鐘

更新資料、重新部署

整個 Dashboard 從零到可部署，大約 1-2 週。
之後的維護成本極低。

記住這件事

你不需要會寫程式。

你只需要知道
「資料背後的故事是什麼」。

AI 負責翻譯成程式碼。
你負責確保邏輯正確、結果可信。