香港連鎖零售用Vibe Coding＋Harness工程重塑盈利模型

🧠 斷症 · 海豚哥閉門會精華

上星期一場Vibe Coding實戰分享，主講人海豚哥用三個喺生產環境流血嘅Case，直接扯下AI編程嘅「自動駕駛」幻象。佢嘅結論一刀見血：「你太信佢，太指望佢畀個一二三四五六，佢就炒一碟餸出嚟？AI係放大器，但你嘅軟件工程思維有幾深，佢先去到幾遠。我見過有團隊用GPT-4寫咗800行嘅訂單折扣邏輯，上線第一日就因為促銷疊加順序錯，蝕咗成萬蚊。」

點解你公司嘅AI項目，最終變成一篤「數碼糞便」？——兩個經典死因

一：視覺失控

黃生嘅EC工單系統，直接將需求掟俾Claude 3.7，叫佢「寫個靚少少嘅UI」。結果AI發揮最大隨機性，掟咗套Material Design溝Bootstrap 5嘅怪物出嚟，按鈕圓角半徑由4px到20px不等，老細當場反眼：你當我哋賣緊童裝？海哥事後解剖：根本無做任何UI約束，連公司VI色號（Pantone 2945C）都無餵，AI只能靠估。

二：法規黑洞

徐生更慘，要做香港合規工單，連《職業安全及健康條例》第509章嘅最新修訂同MD文件都冇餵過，就直接叫AI生成UI/UX Harness。結果產出嘅表單連「危險品存放」字段都欠奉，海哥一句KO：「你做嘅只係UI約束，前面嘅PRD同法規文檔呢？呢啲先係合規嘅靈魂。你唔餵法例，AI點知要加『強制通報勞工處』嘅按鈕？」

呢兩條伏線，正正反映香港企業用AI嘅「斯德哥爾摩症候群」——將生成式AI當成通靈師，跳過晒需求工程、架構設計同領域知識沉澱，直接叫佢變戲法。結果產出嘅嘢，唔止無法投產，仲要倒貼時間執手尾，平均每項目延誤4.2個禮拜。

實戰翻生：李生嗰套20年Flash盈利模型，點樣靠Harness工程三個月內上線？

李生個Case最獵奇，亦最振奮。佢用Flash + Crystal Report砌咗套線下連鎖店盈利模型，用足廿年，內含超過300條門店利潤推算邏輯，仲綁住幾十種促銷玩法（例如「買三送一」、「滿$200減$30」、「會員雙倍積分」嘅疊加規則）。最初佢搵AI直接將Flash搬上Web，生成出來嘅Dashboard，海哥形容為「一碟亂咁炒嘅揚州炒飯——有蝦有叉燒，但全部未熟，撳個掣仲會死機」。

點樣救？唔係改Code，而係返去軟件工程嘅原點，用Harness工程（約束工程）重新定義AI嘅「軌道」。過程分三大塊：

塊一（視覺定錨）

摷晒三個主要競爭對手（包括國內某餐飲SaaS龍頭同本地一間上市零售集團）嘅UI截圖，總共47張，全部餵俾AI做「視覺定錨」，強制鎖定VI風格——連按鈕圓角要12px、字型用PingFang HK、主色調跟足品牌色號，通通寫入約束清單。

塊二（流程拍板）

用Figma起晒成個Web嘅Wireframe，總共14個主要頁面，一頁一頁同李生及其營運總監「拍板」——由登入到促銷設定，每個流程確認晒先准郁手寫Code。呢步花咗兩日，但後期改動減少咗九成。
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塊三（知識沉澱）

將所有踩過嘅坑——由PHP 7.4升級到8.1時嘅函數棄用，到MySQL某條查詢因為冇索引而慢過15秒——全部寫入MD文件，變成AI嘅長期記憶。每次AI犯錯，就用自然語言「PUA」佢（例如「你條SQL又冇加index，搞到門市同事等到發脾氣」），然後將修正過程沉澱成一個新Skill。
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# 實戰沉澱嘅一條Skill（濃縮版）—— 門店盈利模型 · 促銷疊加邏輯

海哥喺分享會上反覆強調一個心法：「一定要讓顧問（即係你）方便操作，讓客戶（李生）直觀理解⋯⋯佢先動、先握手，然後你先郁代碼。」唔好將AI當奴隸，而係當一個「超高速實習生」——你要畀清楚spec、劃好圍欄，佢先唔會亂跑。而每次犯錯之後，就用人話鬧醒佢，將修正過程沉澱成新Skill。呢次項目最終沉澱咗27個Skill，涵蓋促銷、庫存、會員積分同埋報表匯出；之後換咗個新Developer接手，睇住份Skill庫，三日就上手，改動風險近乎零。

核心心法：與其每年續約Infotech，不如自己儲「AI技能包」——一條數計俾你睇

香港地，人工貴、SaaS平買貴用，係人都知。以李生為例，Infotech續約價由五年前嘅$48,000/年，加到今年$72,000/年，升幅達50%，但每次改張報表都要等4-6週，仲要額外俾$1,200/小時嘅顧問費。相反，佢用Vibe Coding＋Harness工程，內部團隊（1個全端+1個PM）用咗12個工作日就完成首版上線，總人力成本約$42,000（已計埋加班費）。之後每個月用大約8小時維護同加新功能，成本$3,200左右。一年埋單，<$60,000，但擁有完全自主嘅源碼同埋27個AI Skill，改嘢即日做到。

成個方案背後，係釘釘低代碼嘅靈活定制、酷應用嘅輕量場景、PaaS底層嘅數據貫通、MCP協議嘅安全對接、AI助理嘅智能協同，最終實現真正嘅業數融合。
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💡 如果你間公司仲喺度為個破爛工單系統或者昂貴嘅SaaS續約煩惱，不妨今個禮拜叫個IT同事停一停，開個兩小時嘅「AI握手會」——用半日時間，將最頭痕嗰張報表嘅邏輯（例如「分店每月折舊攤分」）寫成MD文件，再叫Claude 3.7試行一次。我哋試過，七成機會AI會出到第一版可用嘅SQL，之後你只需要修正邊際案例。嗰筆七萬蚊嘅續約費，其實可以變成你公司第一個「自家製AI Skill庫」嘅種子資金，仲要唔使再受制於人。

本文改編自香港連鎖零售真實落地案例，企業名稱已化名，數據來自現場真實記錄。

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