來自工作現場的
長文與筆記。▍

Vibe Coding 去年才走紅，光環卻只維持了一年。過去六個月，市場的體感從「一個週末做出一個 app」的驚奇，轉為 demo 滿天飛、撐得過上線的系統少得可憐的現實。本文拆解 demo 與 production 之間的八道牆、為什麼「看起來對」的程式碼最危險，以及專業團隊用同一套 AI 為什麼能交出每天撐營運的系統——附上我們用 4 週取代 Swingvy 的真實案例與完整影片。

AI 讓「自己做」看起來門檻很低：兩個內部工程師、Cursor 加 Claude Code、四週端出 demo。但企業要的不是 demo，是 18 個月後員工還在用、稽核還過得了、合規檢查不會爆掉的系統。本文沿著時間軸拆解 DIY 路徑在第 4、6、12、18 個月會撞到什麼牆，以及為什麼專家用 AI 跟非專家用 AI 的產出差距是 5–10 倍——同樣的工具，不同的駕駛。

我們還沒做 Agentforce 導入，但花了 18 個月持續評估與追蹤。本文整理：西方早期採用者的失敗模式、Salesforce 平台從 Agent Builder 到 Testing Center 的演進、以及給準備在 2026 啟動的台灣企業的判斷框架與程式碼範例。

我們對自己動手——把過去使用的某外部 SaaS 系統，用 Agentic Coding 重寫成我們自己的「易凱金融雲」。傳統估時 4–6 個月，實際 6 週，部分模組更短。本文拆解人與 AI 在每個工程環節的分工，附我們踩過的坑與可帶走的工作流。

我們的金融客戶實戰來自澳洲——CTO 在兩家澳洲一級銀行與一家中型銀行做過 FSC 導入。本文把這些經驗對應到台灣金融業的法規、核心系統、預算結構，給準備啟動的決策者一份不被廠商行銷帶風向的判斷材料。

易凱科技的差異，不是多用某個開發工具，而是把自行研發的 AI Agent 平台導入 Salesforce 專案全流程：從初始需求、方案設計、配置與開發、測試、UAT 到上線，每一步都有 AI Agent 協助甚至主導，讓導入效率大幅提升、品質更穩定、成本更低，因此也能給客戶更有競爭力的價格。

根據 McKinsey 與 BCG 的研究，70% 的企業數位轉型失敗。問題不是技術不行，是組織自我欺騙。本文整理我們 CTO 在澳洲多個產業客戶踩過的五個關鍵教訓，附一份 5 題的成熟度自評，幫你 30 秒判斷自己離成功有多遠。