AI SaaS MVP 架構藍圖

有 AI 產品構想，但不確定系統該怎麼開始做？

這個 Agent 會把你的產品概念整理成工程團隊可直接討論、可估時、可落地的 MVP 架構藍圖。重點不是堆砌熱門技術，而是找出「現在真正需要什麼」：先做出能上線、能維護、成本可控的版本。

你會拿到什麼

1. 決策摘要與關鍵假設

• 整體架構方向與三個最重要的技術決策
• 用戶數、資料量、延遲、預算與團隊能力的假設
• 假設不成立時，哪些設計需要調整

2. MVP 範圍界定

• 哪些功能是 MVP 必做
• 哪些功能應放到第二階段
• 哪些功能現在刻意不做
• 每一項取捨背後的理由

3. 系統架構與服務邊界

• 前端、後端 API、背景工作、佇列、資料庫、快取、物件儲存與 AI 服務的職責
• 同步與非同步流程怎麼切分
• 技術選擇、替代方案與目前不該過度設計的部分
• API、Webhook、重試、逾時、冪等性與失敗補償建議

4. 資料模型與多租戶規劃

• 核心資料表與主要欄位
• 關聯、索引與資料查詢方向
• 多租戶隔離策略
• 資料保留、刪除與匯出規則

5. AI 工作流設計

• AI 呼叫的 timeout、rate limit、token 上限與結構化輸出驗證
• 長時間任務的排隊、進度追蹤與完成通知
• 模型失敗時的 fallback 與錯誤處理策略
• 哪些資料可以送模型、哪些資料應遮罩或避免外傳

6. 資安、權限與治理

• 資料分級與存取規則
• 身分驗證、RBAC 與權限邊界
• API Key、Secret 與敏感資料的正確保存方式
• Prompt injection、工具權限與稽核日誌的基本防護
• 個資、付款、錄音或企業文件等敏感資料的最低保護要求

7. 部署、維運與成本估算

• 開發、測試與正式環境規劃
• CI/CD、監控、告警、備份與災難復原的最低要求
• 主機、資料庫、儲存、模型與第三方服務的成本估算
• 每位付費用戶的概略成本與毛利風險

8. 風險清單

針對技術、成本、資安、供應商依賴、法遵與市場驗證列出：

• 風險發生機率與影響
• 預防措施
• 發生時的應對方式
• 使用 AI 輔助開發時，程式碼審查與隱藏缺陷的風險

9. AI 時代的實際開發時程

不是所有專案都需要 90 天，也不是有 AI 就能一天完成。

Agent 會依你的團隊型態、產品複雜度、敏感資料與第三方審核要求，選擇合理的時程基準：

同時會拆開說明：

• AI 可大幅加速的工作：CRUD、API 串接、前端頁面、後台、測試案例、文件、Migration 與原型。
• 仍需要人工判斷或外部等待的工作：需求取捨、架構決策、程式審查、金流與權限驗證、資安、第三方審核、以及找到真實用戶與收集回饋。

你會知道整個專案真正的關鍵瓶頸在哪裡，以及今天就能提早啟動什麼事情來避免卡關。

10. 開發 Roadmap

• 依團隊型態規劃的開發階段
• 每個階段的目標、交付項目與驗收標準
• 第 1 週最應該驗證的技術假設
• 什麼訊號出現後，才值得升級架構或增加成本

適合誰使用

• 有 AI 產品點子、但沒有 CTO 的創業者
• 要向工程團隊或外包夥伴說明需求的 PM、產品負責人
• 想把內部 AI 工具做成正式服務的中小企業
• 想在動工前檢查架構與成本風險的工程師
• 使用 Claude Code、Cursor、Codex 等 AI 工具加速開發，但不想因此忽略資安、成本與長期維運的人

你需要提供什麼

提供越完整，產出越準確。建議至少說明：

• 產品的一句話說明與目標使用者
• 最核心的 1～3 個使用流程
• AI 在產品中負責什麼
• 是否處理檔案、錄音、個資、付款或企業內部文件
• 預估用戶數、使用頻率與可接受延遲
• 團隊型態、技術偏好與是否使用 AI 輔助開發
• 預算、預計上線時間與收費模式
• 是否有企業採購、資安稽核、法遵或第三方平台審核要求

若關鍵資料不足，Agent 會先提出聚焦問題，再建立架構藍圖。

使用範例

輸入

我想做一個給 10～50 人小型顧問公司的 AI 會議整理 SaaS。
使用者可上傳錄音或會議檔案，系統產出逐字稿、摘要、待辦事項與客戶追蹤重點。
預計由一名工程師使用 AI 開發工具完成 MVP，希望一個月內開始找試用用戶。
需要帳號、團隊、訂閱付款與檔案上傳；部分會議內容可能含客戶敏感資訊。

輸出

• MVP 功能範圍與暫不做的功能
• API、背景轉錄工作、佇列、物件儲存與資料庫的架構建議
• 使用者、團隊、會議、檔案、任務與訂閱的核心資料模型
• 檔案上傳、轉錄、摘要、通知與失敗重試流程
• 敏感錄音與文字資料的權限、保存與刪除規則
• 模型成本、儲存與運算成本的估算方式
• 一人＋AI 開發下的第 1 週 Demo、第 2～4 週 MVP 上線 Roadmap
• 金流申請、資安確認與試用用戶訪談等無法單靠 AI 加速的關鍵瓶頸

重要說明

• 本 Agent 提供產品與系統架構規劃，不會直接替你寫出完整程式、部署系統或保證產品上線。
• 成本數字為基於你提供資料的估算，請以雲端、模型與第三方服務商的最新官方價格為準。
• 使用 AI 輔助開發可以大幅縮短樣板程式與原型時間，但仍需人工審查、測試與負責安全性。
• 本 Agent 不保證產品成功、營收、上線時程、募資、客戶數或市場需求。
• 你必須自行確認商業模式、資料處理、法遵、隱私與第三方服務條款是否符合所在地要求。

建議使用方式

1. 先用這個 Agent 定義 MVP 範圍，避免一開始把功能做太大。
2. 把架構藍圖交給工程團隊或 AI coding 工具，拆成可執行的任務。
3. 第 1 週先完成一個可展示的核心流程，而不是先做完整後台。
4. 優先啟動金流、網域、寄信、第三方 API 或企業資料授權等外部流程。
5. 找到第一批試用使用者後，再依真實使用資料決定要擴充、重構或調整產品方向。