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AI Vibe Spec → AI Vibe CodingMaster SPEC 共識報表
AI 1 DISCOVERY → HUMAN CONSENSUS → AI 2 CODING等待人確認
小白也能完成的 AI 系統 Master SPEC

如何從 AI Vibe Spec 走向 AI Vibe Coding

案例：從名片輸入，到 KM、CRM、BI 與 AI 運用。
這份報表整理 AI 1 與使用者討論後的完整系統共識。它先描述最終藍圖，再拆成多個階段；人確認內容後，才把指定 Phase 的規格交給 AI 2 Coding。

兩個 AI 的分工

先建立共識，再開始寫程式。

AI 1 到 AI 2 的 SPEC 交接流程AI 1 與使用者討論形成 Master SPEC，經人工確認關卡後，將指定階段交給 AI 2 Coding，再依驗收條件檢查。AI 1需求討論矛盾與取捨整理 Master SPEC人工共識關卡完整藍圖是否正確？階段、規則與驗收是否清楚？確認後凍結 SPEC 版本人確認AI 2 Coding依指定 Phase 實作不得自行擴大範圍依條件驗收

完整系統藍圖

資料從多來源進入，經 AI 整理成知識，再轉為行動與決策。

AI 人物知識與營運系統完整藍圖名片、相片、對話、文件與公開資訊，經 AI 辨識及人物整合後形成 KM，提供 CRM、BI、搜尋、內容生成及工作流程運用。資料輸入名片與相片對話與互動文件與 Drive公開客戶資訊人工補充資料AI 理解與整合OCR／多模態理解欄位結構化人物候選匹配多重角色與時間軸來源、信心與人工確認摘要、標籤與歸納人物 KM名片來源明細人物索引與多姓名公司、角色與聯絡方式互動、需求與待辦Drive 人物素材入口LLM 人物 Context歷史、證據與版本CRM關係、商機、跟進BI指標、分群、趨勢AI 運用搜尋、摘要、建議Workflow／Agent可控自動化與治理使用結果、人工修正與新資料持續回到 KM
KM 是知識核心

保存來源、整合人物、多重角色與可供 LLM 使用的 Context。

CRM 是行動層

把人物知識轉成互動、需求、關係、跟進及商機。

BI 是決策層

將累積資料轉為指標、分群、趨勢、異常與 AI Insight。

完整系統模組

點選模組查看小白版需求敘述、主要輸入與預期價值。

完整 SPEC，分階段完成

所有階段都先納入藍圖，AI Coding 每次只執行指定範圍。

Master SPEC 分階段實作路線從基礎名片 OCR 與 KM，依序加入多來源知識、CRM、BI 及可控自動化。Phase 1OCR → 人物 KMPhase 2多來源人物知識Phase 3CRM 與行動Phase 4BI 與 AI InsightPhase 5Agent 與治理

共識清單

逐項確認 AI 1 的整理是否符合人的真正想法；選擇結果只保存在目前頁面。

交付 AI 2 Coding

只有整體共識與指定 Phase 都確認，才進入程式實作。