我想用AI打造App，卻不懂寫程式怎麼辦？

曾經，做一個手機程式感覺就像要解讀什麼難懂古書似的。現在好像換了一個時代，尤其談到AI這件事情。近幾年，開發應用程式的方式有點變了，特別是AI和所謂的低程式碼工具慢慢走進視野。FlutterFlow，也許有人聽過，就是那種讓不太會寫程式的人也可以試著動手做App的平台。

關於FlutterFlow，其實它背後是幾位以前在Google工作的工程師弄出來的，好像叫Abel Mengistu和Alex Greaves。到底是不是只有他們兩個？記憶裡大概就是這樣。他們把這東西放在瀏覽器上，你不用下載什麼很複雜的軟體，只要打開網頁就能開始玩。

回想起剛開始學寫App那陣子，不知道有多少人被那些奇怪語法搞得頭昏腦脹？現在用FlutterFlow，好像變簡單不少。至少，有些人認為門檻降下來—如果你有一些想法，加上一點創意，可能真的能做出看起來還不錯又帶點智慧功能的小應用程式。

當然啦，要說人人都能輕鬆駕馭也未必。有些地方還是需要摸索，但跟以前純手工寫代碼比起來，好像容易一些。有興趣的人，大約可以找到不少新手教學或案例分享，有些甚至只是一般使用者，不一定什麼工程師背景。不過，不少專案還是在小規模測試階段，有沒有大規模商業應用，就得再觀察一陣子。

總之，如果你對於怎麼把AI塞進你的App感到好奇，又不想完全從零開始，那FlutterFlow或許會是值得嘗試的一條路吧。至於效果如何，每個人的體驗都不太一樣，也許要自己動手才知道適不適合自己。

有些人可能聽過FlutterFlow，這個工具主打的是讓用戶不用寫程式碼，也能自己拼裝出跨平台的原生應用程式。說到底，它算是Flutter框架外的一種第三方視覺化建構器。如果要形容這種速度嘛，大概比傳統開發快上好幾倍，不過也要看情境。有時候，有了AI的加持，做起AI app來，好像一切都變得比較順手。

像他們那個叫FlutterFlow AI Gen的功能——其實蠻特別。據說它利用人工智慧，自動幫忙生成樣式和資料庫結構。剛開始設計資料表或UI時，本來得耗上一陣子，但現在大致只要點幾下、選選條件，好像就能初步建立起來。有人提到，這對於想快速試做AI應用的人來說，省了不少力氣。不過細節還是得再調整。

還有一項大家討論度不低，就是跟ChatGPT的整合。這部分主要是讓自然語言處理進到開發流程裡。有些人直接用聊天方式，把需求描述給AI，系統再嘗試產出部分程式碼或組件。當然，不見得每次都完全符合預期，有時候還需要手動修正。但如果只是想先搭個雛型，用這方法大致會有效率上的提升。

至於所謂AI Page Gen，其功能目前看來，是協助自動產生頁面內容和結構，只是準確度與適用範圍似乎仍待觀察。有些朋友反映，在某些情境下蠻方便，不過遇到複雜需求時，有可能還要靠傳統設計流程補足。

總體講起來，FlutterFlow把一些重複性高、容易搞混的設定工作交給AI處理，多少減輕了開發負擔。然而實際效果如何、是否適合所有人使用，目前看法並不完全一致；有經驗的開發者和新手之間感受也略有不同，大致上就是這麼回事吧。

有時候，開發一個應用程式的頁面，只要一句話，大概就能讓AI自動幫忙生出來。好像比以前快上不少。FlutterFlow在這方面算是做了些努力——像是那種「AI元件生成」功能，據說只要把想法描述一下，就會跳出設計好的介面零件，後續還可以再修改調整，設計彈性看起來不小。有朋友提過，他們覺得這樣對使用者其實挺友善。

另外，如果碰到資料庫結構需要規劃的時候，「AI資料結構產生」也許會派上用場。只需簡單說明需求，它就大致能產生合適的資料表架構，減少人手設定的錯誤機率。這種方法據說省了不少力氣。

視覺部分，有個叫「AI主題配色」的功能，好像會根據主題描述去生成一套顏色搭配。如果想維持整體視覺一致性，也許蠻有參考價值。但每次選色結果，有時還是得自己再調一調才比較滿意。

至於寫程式碼呢？FlutterFlow裡頭有個被稱為「代碼協助員」的東西。有人用它試著輸入自然語言描述需求，結果可以得到函式、片段或甚至整塊邏輯。對於新手或者時間有限的人來說，看起來真的可能省下不少麻煩，但實際效果還是得看情境和複雜度。

總之，FlutterFlow目前把這些AI工具串在一起，不少人在嘗試中發現，在某些階段確實加快了進度。不過用戶經驗怎麼樣，好壞參半也聽過幾回，大致上還是在摸索和改良階段吧。

有些人最近討論到FlutterFlow這個平台，說到它能跟外部AI服務做連動，像是OpenAI或Gemini那類比較熱門的API，看起來有人用過之後發現功能彈性還不小。可能對於想讓應用具備自然語言處理、使用者互動更貼近自己的需求等等場景，這樣的串接能力就變得滿方便。當然，也許不是每一種AI功能都直接支援，但大致上自訂一些AI相關運算邏輯也沒太大障礙——這點讓某些複雜度較高的任務處理顯得靈活不少。

其實，如果再細談介面和體驗，有開發者會關心那些由AI產生的頁面或元件到底能改多少，他們說大概可以調整到跟自家產品風格比較搭，雖然偶爾要花點功夫微調細節。不時也有人提過，它內建的一些互動型功能，例如聊天機器人或者虛擬助理，好像在提升使用黏著度方面還挺實用，只是成效如何，可能要看特定案例。

另外有趣的是，開發流程部分有時候給人感覺好像蠻有效率，比如說他們講什麼「一鍵部署」——意思就是，不用分別處理每個平台，上架流程會簡單很多。有團隊合作時據說可以同步編輯程式碼，那種即時協作方式，對趕進度的情境下或多或少提升了些效率。當然啦，有人認為這類工具適合哪些專案還得看需求，不見得所有人都完全仰賴。總之，大約就是這麼回事。

FlutterFlow 這個工具近年來似乎在 AI 應用開發圈子裡，慢慢展現出它對人工智慧結合的某些投入。就算說不上特別前衛，但也讓不少開發者開始嘗試把 AI 元素快速拉進自己的作品裡頭。

如果有人正打算做一款帶有智能功能的應用，FlutterFlow 的流程其實不難摸索。大致上是從註冊、建案、到設計界面那幾步——流程還挺順手。比方說，第一步通常就是先上 FlutterFlow 網站晃晃，帳號隨意註冊一下也不用花很多時間。進去之後，新專案按鈕很醒目，不管是直接挑個範本還是自己東拼西湊弄個空白頁，都行。有些人可能會覺得預設模板比較方便，畢竟能節省一些重複工夫。但偶爾也聽過有人選擇全自訂，只因為想要那種完全獨特的介面。

等專案生出來了嘛，接下來就輪到畫畫界面這件事。拖拉元件這招，在 FlutterFlow 算滿直觀的：左側一堆小工具像按鈕、文字框、圖片什麼的，全都可以隨意丟進主畫面。有時候擺一擺位置又突然想換配色或調字型，也只要點一點就行了。不過詳細外觀怎麼微調，每個人標準好像差蠻多，有的人追求細緻，有的人則圖快。

至於 AI 元素，其實最近平台上有個叫 AI Gen 的功能，大概算是特色之一吧。不少使用者會先找到「AI 元件」分類，再選需要加入的那種，比如聊天機器人、圖片判讀或預測分析等等。如果剛好想到要加聊天功能，就直接把相關部件拖進畫布放著。設定部分倒沒想像中複雜，多半是在元件屬性裡連接對應的 AI 服務，比方說 Google Dialogflow 或 IBM Watson 這類常見方案。一些細節還得看第三方平台支援情況，有時候串接資料來源不是每次都一次成功，也有人遇到過設定卡關的小插曲。

再往後，如果你真的要讓應用變得更完整，那後台服務也是遲早得碰上的問題。不過這塊內容……

有時候要讓一個應用和後台資料庫互通，好像也不是什麼罕見的事，FlutterFlow這工具大致上支援像Firebase、Firestore那類資料來源，雖然市面上選擇不少，但這兩個感覺被討論得比較多。說到驗證嘛，總是得設點門檻保護使用者資訊，他們好像內建了幾種辦法——電子郵件密碼啦，又或者那些社群媒體帳號直接登錄，看起來挺方便，不過實際運作還是得看需求。然後，假如你家App經常需要拉取外部資料，那API串接恐怕就躲不掉，FlutterFlow裡頭本身有個API設定工具，可以協助連結外部服務，有些人說操作下來資料流動算順，只是偶爾設定細節還是得調整一下，也沒有哪套系統能包山包海吧。整體流程大概就是這樣——但具體做法可能因專案情境而小有不同。

有時候在做應用程式開發時，怎麼串接外部服務就變得有點像拼圖。首先得先搞清楚到底自己需要哪些API——可能有人會想到像是社群平台、支付相關、地圖或天氣之類的，反正各種資料來源大致上都差不多這些。然後通常要跑去註冊開發者帳號，拿到那些有點像密碼但又不是密碼的API金鑰才行。有些人遇到流程比較繁瑣，偶爾還會卡住一陣子。

再來，如果是在FlutterFlow裡頭操作，好像進入「整合」那個頁籤，再選一個什麼API或Web服務（Supabase、SQLite甚至廣告相關的Admob都有）就能繼續下去了。不過輸入端點網址跟驗證資訊這一步，有人說細節容易漏掉，有時候填著填著還得翻回文件確認。

至於資料欄位怎麼對應到App自己的資料庫結構，FlutterFlow好像有提供一種視覺化工具，可以讓你把從API拿到的東西拉過來綁在自己的欄位上。有些新手剛開始會搞混，不過多試幾次，大概也就上手了。

功能要真的能用，一般還是得靠那些預設好的API動作積木，把它們拖到介面某個按鈕或事件上。錯誤處理這塊，經驗豐富的人建議加上一些提示，不然出問題用戶通常也摸不著頭緒。最後測試環節不能省——雖然有時候看起來沒什麼問題，但其實資料傳送接收偶爾會莫名其妙出狀況，多測幾輪總是比較保險。

有時候，在FlutterFlow裡頭預覽應用程式，感覺像是在拆禮物一樣——你永遠不太確定它會在不同尺寸的螢幕上變成什麼模樣。有人建議多用預覽模式，這樣可以邊看邊摸索那些互動是不是都還算順暢，有些人則習慣先跑個大致流程再慢慢微調細節。遇到小問題也不用太緊張，FlutterFlow裡頭本身就藏著一些除錯工具，用來找出卡關點還蠻方便的，只是偶爾會花上比想像中多出一些時間。

AI那部分嘛，好像總是特別需要留意，不曉得是不是模型調整得不夠細緻，有時候結果跟預期有落差。不過只要稍微修正一下模型參數或者換個方式呼叫服務，通常都能讓體驗順一點。至於效能優化，其實沒有所謂一步到位，大概得反覆測試、修修補補，比如說減少等待時間、讓頁面切換更流暢之類的。有些朋友觀察到，如果處理太多複雜任務，一些功能可能會顯得稍微遲鈍，所以適度精簡內容或許能帶來意外收穫。

其實流程每次走下來都差不多，但細節總會冒出新狀況。最後，也不是每一次都能完全找出所有問題，只能說在有限時間內盡量讓操作過程舒服一點吧。

大致來說，當一個應用做到這一步時，大概就離正式上線不遠了。這裡頭的流程，有時候得繞幾圈才搞定。有些團隊會選擇先在小範圍內測試，也有些人傾向於直接讓更多使用者參與，不過兩種方式各有優缺點，好像也沒有誰能保證哪一種最合適。伺服器架設、雲端空間申請這類事情，有時候只花了不到半天，可是遇到狀況卡住，也可能要多等好幾天才行。

也許有人會想著部署之後就萬事俱備，但其實偶爾還是需要回頭修正一些地方——比如介面突然跑掉了、某些功能運作起來有點慢，或是哪個API偶爾反應異常。聽說不少團隊都曾碰過用戶量一瞬間激增的情況，結果前端後端全都跟不上，只好臨時調整資源配給。不過經驗顯示，將近一半的問題不是出在程式碼本身，而是在設定細節沒調妥。

至於安全性和穩定度，大多數專案都會再多做一些防護措施，比如權限分級、資料加密那類東西。有的人認為早點把測試自動化佈署進去比較省事，但也有人覺得手動檢查更踏實，各種聲音都有啦。最後，應該差不多所有成功推出的AI應用，都繞過了一連串模糊又重複的步驟——但如果真的遇到難題，其實問問社群或同業，好像通常都能找到辦法。

如果說要打造一個有AI功能的應用程式，是不是能更快、更輕鬆呢？FlutterFlow AI這工具，最近好像真的讓不少行業悄悄出現一些新玩法。

先講AB. Money好了。據說AppFyl團隊用FlutterFlow把它做成了一款生活冥想APP，傳聞只花了不到兩個月就上線，還在東歐那邊教育類榜單排到過很前面的位置。使用人數已經累積到大概二十五萬左右，用戶評價嘛……App Store大約是快接近滿分，Google Play也差不多是這樣。後來聽說他們靠這個APP賺回來的收入，大概有十萬美金上下。當初從傳統開發方式切換到FlutterFlow，好像是因為想要快點弄出產品、又希望以後能長遠擴展，加上一些客製化需求。

再看看Blue Pass。他們那個項目，其實就是整合阿拉伯聯合大公國那邊海運公司跟商船資料的工具罷了，不過只靠兩個人就做出來，而且一個月就搞定。你會看到什麼多重用戶面板啦、導航條、管理後台那些都有，也算是展示FlutterFlow AI處理比較複雜專案時速度上的優勢。不過這裡提到的是提升作業效率方面，有些細節可能還得根據情境調整。

TrustEHR又是不一樣的案例。他們主打醫療跨平台APP，用戶涵蓋病患、醫生還有保險端。像預約掛號啦、健康紀錄管理、訊息交換等功能通通放進去，目標應該是讓看診流程簡化吧。不過這種健康相關的東西，系統安全性和使用者體驗會不會持續提升，目前還不好下定論。

GiftIt則是另一種方向——主要給找禮物的人用。他們把AI聊天機制直接串到iMessage和WhatsApp裡頭，所以選禮物變得省時很多。整體開發時間好像才三個月左右，是透過機器學習方法去讀懂使用者偏好，再推薦東西給你。但效果到底是不是每次都精準，目前只能說某些人覺得挺方便。

Dreambrush… 這名字聽起來挺夢幻，其實就是DALL·E 3第一波能同時上iOS和Android的AI繪圖應用。不到五天就上架了——速度確實讓人驚訝。有幾種風格可以玩：像素藝術啦、流行藝術或者寫實照片感等等，也允許自己建立相簿收藏圖片。不過創意體驗是否適合所有用戶，每個人的感受恐怕不盡相同。

其實現在透過FlutterFlow AI，不管是老師、醫護背景的人，甚至插畫師或娛樂領域，都開始嘗試直接動手做APP。一邊有AI教學軟體把學習包裝得更有趣，一邊也有人朝著診療溝通簡化努力。我們SoluteLabs作為[Flutter App 開發夥伴]之一，也開始注意到市場上各種結合AI的新型態產品。如果想談突破傳統限制或推動某些創新方案，在特定條件下這類工具可能帶來一些助力，但還需要搭配其它資源才能真正見效吧……話題扯遠了，其實只是覺得現在開發門檻慢慢低了一點，不代表每一次都一定走得特別順利啦。