起心動念：當自動化工具遺忘了視障者
我是一個對代碼領域「零知識」的小白。原本，我只是想找個現成的自動化工具，幫我把 YouTube 影片同步到臉書。然而，我發現市面上大多數的自動化平台（如 Make.com），介面佈滿了無數沒有標籤的按鈕與複雜的畫布圖形。對於依賴螢幕閱讀器的視障使用者來說，那是一座無法跨越的數位迷宮。
既然現有的工具不照顧我的需求，我冒出了一個大膽（甚至有點瘋狂）的想法：「為什麼不乾脆寫一個屬於自己的自動化程式？」
迷失在「交給 AI」的依賴陷阱
由於 對程式語言一竅不通，開始與 AI 協作。一開始的心態是：「反正自己不會，就全權交給 AI 好了。」
每當 GitHub Actions 報錯，複製錯誤訊息給 AI，要求它「修好它」。那時，有一種近乎偷懶的依賴感，認為 AI 是萬能的。
結果，陷入了不斷修改，不斷報錯，然後又要不斷修改的循環。404 錯誤、網址粘連、路徑消失等專業術語，讓人難以理解。耐心被一次次的挫敗消磨殆盡，甚至責罵 AI：
「你真是一等一的垃圾！代碼改來改去都是在404、網址粘連與路徑消失的問題中不斷打轉。簡直浪費我的時間！」
但想深一層，AI 只是工具，如果不去理解問題的根源，它也只會在錯誤的邏輯裡打轉。
轉機：從「指揮」轉向「討論」
在最沮喪的時刻，決定停下來，強迫自己冷靜。開始不再要求 AI「直接給答案」，而是要求它「解釋背後的邏輯」。
一個問題一個問題拆解：
• 為什麼網址會黏在一起？ 原來是變數拼接時少了一個問號。
• 為什麼總是 404？ 原來是 Google API 的版本路徑（v1 vs v1beta）與模型名稱必須精確匹配。
• 為什麼 API 不給過？ 原來是環境變數的命名在 GitHub 與程式碼中對不上。
開始認真傾聽 AI 的解釋，試著理解每一行代碼的用意時，成功了。不再是盲目地複製貼上，而是能精確地指出「這裡的路徑好像有問題」。最終，在將模型更新至 Gemini 2.5 Flash 並修正了最後一個標點符號後，程式成功執行了！
結語：努力不一定有結果，但成長一定會有
現在，這個專案已經在 GitHub 上正式開源。希望這個能自動生成 AI 文案的小工具，能幫助到同樣有自動化需求、卻在視覺介面遇到困難的朋友。
這次開發經歷教會我最重要的事：AI 可以幫助寫代碼，但不能代替思考。
這次學習代碼的過程充滿挫折與失敗，但正如在專案感言中所說：「學習的結果不一定每次都有滿意成果，但成長卻一定會有。」如果你也正卡在某個困境中，試著與 AI 夥伴坐下來，心平氣和地「討論」一次吧！說不定你也能另闢柳暗花明的新路徑。