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這裡放的是我們接手與維護系統時累積的判斷，不是轉述來的技術趨勢。

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用 AI 工具做出來的產品要交給工程師接手，什麼都沒準備的話，對方會花一半時間在找東西。本文給非工程師的四樣交接準備：程式碼在哪、怎麼跑起來、用了哪些外部服務、哪些功能是你要的，並說明評估只需要看得到程式碼。

用 AI 工具做出來的原型能跑、能 demo，但要正式上線時，很多人急著補功能，越補越沒人敢動。本文用四句白話定義可維護性——看得懂、改得動、壞了知道、能重來——並給出先補哪一項的順序。

叫 AI 修 A 它弄壞 B，修 B 之後 A 又壞，產品進入「能用但不敢碰」的狀態。本文用非技術語言解釋原因：缺一份「改完要重新檢查」的清單，而自動化測試就是那份清單的機器版；並告訴你從會賠錢的那條路徑開始補。

網站掛了，第一個發現的往往是客戶，不是你。本文用一張對照表說明小產品該有的監控最小組合：它還活著嗎、有沒有在報錯、主機撐得住嗎，以及最容易被忽略的前提——通知發出來之後誰負責看。

用 AI 工具做出來的產品，備份幾乎都是空的，因為備份不是功能，沒人會想到叫 AI 做它。本文拆解三個常見誤解，說明資料庫與上傳檔案為什麼要分開備，給出四條最低標準，並解釋為什麼試過還原才算有備份。

用 AI 工具做出來的產品功能很完整，防禦面往往是空的，因為沒人叫它關門。本文用老闆聽得懂的情境說明權限、金鑰、輸入驗證三顆地雷會發生什麼事，附五分鐘三題自檢與補救順序。

用 Cursor、Claude Code、Lovable 做出來的產品能 demo，要正式給客戶用時卻不知道還缺什麼。本文列出資安、備份、監控、部署、錯誤處理五件最常缺的事，每項一個問題問自己，附 10 分鐘自我檢查表與補救順序。

有記憶的 AI 越用越懂你，但沒有治理的記憶會讓企業越用越暴露。本文用個資法、GDPR 與歐盟 AI 法的實際條文，給出一套可落地的 AI 記憶治理框架：資訊分級、分級保留與遺忘、PII 與特種個資合規、以及存取控制與稽核。

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