選舉預算越冷，越該用 AI 快速產制：一天做完的政策 demo（桃園托育地圖）

今年選舉比較冷。這是我從幾個競選團隊聽來的第一手觀察，冷的意思不只是聲量：更不好打、更不好募款。捐款進來得慢，敢投的預算就縮，每一塊錢都被迫要撬動比以前更大的效能。

多數團隊的直覺反應是「東西做少一點」。做少會被對手吃掉；做多做傳統會做不完。真正的解是換做法：同樣的預算，讓每個產出物的製作時間縮到原本的十分之一。

八月初我跟一位政策幕僚合作，一天內從「幫我寫托育政策 spec」走到「壓測過的政策組簡報 + 可跑的地圖 demo + GitHub 公開架構」。這篇是那天的紀錄，也是我想跟 2026 選戰團隊、特別是幕僚們講的一件事：AI 快速產制不是要取代誰，是讓同一組人吃下五倍的量。

那一天的完整輸出

先講產出。一個工作天，一位政策幕僚 + 我（拿 Claude Code 當工具），交出七件：

1. spec v1 → v2 → v3（從純地圖擴到「政見雙支柱」，中間版本留軌跡不覆蓋）
2. 歐洲 11 個托育查詢平台的實測研究（各國怎麼做、我們能學什麼）
3. 開源 GitHub 架構：194 家托嬰中心資料、政府開放資料 pipeline、白牌設計供其他縣市 fork
4. 台灣現況查證研究（六都比較、桃園缺口 8000 名、候補 3286 人）
5. 可跑的 demo 網站（純靜態、部署到 GitHub Pages）
6. 政策組簡報（HTML + Markdown 雙格式，直接可用）
7. 結論報告（含第十人壓測、找到自己一個錯誤的斷言並更正）

七件放在 ~/Documents/出口影像/04_研究產出/ 一個資料夾。同一天完成、同一組人做。

Demo 長這樣

左邊列表 194 家托嬰中心，每家有評鑑等級、月費、核定床位、即時空位狀態；右邊地圖 pin 標出全桃園。頂部工具列可以篩公設民營／私立／準公共／評鑑等級／夜間托育。整個站純靜態、零 API 金鑰、開源 MIT license，其他縣市 fork 過去改 site/config/ 就能複用。

keng1304.github.io/taoyuan-childcare-map

傳統做法：這件事要一週

倒過來想：這樣一個 demo，如果用傳統做法，時程會是什麼？

• 需求釐清 + spec 撰寫：政策幕僚寫 → 工程師來回 3-5 次 → 2-3 天
• 資料源盤點：找哪個政府開放資料集、抓哪個 API、格式怎麼清 → 1-2 天
• 設計稿：UI 設計師畫 mockup → 1 天
• 前端切版 + 地圖整合：Leaflet + tile server + 資料處理 → 2-3 天
• 部署 + QA：GitHub Pages / Cloudflare + 修 bug → 1 天
• 政策論述整理：另一位幕僚看研究資料寫簡報 → 2 天

保守估 10-14 個工作天。乘上人天成本，一個 demo 開發下來 30-50 萬跑不掉。

AI 做法：這件事一天

同一件事，用 AI 工具流的做法時序完全變樣：

• spec 撰寫：幕僚跟 Claude 對話一輪把訴求轉成 spec，Claude 產出 v1，幕僚看完提意見，Claude 出 v2，訴求變動時 v3 直接改。我在旁邊當「決策者不動、把 Claude 當熟練 junior」的角色。1 小時。
• 資料源查證：Claude 用 WebFetch 直接抓 data.gov.tw、桃園育兒資源網 API，寫出 pipeline script。人負責看資料格式是否合理。1.5 小時。
• UI 版型 + 前端：Claude 用既有的 Leaflet + 純 static HTML/CSS/JS pattern 產出 site。人在旁邊看 preview、指出「這個顏色不對」「這個 chip 不夠明顯」。3 小時。
• 部署到 GitHub Pages：GitHub Actions workflow 一鍵設好。30 分鐘。
• 政策簡報：Claude 把研究資料轉成投影片結構、HTML 版可線上展示、Markdown 版可貼進 Notion。1 小時。
• 第十人壓測：叫一個 Claude subagent 當「反方」，攻擊斷言、找漏洞。這一步抓到「桃園零自建」的錯誤斷言並更正。30 分鐘。

總計 7.5 小時——一個工作天。

寫給幕僚：這不是取代你，是換掉你最痛的那一段

如果你是幕僚，讀到這裡可能在想：demo 一天做完，那我呢？

先講清楚：上面那 7.5 小時裡，最關鍵的產出全部來自幕僚。訴求是幕僚定義的、spec 是幕僚拍板的、「政見雙支柱」的方向轉彎是幕僚判斷的、每一版 preview 說「這不對」的也是幕僚。AI 換掉的是哪一段？是你最痛的那段——外包工程隊的等待。

你一定經歷過：需求單發出去，兩週後拿到第一版，跟你想的差很遠；來回改三輪，每輪等三天；選情變了想加一個功能，對方說要追加報價再排程。曠日費時的從來不是「想清楚要什麼」，是「等別人做出來、再解釋哪裡不對」的迴圈。

AI 快速產制把這個迴圈壓到分鐘級：你說「這個顏色不對」，三分鐘後新版就在螢幕上。你的價值不會被取代，反而被放大——因為整個產線的瓶頸從「工程排程」變成「你的判斷速度」。幕僚從做 slide 的人，變成定義問題的人。

不是一般 AI 跑一跑：資料管線已經就位

還有一件事讓「一天」成立，值得單獨講：我們手上的選戰資料管線是現成的。

中選會的選區結構、村里界圖資、政府開放資料的抓取 pipeline、議題輿情的整理框架——這些是我們過去兩年在選戰案子裡一件一件建起來的基礎建設。所以接到「托育政策 demo」這種題目時，起點不是空白檔案，是已經知道資料在哪、格式長怎樣、怎麼清、怎麼上圖。

這是「我們做一天」跟「你自己拿 ChatGPT 跑一跑」的差別。一般 AI 工具給你的是能力，資料管線給你的是起跑點。同樣的工具，起跑點不同，成品差一個量級。

選戰的節奏本來就是快速反應、快速迭代——對手今天丟一個議題，你最好明天就有回應的載體。這個節奏我們從 2022、2024 的現場一路練出來：候選人剛講完金句，社群就要拿到照片；同樣的紀律搬到 demo 產制，就是這篇講的東西。

為什麼這對 2026 選戰重要

選戰視覺跟政策論述的競爭，本質上是在有限預算下輸出多少可辨識、可分享、可討論的內容。

傳統做法下，一個議員候選人的政見文宣預算大概 80-200 萬。這個錢要分給：

• 形象攝影（照片 + 畫報式視覺）
• 影片（形象 CF、政見說明、活動紀錄）
• 平面設計（海報、傳單、看板）
• 網站 / demo（政見查詢工具、選區地圖、政策比較）
• 社群素材（IG carousel、Threads 貼文、短影音）

傳統做法一半的預算會卡在「網站 / demo」這一塊——因為工程外包最貴、時程最長、跟其他項目最難整合。

用 AI 快速產制打掉這個瓶頸之後，同樣的預算可以：

• 產 3-5 個不同角度的政策 demo（不是只有一個）
• Demo 可以跟形象攝影、社群素材同步走，不用等工程隊排程
• 出錯了改起來快，不用等 sprint

這正是預算冷的時候，該投資的方向。

出口影像在這件事裡做什麼

我們不只是 wedding-style 攝影公司。從 2022 陳時中台北市長、2024 賴清德文宣部 一路做到現在，看得越來越清楚：選戰真正的競爭場，已經從「拍得漂亮」延伸到「產得夠快、夠準、夠貼近議題」。

過去兩年我們把整個 studio 重構成 8 個 AI 部門——攝影、剪輯、社群、廣告、後勤、財務、業務、研究——每一個部門都有一套自己的 SKILL.md，讓 Claude Code 能像「熟練 junior」在跑。工時砍半、案量翻倍、同一個 Keng。

現在把這套方法帶進競選團隊，能做的事：

1. 形象攝影 + 畫報式視覺（傳統項目，我們本行）
2. 活動紀錄 + 快速交件（跟時序賽跑，尾牙那批文章 講過的邏輯搬過來）
3. AI 快速產制 demo（本文示範的），例如政策查詢工具、選區地圖、比較表、互動式懶人包
4. 社群素材產線化（一個政策論述一次產 IG 圖 + Threads + 短影音腳本 + 電子報段落）

四件事同一組人交付，就是用 AI 讓小預算候選人能吃下大預算的量。

FAQ

AI 快速產制的 demo 品質真的能用嗎？

看你比較的基準。跟外包工程隊做出來的「完整專案」比，AI demo 的功能會少 30-40%（可能沒後台管理介面、沒使用者登入）。但跟你原本因為預算不足根本做不出來的情境比，AI demo 就是從 0 到 1。桃園托育地圖那個 demo 已經在 GitHub Pages 公開跑，194 家機構的資料、地圖 pin、篩選器、詳情面板——樣子就是這樣。

我們團隊沒有懂 Claude Code 的人怎麼辦？

有兩條路。第一是我們接進來做——你告訴我政策題目跟訴求，一個工作天內給你 demo + 論述包。第二是你派一位幕僚跟我們配合一次，把整套流程學走，之後你自己團隊就會做（這個學習曲線大概 2-3 個案子）。第一條快，第二條長線划算。

這種 demo 拿去給候選人本人看，會被覺得太陽春嗎？

視覺質感的部分我們有畫報式視覺 的美術底子帶進去，不會出現「工程師 default 樣式」那種陽春感。功能面的話——關鍵是選對主題。純政績展示做 demo 會可笑，但「政見對應的資料工具」做 demo 反而比純文字論述有說服力（你在做建置、不是在說要建置）。

一天真的做得完嗎？還是後面隱藏很多天？

一天做完的是 demo + spec + 簡報這批「可展示的東西」。之後如果要真的 production 上線（含使用者、含後台、含日常維運），會再花 2-4 週。這篇講的是快速產制的部分，也就是「從無到有、可以拿去說服人」的第一階段。這階段用來爭取資源或提案通過綽綽有餘。真的要上線再往後長。