熟悉，也有重新選擇的時刻。
等朋友的半小時，想休息一下又不想走遠。從當下需求與時間開始，而非排一整天。
2026 和泰黑客松 · 內部討論文件
微行程｜
團隊方案整理
目前決策、設計依據與待驗證事項
- 保留微行程，完成當下小需求
- 移除獎勵與點數遊戲化
- 擴充熟悉街區的可用空檔情境
本頁供隊內對齊，不代表已驗證產品成效
條件與分工微行程讓條件連起來
點選節點，看一段微行程如何成立。
一小段時間完成當下小需求手選需求 · 真實候選 · 時間驗算
比賽命題
「不搭車，也打開 yoxi。」
題目要的不是讓叫車再快一點，而是讓 yoxi 從被動等待呼叫的工具，成為主動提供價值的城市生活夥伴。
每天打開是題目目標，不是我們目前已證明的成果。
01 / 使用情境
使用情境與目標對象
先服務一個具體時刻：手上有一段可用時間，想完成一件小事，但不想搜尋、比對，再自己算是否來得及。
一個示意情境示意，非實測
35分鐘
下個約定之前，
先讓自己休息一下。
你的位置一個小停留回到原地
時間不是拿來塞滿的。
留下走路、停留與緩衝，才是能用的建議。
情境用來說明設計，不等同已完成訪談。熟悉地區也可能有需求，但出現頻率與採用意願仍待驗證。
我們先找誰來測？
招募條件與不適用情境
有一段可支配空檔、想在附近完成一件小事、還沒有滿意的去處，而且願意移動的人。熟悉或陌生，是同一個人可能遇到的兩種情境。
官方以 25–45 歲白領描述主要乘客，可作招募起點；沒有比例或抽樣，不能推出大家都在商務出行。看來源與限制 ↗
已知道去哪、不需要協助，或只想原地休息的人，不必為了使用功能而安排一段行程。
02 / 產品流程
操作流程與 AI 分工
需求 → 時間 → 可行方案 → 行動回饋
AI 理解與排序，規則驗算路線及時間，使用者決定是否開始、跳過或完成。
意圖理解與候選排序
把選項或選填的一句話轉成條件，從真實候選中排序與說明。不虛構地點，也不替使用者默默放寬限制。
路線驗算與未知標示
用路線資料核對步行、停留、回程與緩衝。現場人潮、座位與設施沒有證據，就明說未確認。
03 / 題目要求
題目對照
當下的小需求
吃點東西、喝咖啡、走走、休息、找室內、找洗手間。服務的是移動之間的生活，不只旅遊。
從抵達，自然開始
既有乘車入口是導入機會；自行抵達也可使用。尚未串接帳號乘車紀錄，不把原型入口冒充正式整合。
沿用設定，少一點輸入
本機沿用自己選過的條件，降低第二次使用成本；回饋尚未拿來訓練排序。再次使用仍需觀察。
輪盤只是輕鬆的入口
由人選需求，不隨機決定目的地；真正價值是條件被理解、方案能被驗算，而不是抽籤的新鮮感。
04 / 資料依據
資料能支持什麼
有原型，不代表需求已被證明；有資料，不代表能回答每個問題。點開看清楚界線。
群體叫車趨勢不能直接推出個人偏好或即時人潮。OpView 的 20 篇熱門摘要也不是乘客樣本；未見直接空檔痛點，不代表需求不存在。看方法與限制 ↗
05 / 競品分析
競品重疊與差異假設
不是宣稱別人做不到，而是選擇一個更聚焦的入口與完成方式。以下是工作方式比較，不是完整功能盤點。
我想找哪裡？
Ask Maps 已公開展示複雜需求、個人化與移動建議；不能說 Google 只會導航。首波市場為美國與印度。官方能力 ↗
這趟要怎麼玩？
提供 AI 行程規劃、探索與優惠；不能宣稱它做不了短行程。我們要驗證的是當下小需求的操作成本。官方功能 ↗
我現在可以做什麼？
從當下需求和時間開始，少輸入、可回原地、可拒絕不可能方案，並銜接下一段移動。
導入與回訪 / 設計推論
導入與回訪的驗證路徑
各節點代表不同假設，需分別驗證。
需企業整合抵達時接觸
從既有乘車入口被看見
需實測第一次幫上忙
確實完成當下小需求
如果不適合跳過，修正條件
不是硬推一個結果
核心待驗證非搭車也回來
本機沿用，少輸入
增量待驗證需要時再叫車
不強迫、不以點擊當訂單
入口是導入機會，不是現成護城河。
只有持續取得「什麼建議真的被完成、下次是否還會使用」的證據，才可能逐步形成更好的服務。
商業機會是保留與使用者的關係，當下一段確實需要搭車時自然承接。不能把按了連結直接算成新增叫車，更不能先假設一定創造增量。
06 / 本輪決策
本輪取捨與後續工作
同一個問題讓人願意，再打開 yoxi
選擇微行程：最小閉環從當下需求到可完成方案；保留既有技術底座，把資料可信與再次使用驗證做深。
查看完整取捨與產品階段
微行程、無痛選擇、選填文字
保留輪盤的人選操作；需要更精確時才補充。時間獨立一頁，不要求填整天行程。
遊戲化、點數、訂餐訂位
不靠獎勵掩蓋需求，也不承擔一整套生活交易平台。這是聚焦，不是宣稱遊戲化永遠無效。
正式帳號、聚合訊號、合作
需先確認欄位與授權、有效性與成本。未整合的部分保持示意，不當作已完成。
需求轉盤與選填文字、獨立時間頁、真實地點與路線、規則驗算、行動摘要、本機沿用。
正式乘車抵達入口、官方資料訊號、訂單歸因。現在仍未串接。
依實證改善推薦與場域覆蓋；非搭車回訪成立後，再討論合作。
下一輪驗證
訪談、任務測試與回訪觀察
- 先問真實經驗
最近一次可用空檔發生在哪裡？多久？最後怎麼做？不先展示產品誘導答案。
- 再測同一個任務
比對自行搜尋、規則版、AI 版：找到方案花多久、採用與完成情況、是否誤導。
- 最後看自願回訪
區分搭車抵達後的使用，與沒有搭車時主動再開。若回訪很低，先修情境，而非加點數。
技術範圍
目前架構與成本估算方式
瀏覽器收取當次選擇，經 Cloudflare Worker 呼叫 OpenRouter；模型提出結構化條件，程式驗證與澄清；不支持的條件不直接排程。
地點／路線 API 提供候選；規則檢查時間與硬限制，AI 只從候選排序；失敗保留設定。
每次規劃成本＝模型輸入／輸出用量 × 單價＋地點／路線查詢費＋Worker 用量。應記錄重試、延遲與成功率，再做月用量試算。
目前沒有實測月成本，不先宣稱「幾乎免費」。正式帳號、聚合資料與叫車歸因另需企業整合。
資料來源 / 查核日期 2026-09-11
來源、方法與限制
這裡保留資料出處、能支持的結論與不能跨過的界線；查核中的項目不拿來做定量主張。
下載去識別證據摘要 ↓正在讀取來源清單。若無法載入，可下載上方證據摘要。
互動靈感與作者致謝
- dermalhealth — GSAP 節點連線：已讀 HTML／動畫程式。首頁以 GSAP 時間軸實作中心節點、曲線 strokeDashoffset 繪製、節點 stagger 與浮動；內容與圖形為本案重新設計。
- Julian Garnier — Anime.js Scramble Text：已讀時間軸與 scramble 設定。主標使用 Anime.js createTimeline 與 scrambleText 揭示；失敗改原生字元揭示，低動態直接顯示全文，不套用無限循環。
- Ana Tudor / thebabydino — CSS parallax card：已讀 7×7 hover grid 與 perspective CSS。情境卡採 perspective、preserve-3d、文字 translateZ 多層深度與隨指標移動的反光；依其核心結構重寫互動，觸控與低動態停用。
- dermalhealth — GgNrpJx：主製作者已透過瀏覽器讀取「Interactive Node Flowchart: GSAP」的 SVG 分支與 ScrollTrigger 橫向捲動程式；本頁以 GSAP ScrollTrigger scrub 呈現分支連線與節點揭示，對應首次採用／修正／回訪；桌面 sticky 畫布，手機改縱向，不做橫向捲動劫持。
本頁按參考的核心互動技法重新實作，未嵌入其原專案或圖片。套件版本、授權與完整致謝 ↗