展示很快成形時，人們容易以為專案已經快完成了。但產生一個畫面，並不能證明真實使用、遇到故障或日後交接時的行為。對委託開發的人來說，更有用的問題是：交付包含哪些能檢查的證據？
資料來源說了什麼
截至2026年11月3日，兩項第一手資料有助於釐清問題：
- DORA 2025報告將AI描述為組織既有優勢與弱點的放大器。
- GitHub負責任使用文件要求審查並測試產生的程式碼。
這些資料沒有為你的應用訂定通用價格或交期，也不能證明某個特定原型已經可以上線。
我們的分析：看尚未證實的行為
我們據此提出一個實際判準：評估開發服務消除了哪些不確定性，而非程式碼數量。AI可以參與實作，但何謂正確行為，仍需要明確需求與驗證。
以虛構的預約應用為例。確認畫面並未回答：兩人同時預約最後一個名額怎麼辦？付款失敗怎麼辦？有人打開別人的預約怎麼辦？這些是應定義並測試的情境，不是我們在真實產品中發現的缺陷。展示與運作證據有不同用途。
開發提案應寫清楚什麼
建議確認三項具體內容：
- 包含的流程、排除的內容，以及尚未確認的假設。
- 驗收情境、驗證環境與結果審查的負責人。
- 原始碼、文件，以及上線和維護的責任分配。
用相同範圍比較方案。減少功能可能合理，省略驗證卻不等於相同交付。僅憑使用AI，也不能推算固定的節省金額。
已經有AI製作的原型？
下方免費工具能整理已知資訊和待驗證事項。它不檢查私人程式碼儲存庫，也不提供安全認證。先修正假設，再用結果討論診斷範圍。
對已有專案，TurboV1的完善交付服務先做範圍明確的診斷，再提出開發報價。可以帶著原型描述和未解問題申請估算。下一步應根據明確工作與可審查證據決定，而不只是展示帶來的印象。