AI 寫程式：從自然語言需求到 Apps Script 自動化

AI 寫程式可以先用自然語言描述資料來源、判斷規則與輸出位置，再交由 Gemini 產生 Apps Script 程式碼，放進實際執行環境測試與驗證，最後加入排程，變成每天自動運作的系統。贊贊小屋這次先以發票明細自動產生會計日記簿，再對照目前每天實際運作的 Search Console 戰情室日報，完整走一次從需求、程式碼到排程與授權的過程。

一、Excel 資料先轉成 Google 試算表

贊贊小屋原本的發票明細資料存放在一份名為「發票明細表TEST.xlsm」的 Excel 活頁簿，內含三張工作表：「發票明細表」「會科主檔」「日記簿」。在 Google 試算表開啟後選擇「儲存為 Google 試算表」，轉換後檔名變成「發票明細表TEST」，三張工作表原封不動保留，發票明細表的欄位包含日期、發票號碼、賣方名稱、統編、摘要、金額、費用類別與備註。

AI 寫程式以前，最先要確認的其實不是程式怎麼寫，而是資料來源在哪裡、欄位長什麼樣子、最後要把結果寫到哪裡。等這些資料結構確認之後，再補上判斷規則，就會形成「輸入資料 → 處理規則 → 輸出結果」的基本架構，之後不管請哪一個 AI 工具生成程式，都是先把這個架構說清楚，程式才有辦法動起來。

二、把會計需求直接說給 Gemini

贊贊小屋在 Gemini 中輸入的完整提示詞如下：

我的Google試算表有三個工作表：
第一張工作表「發票明細表」，欄位是：
日期　發票號碼　賣方名稱　統編　摘要　金額　費用類別　備註
第二張工作表「會科主檔」，欄位是：
原始類別　會計科目　科目代碼　財報類別　財報項目　說明　備註
第三張工作表「日記簿」，欄位是：
傳票日期　傳票編號　會計科目　科目代碼　傳票摘要　借方金額　貸方金額
希望以「發票明細表」作為原始資料，依照「會科主檔」作為會計科目，在「日記簿」自動生成傳票資料，幫我設計Apps Script程式。

這段話看起來只是一句普通的請求，但其實已經把程式需求的三個核心要素交代清楚了：資料來源是發票明細表，判斷依據是會科主檔，輸出位置是日記簿。AI 寫程式能不能一次到位，往往不是靠提示詞技巧，而是看使用者有沒有先把工作流程本身講明白，這也延續上一篇 AI 程式設計 的核心觀念：先從實際工作需求拆出真正需要的功能，再把已經想清楚的需求交給 AI 實作。

三、AI 寫程式：Gemini 把需求轉成 Apps Script

Gemini 收到需求後，直接產生一支完整的 Google Apps Script 程式，函數命名為 generateJournalEntries()，程式內容依序取得發票明細表、會科主檔與日記簿三張工作表，同時也附上操作提示：回到 Google 試算表，點選「擴充功能」再選擇「Apps Script」，把程式貼進去即可執行。

這一步屬於 AI 程式碼生成的部分，但只完成了 Gemini 負責的工作。真正的執行是在 Apps Script，資料則由 Google 試算表提供，三者是各自獨立的角色，不能把 Gemini 產生程式碼，直接等同於整個自動化已經完成。Apps Script 使用 JavaScript 為基礎，但這篇文章的重點不是逐行學語法，而是先看懂需求如何變成一支可以執行的程式；如果想先熟悉 Apps Script 編輯器、函式與執行紀錄，可以另外參考贊贊小屋的 Google Apps Script 教學。

四、執行程式，驗證會計日記簿是否真的產生

把 Gemini 產生的程式貼入 Apps Script 編輯器後，選取 generateJournalEntries 並按下執行，程式依序讀取三張工作表。切回日記簿分頁，原本空白的傳票日期、傳票編號、會計科目、科目代碼、傳票摘要、借方金額與貸方金額欄位，已經自動填入資料，六筆發票各自產生借貸兩筆分錄，總共 12 筆。例如其中一筆把旅費（科目代碼 6113）記為借方 1,023 元，同時把應付帳款（科目代碼 2143）記為貸方 1,023 元。

AI 說程式已經完成，只代表它產出了一個答案，真正能不能算數，要看資料有沒有依照需求確實寫進日記簿。這也是 AI 寫程式時容易被忽略的一步，程式執行完不代表任務就結束，還需要回頭檢查實際產生的結果是否正確。

五、Apps Script 也有執行時間與配額限制

Apps Script 的執行項目紀錄可以看到每次執行的函式名稱、類型、開始時間、持續時間與狀態，畫面中 onOpen 執行約 0.529 秒後完成。Google 官方文件目前列出的指令碼執行階段上限為每次 6 分鐘，個人 Google 帳戶與 Google Workspace 帳戶皆相同。

這一節提醒的是，AI 可以很快生成一大段程式，但程式最後仍然要放進一個有限制的執行環境裡運作，不能假設它可以無限制地處理工作。AI 寫程式除了要問程式怎麼寫，也要問它在哪裡執行、一次能跑多久、會用掉哪些額度，這也是後面把程式改成固定排程時，需要一起考慮的執行條件。

六、從單次程式走到自動化工作流程

贊贊小屋目前實際使用的 Apps Script 專案名稱是「Search Console 情報系統」，裡面包含多個函數，例如 setupSystem、runDailyLite、fetchDailySearchConsoleData、runDailyPipeline、runDailyAnalysisOnly、recoverLatestDailyReport，整體流程是從 Search Console 取得資料，交由 Apps Script 整理分析，產生每日摘要後寄出 Gmail。每天收到的信件標題會顯示成「贊贊小屋戰情室日報｜Search Console｜資料日期」，信件中附上資料日期、執行模式、產生時間與當日摘要。

這個案例跟前面的會計分錄案例最大的差別，在於會計案例需要人手動按下執行；Search Console 情報系統則已經接進實際工作流程，程式會依照設定自動執行、產生結果，再把摘要送到使用者面前。AI 寫程式的價值，不只是產生一段可以動的程式碼，而是能不能真正接進日常工作，持續產生使用者用得到的成果。

七、排程決定何時執行，授權決定能做什麼

Apps Script 的執行紀錄顯示 runDailyLite 這個函數在 8 月 24 日到 8 月 29 日每天都由時間驅動觸發，固定在早上 8 點 39 分左右自動執行，不需要每天手動開啟 Google 試算表、進入 Apps Script、找到函式再按執行。另一張畫面則顯示 Apps Script 出現「需要授權」的提示；依照 Google Apps Script 授權說明，Apps Script 會依程式使用的 Google 服務判斷所需 OAuth 權限範圍，如果缺少必要授權，就會要求使用者授予權限。

排程只解決了什麼時候自動跑的問題，程式要讀取 Google 試算表、連接 Search Console、寄送 Gmail，還需要對應的帳號權限才能真的動起來。自動化程度愈高，程式能接觸到的資料範圍通常也愈大，因此 AI 寫程式到了自動化這一步，一定會碰到權限與安全的問題，程式能做什麼取決於程式碼本身，但程式被允許做什麼，則取決於授權範圍。

程式碼只是中間產品，真正的成果是工作自己完成

以前提到寫程式，贊贊小屋的注意力多半放在程式碼本身寫得對不對、語法熟不熟。這次從發票資料一路做到日記簿，再回頭看每天自動送進 Gmail 的 Search Console 日報，才更清楚地感覺到：程式碼其實只是工作流程裡的一個中間產品。真正有價值的不是 AI 幫忙寫了多少行程式，而是需求有沒有被正確理解、結果能不能驗證，以及這套流程最後能不能穩定地自己工作。

這也讓贊贊小屋重新理解「AI 寫程式」這件事。以前的門檻常常是先學語法，再慢慢把想法寫成程式；現在可以反過來，先把工作需求講清楚，再利用 AI 把它轉成可以測試的版本。使用者真正需要練習的，逐漸從「每一行程式要怎麼寫」，轉成「我要解決什麼問題、資料在哪裡、結果怎麼驗證、哪些權限可以交給程式」。AI 把寫程式的門檻降低了，但也把「需求判斷、結果驗證與權限管理」的重要性往前推，這幾件事反而成了使用 AI 開發工具時更需要學會的能力。

Google Apps Script 的優勢之一，是不需要自行維護程式執行用的伺服器環境，只要有瀏覽器與 Google 帳號，就能快速把試算表、Gmail、Search Console 等服務串在一起；但相對地，程式最終運行在 Google 控制的遠端環境裡，執行時間、配額與帳號授權都不是使用者能直接掌控的部分。贊贊小屋實際維護這套自動排程時，曾遇到程式完全沒有修改、也已經正常自動寄信多日，卻突然停止執行，需要重新授權後才恢復正常。依照 Google Apps Script 授權說明，Apps Script 並不會因為經過某個固定時間就自動要求重新驗證，觸發條件的自動執行也不會主動跳出重新驗證的提示；但這只代表 Google 沒有把「定期到期」設計進這套機制裡，並不代表授權實務上保證不會中斷。就贊贊小屋實際觀察到的情況，程式沒有任何異動仍然出現過這類狀況，原因目前無法從外部完全查證。

配額與執行限制也是類似的處境。Google 官方文件已經明白提醒，Apps Script 的配額與限制可能隨時刪除、降低或調整，不另行通知。Apps Script 發生問題時，Google 提供開發者社群、Issue Tracker、服務狀態資訊等支援管道，Google Workspace 管理員另可聯絡開發者支援；不過對一般使用者而言，實際排查程式停止、自動觸發失敗或授權異常，仍然相當依賴自己從執行紀錄、錯誤訊息與官方文件找出原因。程式碼和資料邏輯可以自己檢查、自己修改，但授權狀態、配額規則與 Google 後端服務本身，終究是使用者無法完全掌控的遠端環境。對於只是個人小工具，這種不確定性通常不構成太大問題；但如果某套工具已經變成每天依賴的工作流程，這塊原因未必能完全查明，但確實可能發生的風險，就是技術選型時必須認真評估的一環。

以前遇到大型服務商的限制，一般使用者能做的通常只是反映意見、耐心等待官方調整；依照贊贊小屋過去與 Google、Microsoft 等大型服務商打交道的經驗，這類全球性服務不太會針對個別使用者的需求做出回應與調整。Apps Script 對一般 Google 帳戶即可使用，不需要另外購買伺服器或程式執行平台；但對一般個人使用者而言，遇到特定自動化流程失效時，仍很難期待大型服務商針對自己的特殊使用情境逐一修改產品。以前遇到工具不好用，往往只能將就使用，或者改用其他現成的付費方案。

AI 時代多了一個選項：與其被動等待第三方工具變得更符合自己的需求，或只能改用另一套現成服務，現在一般使用者也可以在 AI 協助下自己開發。這正是贊贊小屋這堂課想建立的方向——非工程師、零基礎，也能把自己的工作需求轉成程式，不必永遠受限於現成工具提供了哪些功能。

本機軟體當然也有更新、權限與相容性問題，而且只要程式仍要存取 Gmail、Search Console 等 Google 服務，就還是需要遵守相關 API 與授權規則；但把程式改成 Windows EXE 或 macOS APP 之後，至少程式本身、檔案、執行時間、排程與除錯環境，有更大一部分可以掌握在自己的電腦上，不再連程式「在哪裡跑、一次能跑多久、何時啟動」都交給外部平台決定。這也是贊贊小屋後來把 AI 程式設計課程延伸到本機軟體的原因。Google Apps Script 適合快速串接 Google 生態，本機程式則適合需要更多執行控制權的工作；真正重要的不是哪一種工具比較好，而是使用者開始有能力依照自己的需求選擇，甚至自己做出第三種方案。Search Console 戰情室日報正是贊贊小屋自己實際在用的案例，也因此把這套自動化實戰排進 AI 程式設計 課程的第二篇內容。

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