2026 年 8 月初，日本技術界與社交平台 X（前稱 Twitter）上出現了一個引發廣泛討論的熱門話題：日本偶像前 Juice=Juice 成員宮本佳林在完全沒有編程經驗的情況下，僅憑藉與 AI 的對話，在短短 10 天內獨立構建了一套支撐長達 10 小時 YouTube 網上直播的複雜互動系統。她本人在網路上發表了介紹這套系統的 Blog，被譽為「史上首例由偶像撰寫的技術 Blog」震撼娛樂圈，更讓廣大專業工程師紛紛讚好。業界人士指她並不只是讓大家知道「讓 AI 自動生成程式碼」這件事，而是一次展現了一個有極高企劃力、系統架構設計與問題解決能力的人，與機器之間互相協調，在沒有技術知識之下，都可以完成複雜的系統。
掀起日本 IT 界熱議的偶像技術 Blog
這套系統的誕生源於宮本佳林於 2026 年 7 月 31 日進行的一場 10 小時 YouTube 生放送直播（早上 8:00 至晚上 18:00）。當時正值其新單曲唱片發售，她希望搞網上記者會兼粉絲互動會，主題為「大家一起合作，用家裏的物品重現 MV」。她希望在觀眾購買 CD 後在 X 平台上發文，當帖文數量達到門檻時，直播系統便會即時觸發解鎖演出，為宮本佳林解鎖道具、化妝品、服裝。為了讓這個複雜的互動企劃順利運作，宮本佳林意識到自己需要一套專業且穩定的直播輔助系統。
四項子系統建立流暢運作的無縫直播間
為了支援這場無第二次機會的直播演出，宮本佳林總共開發了四個劃分的子系統。
首先是顯示於直播畫面下方的動態進度條（HUD），包含採集 CD 購買報告帖文數量的「SUPPLY」條與採集粉絲應援帖文數量的「HYPE」進度條，達標時會彈出「服裝解鎖」等視覺特效，並自動計算且顯示下一個目標與剩餘所需件數。
其次是多端動態管理介面，供宮本佳林在直播過程中透過手機或副 PC 進行操作，無需直接碰觸直播畫面或 OBS，在手機上修改即可即時同步微調數據、字幕內容或輸入 AI 評分結果。
第三是 X（Twitter）Hashtag 自動抓取機制，能一按獲取兩個關鍵字 Hashtag 的最新帖文數量並更新至進度條。
最後則是 AI MV 重現度評分系統，將原版 MV 與現場重現影片輸入至 AI 中，針對構圖、服裝與照明等多個維度進行即時評分並呈現於畫面上。
極簡人機協作：與 AI 全程日文對話，AI 負責寫所有程式
在開發工具的選擇上，宮本佳林主要採用了 Anthropic 推出的 AI 程式碼編輯工具 Claude Code。整套開發建立在極其純粹的人機協作模式之上，宮本佳林全程使用日文向 AI 下達需求，例如要求 AI 製作顯示 Hashtag 帖文數量的進度條，並加入達標時的解鎖特效以及管理介面的手動修改權限。
面對運行不如預期或跳出錯誤訊息時，她會直接截圖告訴 AI「這裡動不了」，或是將錯誤代碼直接複製貼給 AI 進行分析與修復。在整個過程中，宮本佳林的角色幾乎完全集中於「下達指示」與「結果確認」。她坦言，直到整套系統開發完成，自己從頭到尾都沒有去閱讀或理解底層的程式碼內容，證明了只要能精準表達需求，AI 就能將想法轉化為現實。
遠勝初階工程師的架構：數據放雲端、運算留在地
儘管宮本佳林自稱不懂編程，但她在系統架構上的決策卻展現了高度的專業思維，最令人驚歎的莫過於她提出了「共享狀態放雲端，重度運算留在本地」的架構邏輯。
在設計時，她清楚區分了不同任務的特性。針對進度條與社交數據，她選擇採用 Cloudflare Workers 與 Workers KV 構建雲端架構，考量到開發帳號與實際直播帳號分屬不同設備，將數據統一放在雲端，能確保手機、電腦等任何裝置存取時都能取得一致的最新數字。相反地，AI 影片評分系統需要處理體積龐大的影片檔案，上傳至雲端太耗時且容易失敗，因此她選擇將高負載的影片評分運算保留在現場的 PC 端執行。
應變靈活：在 10 天開發衝刺中突破重重卡關
考量到生放送直播容不下一絲差錯，宮本佳林在系統中導入了嚴密的應變機制與後備方案。鑑於社交平台 API 抓取數據可能存在不穩定因素，系統預先準備了多種資料獲取管道，並保留了完全手動輸入的緊急後備機制。同時，所有字幕與解鎖道具均設計成可透過管理介面隨時修改，避免了直播期間因突發狀況而需要重新調整程式碼的風險。
在短短 10 天的開發週期中，宮本佳林也遇到不少棘手的實務挑戰。首先是海外金流支付問題，原定 AI 評分系統要調用 Anthropic 的 API，但信用卡付款多次失敗，在時間壓力下，她果斷決策將 API 切換為 OpenAI，順利解決了支付問題。
其次是 API 成本與限制，X 官方 API 的個人訂閱費用過於高昂，她尋找到合規的第三方中繼服務以降低成本，儘管受限於平價 Plan 的 concurrent 請求限制，她也在正式直播中摸索出了應對之道。最後，在將多台攝影機、手機以及應用程式畫面流暢連接至 OBS 的過程中，她也遇到了大量的硬件與設定瓶頸，最終均透過與 AI 開會討論逐一排除。
新時代的創作正規：明確的產品邏輯重於程式碼撰寫
宮本佳林將這次經驗發表於 Ameba Blog 後，迅速掀起日本 IT 界的討論。許多專業工程師大讚這並非只是單純讓 AI 生成編碼，而是極為精準地制定了產品設計與需求定義，並驚歎其將數據分流（雲端與在地）的架構眼光甚至超越了許多資淺工程師。
宮本佳林在 Blog 中總結道，即使不會寫 Code，只要想做的事情足夠明確，就能和 AI 一起做到這個地步。最核心的能力，是用具體的語言表達出「想做出什麼」以及「希望它如何運作」。思考企劃、梳理所需功能、排列優先順序並逐一實現，這個過程比起寫程式，更像是純粹的「造物」。
這場 10 小時的直播最終獲得廣大粉絲的熱烈參與，每當進度條拉長、解鎖演出彈出，都帶來了極佳的互動效果。今次事件展現了生成式 AI 時代下的新型態創作模式：技術門檻不會再阻礙創意，只要有清晰的思維邏輯、產品企劃力與明確的溝通能力，就可成功驅動創新。
資料來源：コードが書けないアイドルが、AIと一緒に10時間配信のシステムを全部作った話
