Baby Monitor Timmy 源自一個簡單的想法：打造一款尊重居家隱私的嬰兒監視器。 不將影像錄製到雲端，也不讓資料循不必要的路徑離開嬰兒房。許多人不知道的是：我在蘇黎世獨自開發 Timmy，而 GitHub Copilot 就是我效率極高的程式設計搭檔。
人與 AI 的工作流程
分工很明確：我定義功能、安排優先順序，並做出架構決策。 Copilot 協助實作，包括撰寫程式碼、加入測試、縮小錯誤範圍，以及準備發布流程。
我平常一個開發衝刺大致是這樣：
- 功能說明： 我會描述功能該怎麼運作，包括邊界情況與限制。
- 實作： Copilot 提出程式碼建議，並遵循專案既有的規範。
- 測試： 自動化端對端測試會在兩個模擬器上執行，檢查實際的寶寶端／家長端連線。
- 發佈： 測試通過後，就會針對適當的應用程式商店與測試發布管道準備 Android 和 iOS 版本。
功能開發與錯誤修正都會重複這個循環。我不會親自寫每一行程式碼，但我決定 什麼 要做， 為什麼 要做，以及某個建議是否符合 Timmy 的需求。
從概念到 WebRTC
核心技術任務從一開始就很清楚：在兩支手機之間即時傳送音訊與視訊。 WebRTC 是顯而易見的選擇，但要將它與 Flutter 整合並不簡單：ICE 候選項、 SDP 協商、TURN 備援和 DataChannel 都必須按照正確順序協同運作。
Copilot 協助我逐步整合這些環節：建立對等連線、 確保關鍵順序正確（先建立 DataChannel，再建立 offer；先設定 onTrack，再執行 setRemoteDescription）， 並使用 Firebase Firestore 處理信令。每個部分都必須先在兩個模擬器上成功執行，我才會繼續下一步。
使用 ECDH 的安全配對
其中一項最關鍵的功能是 安全配對系統。 兩台裝置需要在不依賴中央伺服器為其身分背書的情況下建立互信。解決方案是透過 Firebase 進行 ECDH P-256 金鑰交換，並搭配可偵測中間人攻擊的視覺驗證碼（SAS）。
Copilot 協助實作完整的密碼學流程：產生金鑰、交換公開金鑰、 衍生共享祕密、計算 SAS，以及使用 AES-256-GCM 加密後續所有信令資料。 我不會將配對金鑰傳送到後端；Firestore 文件識別碼只使用該金鑰的 SHA-256 雜湊值。
安全稽核：找出並修正漏洞
對我而言，AI 輔助開發不只是讓打字更快，也有助於系統化地找出錯誤。 在一次專門進行安全稽核的開發衝刺中，Copilot 分析了程式碼庫，並找出 六個問題 需要我修正：
- 信令資料缺少輸入驗證
- 處理 ICE candidates 時可能出現競態條件
- 未妥善清除過期的工作階段資料
- Firestore 安全性規則過於寬鬆
- 未考量憑證釘選
- TURN 認證資訊流程的錯誤處理不足
六項問題都在同一個衝刺中修正完成。這正是 Copilot 擅長的地方：閱讀大量檔案、比對模式，並標出我需要仔細檢查的位置。
迭代式開發衝刺：App 如何演進
Timmy 透過快速但範圍明確的衝刺逐步成長。幾個里程碑如下：
- v1.8： 完整重新設計配對機制——以透過 Firebase 交換的 4 字元配對碼和 ECDH P-256，取代舊有的直接金鑰方式。
- v1.10： 安全強化衝刺——完成六項漏洞的稽核與修正循環。
- v1.11： 所有畫面均加入深色模式，並新增你目前正在瀏覽的首頁與部落格。
- v1.12： 大幅改版家長端畫面、加入夜視模式，並透過分析相機畫格實現動態偵測。
每次衝刺都遵循相同的基本模式：描述目標、審查建議、執行自動化測試，接著發布給測試人員。
跨裝置端對端測試
嬰兒監視器無法只用一台裝置妥善測試。我需要一台寶寶端裝置和一台家長端裝置。 專案一開始是同時執行兩個 Android 模擬器，現在也會搭配本機 iOS 模擬器和實機檢查。自動化 Android 測試 腳本仍會：
- 在兩個模擬器上安裝 App
- 在兩台裝置上完成配對流程
- 確認音訊與視訊連線已建立
- 測試按住說話、相機控制及其他功能
由於兩個模擬器共用相同 IP 位址（10.0.2.15），無法透過 STUN 建立直接的點對點連線。每次測試都必須經過 Cloudflare TURN 中繼。這雖然麻煩，但很有用：最複雜的連線路徑每次都會被測到。
我學到的事
和 AI 程式設計搭檔一起打造完整 App，讓我學到幾件事：
- 架構比以往更重要。 清楚的規範與文件完善的 程式碼庫，能幫助 AI 提出一致的程式碼建議。模糊不清很快就會帶來高昂代價。
- 測試絕不能省略。 AI 產生的程式碼需要和人工撰寫的程式碼一樣嚴謹 地測試。自動化端對端測試找出了許多手動檢查時很容易遺漏的問題。
- 人始終要參與其中。 每一項架構決策、每一個安全性 取捨，以及每一條產品界線，都由我負責。AI 能加快實作，但無法取代判斷。
- 速度能帶來品質。 由於功能能在幾小時而非幾天內推出， 因此可以進行更多輪的打磨與錯誤修正。但速度快並不代表成果自然就會好。
展望未來
Baby Monitor Timmy 持續演進中。iOS 版本即將推出；之後還會加入更多感測器功能，並持續強化安全性。 工作流程依然相似：我設定方向與界線，Copilot 協助快速實作與檢查。
現在，與安全性相關的基礎元件已有 清楚的 界線 ，並存放在公開的 baby-monitor-timmy-core 儲存庫。 配對、信令與後端介面相關的架構決策也都記錄在那裡。