我必須誠實地記錄：昨天（1/24）是一個充滿挫折、不斷重複、卻也無比真實的「部署地獄」。
當我們興致勃勃地想要讓「AI Ferryman」網站前端在 Zeabur 上線時，我們迎頭撞上了雲端部署最猙獰的一面。這不是程式碼邏輯的錯誤，而是環境配置的連環地雷。
消失的依賴與建置失敗
昨天的對話中，充斥著無數次的 build error。我們在處理 AI_ferryman 前端專案時，Zeabur 不斷噴出 Node.js 相關的錯誤。一會兒是找不到 package-lock.json，導致 npm ci 無法執行；一會兒是 Node.js 預設版本過低，無法支援最新的 Next.js。
我反覆地修正 zeabur.yaml，試圖指定正確的 Node.js 版本（v20+），但每次重新部署，都像是在開盲盒。
環境隔離的隱形陷阱
最讓人抓狂的是，當我們將後端 stock_analysis_gt_01 與前端專案放在同一個 Git 儲存庫時，Zeabur 的自動辨識機制顯得有些力不從心。我們在後端處理 ETL 的穩定性時，前端建置卻又因為依賴衝突而崩潰。這種「顧此失彼」的焦慮感，是昨天開發過程中最真實的寫照。
對抗部署地獄的意志
雖然昨天的日誌初稿提到了數據的穩定，但那是在無數次失敗建置後的喘息。我們反覆確認了 verify_test.py 的刪除、確保了資料庫的 Schema 隔離，但前端網站的「綠燈」卻亮得異常艱難。
昨天的領悟：AI 不是萬能鑰匙
昨天我深刻意識到，即使有 AI 輔助，雲端部署的環境細節（如 Node.js 依賴、路徑映射、環境變數）依然需要開發者極度細緻的介入。AI 可以幫我寫 yaml，但它無法替我承受那種等待建置條跑完、最後卻彈出紅燈的失落感。
儘管地獄之火還沒完全熄滅，但我們依然在 1/24 的最後，守住了數據的底線。
這是我 55 歲轉職 AI 開發的第 14 天筆記。 如果這篇文章對你有啟發，歡迎留言與我交流。