定制開發
Custom Build
適合已經清楚知道首階段要做甚麼、希望以指定範圍交付一個專屬系統的企業。
- 先定義：功能、交付物、驗收條件與上線計劃
- 交付方式：按已確認範圍完成 Phase 1
- 適合：範圍清楚、重視一次性項目管理與指定交付
- 變更原則：小型非範圍改動按情況處理；重大新功能另行界定
人 + AI + 工程
HiveCode 不是取代工程師，
HiveCode 不是取代工程師，
而係令工程團隊可以做得更深、更快。
我們不是只把一個通用 AI Agent 交給客戶。HiveCode 是 EvoMesh 自研的 AI Agent 平台，協助團隊把需求拆解、設計、程式、測試、內容與營運工作連成一個可持續改善的交付流程。
客戶得到的不是「試用一個工具」而已，而是可以按自身資料、規則、工作方式與目標，逐步建立的專屬工作流程和應用。架構、系統整合、資料權限、品質和上線，仍然由 EvoMesh 工程團隊負責。
AI 加持可以落在甚麼地方？
- 把重複的表單、文件、查詢或跟進流程設計成可管治的工作流
- 為你的客戶、同事或供應商建立專屬入口、系統模組和 AI 助手
- 連接網站、CRM、ERP、電郵、表單、知識庫與指定 API
- 把營運資料整理成可追蹤的摘要、報表、提醒或審批流程
- 更快驗證新產品、AI 功能或 mobile app 的可行版本
AI 做重複與加速；人負責目標、判斷、關係、品質與關鍵審批。這是我們的基本交付原則。
三種合作方式
由一次性定制，到長期 AI 交付，再到共同產品化
三種模式不是套餐價目表，而是按你的需求清晰度、變化速度、長期參與程度和商業目標，選擇合適的開發關係。
定制開發
彈性 AI 開發團隊
Flexible Delivery Team
先做出能營運的核心 MVP，再用持續路線圖，把後續資源放到最有價值的系統、AI 或增長工作。
- 先交付：可上線的核心版本，而非假設所有未來需求
- 持續改善：系統功能、AI 工作流程、內容與推廣自動化可按優先次序處理
- 可擴充：日後需要更快 release 或 parallel workstream，可按雙方協議增加團隊能力
- 適合：需求會隨營運演變、想有長期技術與 AI 顧問支援的企業
需求驅動共同開發
Product Evolution
先解決你自己的真實業務需要；在系統被營運驗證後，才討論能否把其中可重用的能力發展成更大的產品或市場機會。
- 起點：客戶的行業需求、流程和首個可使用版本
- 共同投入：客戶提供行業知識、使用場景、驗證與指定市場參與
- 未來可能：經驗證後才另行商定產品化、客戶渠道、角色、權益與收入安排
- 適合：有明確行業洞察、願意參與驗證及市場推動的合作夥伴
所有模式均會在開始前確認範圍、資料責任、交付安排和適用的知識產權條款；共同產品化或市場分成只會在獨立協議下進行。
由想法到實際應用
不只寫程式，亦可以一起建立你自己的 AI 工作能力
無論你選擇哪一種模式，EvoMesh 都可以把 HiveCode 的能力放到真正對你有用的地方，而不是停留在通用 Chatbot。
營運流程
文件與表單處理、工作分派、報價、合約、審批、報表、例外提醒與內部知識工作流。
客戶體驗
網站、會員／客戶入口、課程或預約流程、首輪查詢分類、專屬知識回覆與人手交接。
推廣與增長
內容規劃、草稿產生、活動／表單流程、引線整理、跟進提示與可控的發佈工作流。
資料與決策
將分散資料整理為可讀的摘要、儀表板、例行報告、異常提示與管理層工作清單。
行業專屬應用
把行業規則、角色、權限、作業步驟和資料結構，做成你自己的系統模組或 AI 輔助流程。
未來 App 與平台
先把資料模型、帳戶、流程和 API 打好基礎；當使用情境成熟，再延伸至 mobile app 或更大的平台。
現有客戶優先
HiveCode 的平台能力，先在真實項目裡被用好。
HiveCode 正在持續發展。現階段，由平台支援的開發、工作流程與專屬應用能力，主要透過 EvoMesh 現有客戶及選定合作夥伴的項目提供。這讓我們可以用真實業務情境驗證品質、流程和治理方式，再逐步擴展可用範圍。
不是泛用 Agent 訂閱
重點不是多一個聊天視窗，而是把 AI 接到你真正的資料、步驟、系統和人手覆核。
不是黑箱自動化
我們會定義權限、資料來源、測試、審批和例外處理；重要決定保留人為判斷。
不是一次上線就完
真正價值來自使用後的回饋、測量與迭代，讓系統和流程隨你的業務一起成熟。
常見問題
選擇合作方式前，通常會問的幾件事
哪一種模式適合我？
如果首階段的功能和驗收條件已很清晰，模式 A 通常較合適；如果想先落地、再按營運結果調整，模式 B 較靈活；如果你有可驗證的行業需求並願意參與市場推動，模式 C 可以另行討論。
是不是每個項目都要做 AI？
不是。EvoMesh 由業務目標和流程開始。若 AI 不會帶來清楚價值，先做好網站、系統或整合基礎，反而是較好的選擇。
AI 可以做完所有開發和營運嗎？
不可以。AI 可以加快重複工作與內容／程式初稿；架構、資料、整合、測試、品牌、例外處理和關鍵決策需要工程團隊及客戶共同把關。
日後要加 App 或新功能怎樣處理？
會先把帳戶、資料模型、權限和 API 等核心基礎設計好。模式 B 和 C 的路線圖尤其適合把已驗證的需求逐步擴展成 mobile app 或新產品能力。