我用 AI 建了一個地政士知識平台，這是過程 vs 其他替代工具

這個網站講的都是別人做的工具，這次換我自己的案例。

除了 DataEgress，我同時還在建另一個系統——地政 X 經紀同根生，一個給台灣地政士和不動產經紀人用的知識平台。

為什麼會做這個

我發現地政士和房仲考試準備、實務知識，散落在各種地方：考古題在這裡、法條解釋在那裡、實務案例又要另外找。沒有一個地方把這些整合在一起。

於是決定自己做一個。

整個系統怎麼搭起來的

這個平台用 Claude 從零開始建，包含：

案例庫 收錄真實的地政案例，涵蓋繼承、買賣、稅務、租賃，目前累積 19 筆以上。

考古題庫 歷年地政士考試題目，每題附詳解和引用法條，不是只給答案，還要講為什麼。

法條解析 把生硬的法條原文，轉換成白話解說，再加上實際應用範例。

實務 SOP 買賣、繼承、預告登記這些流程，整理成一步一步可以照著做的操作手冊。

過程中踩的坑

跟做 DataEgress 一樣，這個系統也不是一次到位。

最大的挑戰是「資料正確性」。地政士考試和法條這種內容，錯一個字可能就誤導使用者，所以每一筆內容都需要反覆確認來源，不能讓 AI 自己編。

另一個挑戰是「使用情境設計」。一開始只想著把資料放上去，後來才意識到使用者真正需要的是「找到正確答案的速度」，所以後來加上了 AI 問答功能，讓使用者可以直接問問題，而不是自己翻找。

兩個系統，一個思路

DataEgress 和地政同根生看起來是完全不同的兩個東西，但背後是同一套邏輯：

找到一群人真正卡關的地方，用 AI 把解決方案做出來，然後持續根據使用回饋調整。

這也是為什麼我會把這個過程寫成文章放在這裡——這篇文章本身，就是「用 AI 工作的真實紀錄」的一部分。

想看實際成果的話，可以到地政 X 經紀同根生看看： https://law-system-zeta.vercel.app/

目前還在持續優化中，歡迎給我意見回饋。

如果你也對自己的領域有類似的想法，這個過程其實沒有想像中複雜，難的部分通常不是技術，而是把問題想清楚。