AI NEVER LATE · ENGINEERING JOURNEY
Beauty Connect HK ｜美業連線
從分散的商戶資訊，
到可持續演進的搜尋產品。
這個專案展示如何以 AI 規劃、管理多個 Agent、整合來源資料，再交付一個低成本、可逐步擴展的 Web App。以下會分清原型已具備的能力與仍待接入的正式流程。
Project Planning
ChatGPT 協助將初步想法拆成可驗收要求：使用者要解決甚麼問題、資料來源如何研究、Agent 任務怎樣分派、資料表如何設計，以及如何檢查來源與結果。這讓技術選擇跟著實際工作流程走。
Multi-Agent System
HKBD-00 Master Manager 統籌來源 Bot、GEO Address Bot 及 Master Merge Bot。來源 Bot 各自按約定 schema 工作，回報進度、錯誤和 checkpoint；總管再收集交付物並安排資料庫驗收。
Data Collection
Python 處理各來源的擷取、正規化和檢查；SQLite 讓每個 Bot 可以交付可攜式資料庫。Source Schema V1.0、checkpoint/resume 和欄位驗證協助工作在中斷後續跑，同時保留來源 provenance。採集只會按已授權研究及資料使用範圍進行。
每個來源獨立產生資料庫與交付報告，避免一個來源失敗就令整批資料無法檢查。
Data Integration
Master Database 匯入不同來源的候選商戶，進行跨平台重複檢查、品牌與分店配對，再將不確定紀錄放入 Review Queue。穩定 Branch ID、增量 Merge 和版本化 Snapshot 用來保留變更軌跡。
舊報告曾記錄 Master v4 約 7,807 個候選品牌、9,962 間候選分店。這些數字屬舊版本參考，不代表當前資料；Overview 頁目前將最新統計標為「資料整理中」。每個來源的研究使用授權與公開發布權亦分開核對。
Hong Kong Geographic Data
研究中的地址參考包括地政總署、CSDI、Address Lookup Service、Centamap 及大廈資料。GEO 工作會整理正式地址、大廈名稱與 Building Aliases，目標形成「地區 → 大廈 → 美容商戶」的可搜尋關係。
目前已進行地理資料研究與資料整理；是否已接入即時地址服務或正式 Web App，須以相應驗收結果為準。本搜尋原型仍使用 DEMO Adapter。
Website Architecture
Astro 負責靜態頁面與搜尋前端，GitHub 管理原始碼及版本，Cloudflare Pages 提供正式網站託管。下圖的 D1 與 Workers API 是規劃中的真實資料接入路徑；目前 Web App 還未連接 D1。
Source Code、branch、commit 與版本控制。
研究資料、資料庫快照及交付備份。
部署 AI Never Late 的 Astro 網站。
Cost & Lessons Learned
架構優先重用既有 AI 訂閱及成熟工具：Python、SQLite、GitHub、Cloudflare Pages，並規劃使用 Cloudflare D1 Free Tier。實際使用成本會按模型用量、儲存和服務方案變動，因此本頁不宣稱開發或營運成本為零。
Future Development
後續會以逐項驗收方式擴大平台能力。所有項目均為規劃方向，不代表已在公開網站實現。
- 納入更多可驗收來源
- 商戶資料持續更新與來源追蹤
- 分店地址自動配對及覆核
- 香港大廈名稱與別名搜尋
- 商戶聯絡資訊補全及驗證
- B2B 商戶連接功能