TOEIC Snack PM Case Study
AI 協作產品實驗｜從個人痛點到 MVP 交付與產品取捨
一個多益閱讀練習 App，如何從「碎片時間練閱讀」的個人痛點出發，收斂成限時練習 MVP，再用實機試用、iOS QA、風險 register 與 AI agent 交付機制驗證產品假設。
期間
3.5 個月 / 約 25 天實作
角色
Solo PM / AI Agent Orchestrator
交付
13 screens · 172 tests · iOS QA
狀態
MVP demo 可用，商業驗證前暫緩上架
PM Case StudyAI CollaborationReact NativeNestJSSupabase
MVP 實機畫面：閱讀練習核心循環
這個 MVP 已能支援練習入口、限時作答、結果回饋與歷史追蹤等頁面與功能。
入口 → 作答 → 結果 → 留存
練習入口
用等級、連續天數、正確率與 5/10/15/20 分鐘選項，把碎片練習轉成可啟動的任務。
限時作答
保留 TOEIC Part、題目進度、倒數計時與選項狀態，對應閱讀速度訓練。
結果回饋
把正確率、答題時間、連續天數與錯題回顧收束成一次練習的可行動回饋。
歷史追蹤
用 session 紀錄、週期篩選與平均正確率，支撐回訪與持續練習動機。
13
screens
iOS first MVP
172
tests
0 TS errors
11
QA bugs
iOS QA 全數修補
這份 case 想證明的 PM 能力
| PM 能力 | 本案證據 | 成熟度 |
|---|---|---|
| 問題定義 | 從個人痛點、論壇二手研究、競品掃描，收斂到「限時閱讀練習」這個切角。 | 具備實績 |
| 範圍收斂 | 完成 MVP 後重新檢視功能驗證價值，後續專案已改成先列不做事項。 | 具備實績 |
| 驗證意識 | 5 位家人同事試用、自己使用約 10 次，並安排 iOS QA 找出 11 個問題。 | 初期驗證 |
| 風險判斷 | 清楚列出下一階段要補的成果指標、題庫品質與畫面層級測試。 | 具備實績 |
| 技術協作 | 把需求拆到 AI agent 可執行，透過 handoff 文件與 QA 控制交付品質。 | 具備實績 |
專案核心洞察
完整走到 MVP 的產品實驗，呈現從模糊痛點到假設、再到 MVP 交付與下一步驗證的完整決策鏈。