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| https://puma.taipei/hackathon/finalists |
前幾天聽朋友說 puma 競選總部辦了黑客松，邊緣人我在截止前幾分鐘得到消息，趕緊報了一人隊伍「牙敗來不及組隊啦」還幸運抽中參加資格。原本想說這麼瞎的隊名也能通過，真是神奇，結果看到其他隊伍的名稱...... 突然覺得我這人還算挺正經的 www
相較於許多競賽型黑客松利用獎金當作誘因、再為了分配獎金而設置評審跟排名制，導致參與者之間處於競爭關係、難以建立合作的文化，沈伯洋的市政 debug 松不設評審、沒有獎金、只線上票選出刊登於競選官網的三組作品。如此一來，單純為了錢的獎金獵人不會跑來搶名額，對參與市政有興趣的公民也不需要為了爭奪名次而敝帚自珍彼此警戒，不同隊伍之間可以敞開心胸交流合作、一起發想一起玩，為公民參與所需的協作氛圍準備了優質的土壤。身為曾經的黑客松重度參與者，真的很喜歡這樣的活動設計
相較於 2014 年柯文哲的野生官網黑客松單純準備 API 讓參與者隨意使用，沈伯洋的市政 debug 松從「市長，你給我聽好了」收集的意見彙整出市政痛點，把公私協力過程中難度頗高的「體制外意見轉化成體制內解方」最關鍵的第一段先做出來（定義問題），再交棒給 hackers 進行第二段（發想解法），讓民間創新能量不止於亂槍打鳥天馬行空，而是有計畫的引導到解決真實世界問題上。身為 2014 黑客松的工作人員，看到 2026 黑客松的規劃，一方面感受到時代的進步，一方面不禁覺得佩服
送出報名後細看黑客松的議題，每個市政痛點都很貼心的附上初步的發想以及相關的資料集，並透過活動規則引導參與者聚焦在 100 天內落地的具體方案。不過這也凸顯出一個問題，由於黑客松時間短，參與者難免傾向於直接從題目裡的資料和舉例開始動手，不會特別去做政策制訂前期所需的盤點跟分析。這種情況下，黑客松提案的方向可能會太過侷限甚至造成意料之外的副作用——像是現任台北市政府推動「無菸城市」結果把吸煙區設到幼稚園跟學校旁邊，就是缺乏政策前期分析的前車之鑑
於是我把這幾年個人在商業界常用的需求分析方法，套用到黑客松的議題，在 AI 輔助模擬下，列出可能的利害關係人和他們各自的考量，希望能幫助所有參與者一起產出品質更好的市政提案。議題分析步驟如下：
- 盤點利害關係人
- 以「身為…，我想要…，以便…」格式寫下每個利害關係人的使用者故事
- 把「我想要…」當成可能解法，追問「以便…」，找出真正的需求
- 把追問後擴張的使用者故事整理至總表
- 排出優先順序
- 發想解法以及成效衡量方式
- 評估每個解法的所需資源、相關法規、隱私問題，以及負責單位
以第二題「找回消失的垃圾桶」為例，題目原文
「台北行人專用垃圾桶從全盛時期近 3,000 組，縮減到約 800 組。環保局依家戶垃圾違規棄置量評估裁撤或復設，但我們能不能結合行人流量、商圈分佈與民眾通報熱點，打造動態清理和智慧化的垃圾桶佈建建議？」
經過 AI 模擬分析發現，可能牽涉到多達 24 個利害關係人，有些利害關係人的需求還會互相衝突。雖然 AI 模擬必定失真，但仍有值得參考之處，如果大家可以把這些 stakeholder 和他們的 45 個 user story 納入考量，提案內容跟現實可行方案之間的距離應該能夠多少再縮短一些
目前只做了第二題的前期分析，如果其他人覺得有幫助，我再請 Claude Code 把其他五題也比照辦理（握拳）第二題「找回消失的垃圾桶」詳細分析結果請見 https://github.com/ETBlue/pumadebugthon/blob/main/analysis/2-trashcans/issue-analysis.md
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