日期:2026/02/02 IAE
工具原型開發細節（LVI生命價值指數計算器 + 慈善經濟AR曲線模擬器）的更具體、可操作版本，聚焦MVP（最小可行產品），以Python + Streamlit為主，適合台北團隊在1–3個月內快速完成。
1. 整體目標與範圍（MVP定義）
- LVI計算器：簡單加權指數，輸入個人/社會指標 → 輸出生命價值分數（0–1000分）。
- AR曲線模擬器：輸入Q（數量）、P（價格）、外部成本 → 畫出傳統AR vs 慈善經濟AR曲線，顯示利他內化後的價格僵固化效果。
- 平台：單一Streamlit網頁應用（本地或部署到Streamlit Community Cloud免費版）。
- 不做的事（MVP階段）：複雜機器學習、資料庫、大規模API。
2. 技術堆疊（簡單、可快速上手）
- 語言：Python 3.10+
- 核心套件：
- streamlit：網頁介面（pip install streamlit）
- pandas / numpy：資料處理
- matplotlib / plotly：畫圖（plotly更互動）
- scipy / sympy（選用）：簡單數學模擬
- 開發環境：VS Code + Git + venv
- 部署：Streamlit Community Cloud（免費，GitHub一鍵部署）
3. 開發步驟與時間表（台北團隊，3人小組估計）
第1週：需求與原型架構（負責人：您 + 工程師）
- 定義LVI公式（簡化版）： LV = w1×健康分 + w2×教育分 + w3×經濟穩定 + w4×精神滿足 + w5×環境品質 （權重總和=1，可預設：0.3/0.2/0.2/0.2/0.1；範圍0–100）
- AR曲線公式：
- 傳統AR：P = a - bQ（向下傾斜）
- 慈善AR：P' = P - c×外部成本率（c由AI或手動輸入，內化後價格更平坦）
- 畫出兩條曲線 + 標註「利他內化後價格降低」點。
第2–4週：核心功能開發（工程師主導）
- 檔案結構：
text
charity_econ_tool/
├── app.py # 主程式
├── lvi_calculator.py # LVI模組
├── ar_curve.py # AR模擬模組
├── requirements.txt
└── data/ # 範例CSV（SDGs指標）
- app.py範例架構（Streamlit）：
Python
import streamlit as st
import pandas as pd
import plotly.graph_objects as go
from lvi_calculator import compute_lvi
from ar_curve import plot_ar_curves
st.title("慈善經濟主義工具原型 - LVI & AR曲線")
tab1, tab2 = st.tabs(["LVI生命價值計算器", "AR曲線模擬"])
with tab1:
st.subheader("輸入您的生命價值指標（0-100分）")
health = st.slider("健康狀況", 0, 100, 70)
education = st.slider("教育水平", 0, 100, 60)
# ... 其他指標
if st.button("計算LVI"):
score = compute_lvi(health, education, ...) # 自訂函數
st.metric("您的生命價值指數", f"{score:.1f}/1000")
with tab2:
st.subheader("慈善經濟AR曲線 vs 傳統AR")
q_max = st.slider("最大銷售量Q", 100, 1000, 500)
external_cost_rate = st.slider("外部成本內化率 (%)", 0, 30, 15)
fig = plot_ar_curves(q_max, external_cost_rate)
st.plotly_chart(fig)
第5–8週：測試、優化與部署
- 測試案例：
- LVI：輸入台灣平均值（健康80、教育70等）→ 輸出分數與SDG對應解讀。
- AR：模擬太陽能產業，內化碳成本後價格下降5–10%。
- 部署：
- GitHub repo → Streamlit Cloud（免費，5分鐘上線）
- 網址分享給試點企業與政策單位。
- 安全：本地版先跑，不上傳敏感資料。
4. 預算與人力估計（台北實際可行）
- 人力：1位全職Python工程師（NT$60–90k/月） + 您/政策專家兼職指導。
- 預算（3個月）：
- 工程師薪資：NT$180–270萬
- 雲端/域名（選用）：NT$5–10萬
- 總計：NT$200–300萬（可從IAE捐款或企業贊助）
- KPI（第3個月結束）：
- 工具上線可公開使用
- 至少3個產業案例模擬完成
- 5位以上企業/政府單位試用反饋
5. 下一步立即行動建議（今天就能開始）
- 明天召開30分鐘線上會議：確認LVI權重與AR外部成本變數。
- 本週內找1位熟悉Streamlit的工程師（可從104、LinkedIn或台大AI社團）。
- 兩週內完成app.py骨架 + 第一版LVI函數。
如果您同意這個方向，我可以再提供：
- 更詳細的Python程式碼範例（lvi_calculator.py與ar_curve.py）
- 招聘工程師的JD（職缺描述）
- 第一版使用者手冊草稿