繳交方式：將你的 GitHub repo 網址貼到作業繳交區 作業性質：個人作業
利用上週設計的 Skill，開發一個股票相關的 LINE Bot。 重點不是功能多寡，而是你設計的 Skill 品質——Skill 寫得越具體，AI 產出的程式碼就越接近可以直接執行。
| 功能 | 說明 |
|---|---|
| AI 分析股票 | 使用者說股票名稱，Gemini 給出分析 |
| 追蹤清單 | 儲存使用者的自選股清單到 SQLite |
| 查詢即時價格 | 整合 yfinance 或 twstock 取得股價 |
以「可以執行、能回覆訊息」為目標，不需要複雜
你的 GitHub repo 需要包含：
| 項目 | 說明 |
|---|---|
app.py |
LINE Webhook + Gemini + SQLite 後端 |
requirements.txt |
所有套件 |
.env.example |
環境變數範本（不含真實 token） |
.agents/skills/ |
至少包含 /linebot-implement Skill |
README.md |
本檔案（含心得報告） |
screenshots/chat.png |
LINE Bot 對話截圖（至少一輪完整對話） |
.agents/skills/ 至少需要包含：
/linebot-implement：產出 LINE Bot 主程式（必要）/prd或/architecture：延用上週的/commit：延用上週的
your-repo/
├── .agents/
│ └── skills/
│ ├── prd/SKILL.md
│ ├── linebot-implement/SKILL.md
│ └── commit/SKILL.md
├── docs/
│ └── PRD.md
├── screenshots/
│ └── chat.png
├── app.py
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md
.env和users.db不要 commit（加入.gitignore）
# 1. 建立虛擬環境
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
# 2. 安裝套件
pip install -r requirements.txt
# 3. 設定環境變數
cp .env.example .env
# 編輯 .env，填入三個 token
# 4. 啟動 FastAPI
uvicorn app:app --reload
# 5. 另開終端機啟動 ngrok
ngrok http 8000
# 複製 https 網址，填入 LINE Developers Console 的 Webhook URL（加上 /callback）
# 點「Verify」確認連線正常後，掃 QR Code 加好友開始測試姓名：陳婉榕 學號：D1285534
Q1. 你在 /linebot-implement Skill 的「注意事項」寫了哪些規則？為什麼這樣寫？
我在注意事項中要求程式必須使用 FastAPI 建立 LINE Webhook，並且要能接收使用者訊息後回覆 LINE 訊息。同時也規定環境變數要從 .env 讀取，不能把 LINE token、channel secret、Gemini API key 寫死在程式裡。另外也提醒要使用 SQLite 儲存資料，並且要處理基本錯誤，例如使用者輸入格式錯誤、API 查詢失敗或資料庫連線問題。
這樣寫是因為 LINE Bot 需要和外部服務串接，如果 token 寫死會有安全問題；而且作業目標是做出可以執行、可以回覆訊息的 Bot，所以 Skill 裡必須把 Webhook、AI 回覆、資料庫和錯誤處理都寫清楚，AI 產生的程式才比較接近可直接執行。
Q2. 你的 Skill 第一次執行後，AI 產出的程式直接能跑嗎？需要修改哪些地方？修改後有沒有更新 Skill？
第一次產出的程式大致架構可以使用，但沒有完全直接成功執行。我有修改環境變數名稱、LINE Webhook callback 路徑，以及部分套件匯入方式，讓它和 requirements.txt、.env.example 對應一致。另外也有補上 SQLite 資料表初始化，避免第一次執行時因為找不到資料表而出錯。
修改後我有把這些容易出錯的地方更新回 /linebot-implement Skill，例如要求 AI 必須自動建立資料表、環境變數名稱要固定、callback 路徑要使用 /callback，讓之後產生的程式更穩定。
Q3. 你遇到什麼問題是 AI 沒辦法自己解決、需要你介入處理的？
主要是 LINE Developers Console 和 ngrok 的設定需要自己處理。AI 可以提供程式碼和設定步驟，但實際的 Channel Access Token、Channel Secret、Gemini API Key 都需要我自己建立並填入 .env。另外，Webhook URL 也需要我自己把 ngrok 產生的 HTTPS 網址貼到 LINE Developers Console，並確認 /callback 路徑是否正確。
還有截圖 screenshots/chat.png 也必須由我實際測試 LINE Bot 對話後取得，AI 無法代替我完成真實的 LINE 測試流程。
Q4. 如果你要把這個 LINE Bot 讓朋友使用，你還需要做什麼？
如果要讓朋友使用，不能只在本機用 ngrok 測試，還需要把程式部署到可以長時間運作的雲端平台，例如 Render、Railway 或其他伺服器。接著要把正式的 Webhook URL 設定到 LINE Developers Console，並確認伺服器不會因為本機關閉而中斷。
另外，也需要保護 .env 裡面的 token，不可以上傳到 GitHub。若使用 SQLite，也要考慮資料備份和多人使用時的穩定性。最後還需要測試不同使用者輸入，例如股票代號錯誤、API 查不到資料、Gemini 回覆失敗等情況，避免朋友使用時 Bot 沒有回應。