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： 學號：
Q1. 你在 /linebot-implement Skill 的「注意事項」寫了哪些規則？為什麼這樣寫？
（在此填寫）
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？
（在此填寫）
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？
（在此填寫）
Q4. 如果你要把這個 LINE Bot 讓朋友使用，你還需要做什麼？
（在此填寫）