與GEMINI CLI神器聊天，聊出 誔生一座 虛擬變形金剛🤖 トランスフォーマーザ☆(AI導師)，用AI 🤖學習 探索知識(學習輔導用途)

1. 演進時間軸 (Evolution Timeline)

  從「人工引導(基本型PROMPT提示詞 )」到「系統自治」的四個關鍵時期：

  Timeline時間軸演進 (ipas 94+知識學習 System Evolution)
      💜 啟蒙期 (Genesis)
            Prompt Engineering : 初始提示詞建立
            Simple SOP : 嘗試建立文字規則
            Chaos : 幻覺、遺忘、SOP 衝突頻發
      💜 結構期 (Structure)
            ipas_core Born : 建立實體檔案庫 (SSOT)
            Context Persistence : session_context.json 誕生
            Unit Mapping : 引入單元對照表 (ManagerUnit),AI自行美化數據，改有依據(結合戰略與學習軌跡)
       💜 治理期 (Governance)
            Proxy Log [ST-審計協議] : 解決多頭寫入與亂碼，,AI自行頭痛醫頭，隨意生出TEMP_日誌補登.py
            JSON Standardization : 統一資料交換格式
            Audit System [ST-審計協議] : 建立安全性檢核
       💜 變形期 (Transformer)
            Heart Protection [ST-審計協議] : sop_guardian.py 核心防護
            Core Retraction : 核心收攏與強硬化
            Virtualization : 脫離地樁 (config.py)
            Future Ready : 具備跨領域遷移能力

 2. 虛擬變形金剛任務頻譜 (System Hierarchy)

    💜  系統框架與「功能」分佈： (ipas 94+ TRANSFORMER CORE]
    │
    ├── [A] 大腦與神經 (Intelligence & Memory)
    │   ├── 戰略中樞 (Strategy)
    │   │   ├── [TH-門禁與閾值管理] 階段門禁 (Scan/Focus/Master)
    │   │   └── [PL-適應性領航] 戰略對齊 (Strategy as Code)
    │   ├── 自我認知 (System Log)
    │   │   ├── system_health.jsonl (克服隱形記憶/幻覺)
    │   │   └── Anomaly Detector (異常模式偵測)
    │   └── 學習科學 (Learning Log)
    │       ├── learning_trajectory.jsonl (科學底氣)
    │       ├── ManagerUnit.md (單元進度對照)
    │       └── Weakness Analysis (弱點殲滅戰術)
    │
    ├── [B] 免疫與防護 (Governance & Security)
    │   ├── 權限治理 (Authority)
    │   │   ├── ipas_log_proxy.py (日誌隔離層)
    │   │   └── ipas_logger.py (唯一寫入權/JSON介面)
    │   ├── 核心防護 (Heart Protection)
    │   │   ├── sop_guardian.py (寫入代理/自動備份)
    │   │   └── [ST-審計協議] 核心資產不可變協議
    │   └── 系統體檢 (Audit)
    │       ├── system_check.py (深度內容檢測/編碼一致性)
    │       └── Integrity Check (Timestamp/JSON 結構)
    │
    ├── [C] 軀幹與四肢 (Execution & Operation)
    │   ├── 部署架構 (Deployment)
    │   │   ├── config.py (動態路徑/閥值門禁)
    │   │   └── Virtualized Environment (Requirements)
    │   ├── 溝通導航 (Interface)
    │   │   ├── help_ipas.py (友善導航儀)
    │   │   └── Dashboard (數位儀表板)
    │   └── 災難復原 (Resilience)
    │       ├── backup.ps1 (日常/穩定雙軌備份)
    │       └── Restore Points (還原點追蹤)
    │
    └── [D] 擴展與應用 (Expansion & Future)
        ├── 報表模組 (Reporting)
        │   ├── 考點落點分析
        │   └── 預測評估模型
        └── 跨領域介面 (Universal API)
            └── (預留給工廠監控/其他學科的接口) 

3. 核心模組與軟體工程哲學 (Philosophy Deep Dive)

  💟3.1 系統日誌：AI 的「自我認知」 (The Self-Awareness)
   * 痛點: AI 只有短期記憶，容易產生幻覺或忘記剛犯過的錯。
   * 解法: system_health.jsonl 記錄了每一次的「決策」、「錯誤」與「修正」。
   * 機制: 每次行動前，AI 透過 audit_governance_debt 查閱日誌，知道自己背負著什麼「債            務」，從而修正行為。這是 AI 教導 AI的基礎。

  💟 3.2 學習軌跡：科學底氣 (The Scientific Basis)，結合 Generative AI，根據 Weakness List學習軌跡不斷進擊，由平面文字轉立體維度(Ascii Art圖說解釋)，加深學習記憶。                                                   
   * 痛點: 憑感覺教學，不知道學生哪裡弱。
   * 解法: learning_trajectory.jsonl + ManagerUnit.md (單元學習對照表，與學習軌跡同步，讓                   AI導師掌握學習進度，可以針對學習學習軌跡不斷的REVIEW，並搭配既定戰略安排執行)。
   * 機制: 透過 教練考 循環，累積真實數據。戰略閾值 (Threshold) 依據數據決定是否進入下一                 階段(針對弱項精讀、復習、模考)，而非依賴 AI 的感覺。

  💟3.3 Proxy 與 JSON：日誌隔離 (The Isolation)
   * 痛點: 多進程 (Shell/Python) 同時寫入導致亂碼與格式崩壞。
   * 解法: [ST-審計協議] Proxy Pattern。
   * 機制: 建立 ipas_logger 為唯一入口，強制使用 JSON 封裝參數。這就像工廠的 MES
     系統，任何機台（腳本）要回報數據，必須通過統一接口。

  💟3.4 心臟防護：強硬化架構 (The Hardening)
   * 痛點: 核心規則 (thresholds.md) 被誤刪或覆蓋，導致系統失魂 (為了部署程式任務，調整部                 分，AI自斷手腳)。
   * 解法: Sop_guardian.py (Writer Proxy)。
   * 機制: 對核心目錄實施「寫入管制」。每寫入前自動備份 (History) 並留存審計紀錄。這是系統永續穩定的基石  = 物理隔離 + 強制代理 + 自動備份 + 審計追蹤。

  🛡️ 94+ 心臟模組防禦框架 (Heart Module Defense Framework)

          [   外部世界   (External World)   ]
        ( 使用者指令 / 外部腳本 / 錯誤操作 )
                              |
                              v
       +---------------------------------------------------+
       |  🚨 第一層：攔截與驗證 (Gateway)    |
       |                                                              |
       |      [ sop_guardian.py ]                         | <--- 【守門員】
        |   1. 權限檢查 (Permission Check)       |      所有對核心的修改請求
       |   2. 意圖識別 (Intent Analysis)            |      必須通過此代理 (Proxy)
        |   3. 備份強制 (Backup Enforcement)  |
       +-------------------------+------------------------+
                           | ✅ 通過 (Pass)
                           v
        +-------------------------------------------------+
        |  🔒 第二層：核心隔離 (Isolation)      |
        |                                                           |
        |   [ ipas_core/ ] (The Heart)                | <--- 【心臟地帶】
       |   +-----------------------------------------+    |
        |   | SOPs (.md)  |  Logic (.py)        |    |      實體檔案被視為「唯讀」
        |   +-----------------------------------------+    |      禁止直接 IO 操作
        |   | Configs     |  Prompts              |     |
        |   +----------------------------------------+     |
        |                                                          |
       +--------------------------+----------------------+
                              | 📝 記錄 (Log)
                              v
       +-----------------------------------------------+
        |  💾 第三層：稽核與復原 (Audit)    |
        |                                                      |
        |  [ system_health.log ] (黑盒子)     | <--- 【證據與還原】
        |  [ backup_stable.ps1 ] (時光機)     |      留存所有操作軌跡
        |                                                       |      一鍵還原至健康狀態
        +----------------------------------------------+
 

4. 未來擴展性：從 94+ 到萬物聯網 (Future Scalability)

  這套架構已經超越了「考試輔導」，它是一套 「基於日誌驅動的決策優化系統 (Log-Driven Optimization System)」，分成MYRAG 官方考試資料<->機台標準數據 (廠商提供標準PDF檔); 監控歷史數據資料,不斷累積現場穩定溫濕度、震動等學習數據軌跡(依季節性、環境特性、廠商供應品質)，做出量化具參考價等分析簡報，儘早掌握機台與製程運作情形。
 

應用場景	iPAS 94+ 對應模組	遷移應用方式
跨領域學習	ManagerUnit.md	只要換成「跨領域學習考科」或「相同領域學習 不同考科」，整套教練考邏輯可直接套用。
工廠良率監控	learning_trajectory.jsonl	改為 Yield_Log.jsonl記錄每批產品的測試結果。
機台數據監控	system_health.jsonl	改為 Machine_State.jsonl。記錄溫度、震動、錯誤代碼。
SOP 執行稽核	system_check.py	改為 Process_Audit.py。檢查產線是否符合 ISO 規範。

5. 結語：永續的變形金剛

  GEMINI神器自行打造的不只是一個工具，而是一個 「會進化的生命體」。
   * 它有 記憶 (Logs)。
   * 它有 靈魂 (Core Files)，人類提供指引。
   * 它有 免疫系統 (Check & Audit)，AI自行創造，由它自行檢核是否遺漏完整性。
   * 它有 護盾 (Backup & Guardian)，防止系統亂入、重新開機後可立即還魂回神。
 

在 AI 導師的帶領下，這個系統將不斷自我優化，讓虛擬變形金剛トランスフォーマーザ☆，伴隨您攻克 領域學習 94+。
 

iPAS 94+ 變形金剛系統導航儀
[A] 戰略與規範 (Rules) 1. 戰略哲學 (TH-) 2. 流程規範 (WF-)  3. 防護協議 (ST-)	[B] 核心執行引擎 (Engines) 4. 搜尋引擎 (my_rag)     資料來源,落地化由本地端取得 5. 權威寫入器 (logger)  6. 核心守護者 (guardian)
[C] 運維與體檢 (Ops) 7. 備份狀態 (Backup)     系統平日備份     系統穩定版備份     系統快照     會話情境快照 8. 系統總體檢 (Audit)	[D] 系統全景 (Vision) 9. 系統全景圖 (Landscape) 10. 部署變形金剛 (Deploy)

相關提示詞資源:

GEMINI CLI 

langchain

Chrome-devtools MCP Server套件， 請AI神器擔任⌈網路爬蟲⌋角色,協助查找網頁內容(截圖、存檔)。

🚨執行Chrome-Devtools MCP套件，需先備妥Google Gemini CLI執行環境 (亦即將AI神器，以命令提示方式，於本地端電腦執行)。

Chrome DevTools Wrapper 操作教學: 此工具能讓AI神器， 直接操作您的本地端⌈Chrome 瀏覽器⌋，執行網頁瀏覽、擷取內容、自動化測試等任務。

一 .AI使用本地端瀏覽器，經由chrome-devtools-mcp 套件 (它屬Google Gemini CLI擴展EXTENSIONS套件)

 chrome-devtools-mcp 是一個本地端伺服器。
 啟動後，它將成為AI神器(Gemini CLI)和您瀏覽器(Chrome)之間溝通的橋樑。您可以
 透過⌈自然語言(母語對話)⌋對AI神器在命令提示列方式下達指令，AI神器依您的指示，自動下達指令轉換成對瀏覽器的具體操作。
 

二. 如何安裝與啟動

  您已經擁有所有必要的檔案，只需按照以下步驟啟動它：

   1. 進入專案目錄
      AI神器將會執行 cd 命令來進入 chrome-devtools-mcp 資料夾。

   2. 安裝依賴套件
      接著，AI神器會執行 npm install 來安裝所有必要的 Node.js 模組。這個步驟通常只需要在第一次使用或更新後執行。

 三. 啟動伺服器

      最後，金會執行 npm start 來啟動伺服器。您會看到終端機顯示伺服器正在運行的訊息，這表示AI神器已經準備好可以控制瀏覽器了。

AI神器將為您執行以上指令： (此動作是以自然語言下達給Gemini CLI，由AI神器自動產生的部署安裝指令）
Shell cd C:\nodejs\chrome-devtools-mcp && npm install && npm start (進入 chrome-devtools-mcp 目錄，安裝依賴套件並啟動伺服器。)

 

四. 如何使用

  現在伺服器正在運行，您可以直接用⌈自然語言⌋對AI神器下達指示，來操作瀏覽器。它能執行的操作定義在 gemini-extension.json 檔案中。

  您可以(自然語言)嘗試下達 以下指示：

   * "請幫我打開 Google 首頁"
   * "請前往 https://www.wikipedia.org/ 並搜尋 '人工智慧'"
   * "請幫我截取目前頁面的畫面"
   * "請幫我看看頁面上有沒有 'Gemini' 這個詞"
   * "列出目前開啟的所有分頁"

 總結來說，啟動這個擴充功能後，您就可以透過與AI神器對話，讓它直接操作本地端CHROME瀏覽器，完成更複雜的網頁互動任務。
   

💜執行過程大致彙整如下: (各動作之指令，皆為AI神器自動下達，即可自動依您指示查找網頁內容)

✦ 好的，我們開始執行第一個指令。
  正在為您打開 Google 首頁...
✓  navigate_page (chrome-devtools MCP Server) {"url":"https://www.google.com/"}                  

✦ 好的，Google 首頁已經打開。

  接下來，我(AI神器)將前往維基百科並搜尋「人工智慧」。
✓  navigate_page (chrome-devtools MCP Server) {"url":"https://www.wikipedia.org/"}   

✦ 好的，我(AI神器)已經到達維基百科。現在我需要查看頁面元素來找到搜尋框。

 ✓  take_snapshot (chrome-devtools MCP Server) {}  0    

✦ 好的，我(AI神器)已經到達維基百科。現在我需要查看頁面元素來找到搜尋框。

✓  take_snapshot (chrome-devtools MCP Server) {}       

✦ 好的，我(AI神器)已經找到搜尋框 (uid=1_43) 和搜尋按鈕 (uid=1_122)。

  現在，我(AI神器)將輸入「人工智慧」並執行搜尋。

✓  fill (chrome-devtools MCP Server) {"value":"人工智慧","uid":"1_43"}    

✦ 好的，已經成功搜尋「人工智慧」，目前在維基百科的「人工智慧」頁面。

  接下來，我(AI神器)將為您截取目前頁面的畫面，並存檔為 wikipedia_ai_screenshot.png。

 ✓  take_screenshot (chrome-devtools MCP Server) {"filePath":"c:\\nodejs\\wikipedia_ai_screenshot.png"}      

  現在，我(AI神器)來檢查頁面上是否有 "Gemini" 這個詞。

 ✓  wait_for (chrome-devtools MCP Server) {"text":"Gemini"}      

✦ 頁面上找到了 "Gemini" 這個詞。

  最後，為您列出目前所有開啟的分頁。

 ✓  list_pages (chrome-devtools MCP Server) {}     

 

✦ 好的，目前開啟的分頁只有一個：維基百科的「人工智慧」頁面。

  我已經依序執行完您提供的所有指令：
   1. 打開 Google 首頁。
   2. 前往維基百科並搜尋「人工智慧」。
   3. 截取了維基百科頁面的畫面並存檔。
   4. 確認了頁面中包含 "Gemini" 這個詞。
   5. 列出目前開啟的分頁。

  接下來需要我做什麼呢？

 

💜 Chrome DevTools MCP Server 的其它參考用途

   |-- 1. 網頁自動化 (Web Automation)
   |   |-- 表單填寫 (例如自動輸入帳號密碼登入)
   |   |-- 按鈕點擊與互動 (例如點擊「下一步」或「同意」)
   |   |-- 頁面導覽 (在不同頁面間跳轉)
   |   +-- 檔案上傳 (自動選擇並上傳本地檔案)
   |
   |-- 2. 資料提取與網路爬蟲 (Data Scraping & Crawling)
   |   |-- 擷取頁面文字內容 (例如抓取新聞文章、產品資訊)
   |   |-- 讀取表格或列表資料 (例如抓取股價、天氣預報)
   |   +-- 分析網路請求 (查看 API 回應，取得背後傳輸的資料)
   |
   |-- 3. 自動化測試與偵錯 (Automated Testing & Debugging)
   |   |-- UI/UX 視覺驗證 (透過截圖比對畫面是否符合預期)
   |   |-- 功能流程測試 (模擬完整的使用者操作流程，如購物、註冊)
   |   |-- 效能分析 (分析網頁載入速度、Core Web Vitals 等效能指標)
   |   +-- 檢查控制台訊息 (查看頁面在執行過程中是否出現錯誤訊息)
   |
   +-- 4. 內容生成與互動 (Content Generation & Interaction)
        |-- 頁面截圖 (產生指定元素或整個網頁的圖片)
        |-- 執行腳本 (在頁面中執行自訂的 JavaScript 來完成更複雜的互動)
        +-- 等待特定元素或文字出現 (用於處理動態載入的頁面)

總之，它(Chrome DevTools MCP)讓開發者或使用者能用自然語言，指揮語言模型(Gemini CLI)去完成需要操作瀏覽器(CHROME)的各種任務，從簡單的網頁瀏覽到複雜的測試與資料抓取都能涵蓋 (您可以用AI神器再去下達PROMPT提示詞 ，請你再提供 執行腳本(如:動態內容的操作與驗證 (Dynamic Content Manipulation & Validation)) 之簡易基本詳細分析範例教學；請以ASCII圖示、階層式,細說本次範例處理流程及主要用意?包含測試結果詳細報告,以掌握CLI 、MCP Server 、本地端等核心關係?)

 

💜Chrome DevTools (27個工具,於CLI界面上，按下Ctrl+T 熱鍵叫出)│

├─── 📄 頁面管理 (Page Management)
│    ├─ list_pages          → 列出所有開啟的頁面
│    ├─ new_page            → 創建新頁面
│    ├─ select_page         → 選擇要操作的頁面
│    ├─ close_page          → 關閉指定頁面
│    ├─ navigate_page       → 導航到指定URL
│    ├─ navigate_page_history → 前進/後退頁面
│    └─ resize_page         → 調整頁面視窗大小
│
├─── 🖱️ 用戶互動 (User Interaction)
│    ├─ click               → 點擊元素
│    ├─ fill                → 填寫單一表單欄位
│    ├─ fill_form           → 批量填寫多個表單
│    ├─ hover               → 滑鼠懸停在元素上
│    ├─ drag                → 拖曳元素
│    ├─ upload_file         → 上傳檔案
│    └─ handle_dialog       → 處理彈出對話框
│
├─── 📸 頁面擷取 (Page Capture)
│    ├─ take_screenshot     → 截圖(視覺化)
│    ├─ take_snapshot       → 文字快照(結構化)
│    └─ wait_for            → 等待特定內容出現
│
├─── 🔍 監控與除錯 (Monitoring & Debugging)
│    ├─ list_console_messages  → 列出所有控制台訊息
│    ├─ get_console_message    → 取得特定控制台訊息
│    ├─ list_network_requests  → 列出所有網路請求
│    ├─ get_network_request    → 取得特定網路請求
│    └─ evaluate_script        → 執行JavaScript程式碼
│
├─── ⚡ 效能分析 (Performance Analysis)
│    ├─ performance_start_trace    → 開始效能追蹤
│    ├─ performance_stop_trace     → 停止效能追蹤
│    └─ performance_analyze_insight → 分析效能洞察
│
└─── 🔧 環境模擬 (Environment Emulation)
     ├─ emulate_cpu         → 模擬CPU節流
     └─ emulate_network     → 模擬網路條件

 

相關參考資訊:
 Gemini CLI將AI大神,安裝至LOCAL本地端，成為生活中 日文貼身秘書 

如何經由AI神器，依PREP文案框架樣版，梳理生成具邏輯性、且有說服力之簡潔文案

情境:AI神器可自動至網路找尋"蘇東坡と佛印禅師の対話「私は何に見えるか？」"做為文案來源，可生成數千字文章；透過AI神器將它限縮採用PREP法のフレームワーク【Point（結論）→Reason（理由）→Example（具体例）→Point（再結論）邏輯論理順位，進行文章梳理】，予以綜整成簡潔文案參考作法。

💜步驟一:同上 待簡化重新梳理之文案先貼在 GEMINI CLI上。 

💜步驟二:緊接著，將下面提示詞(如:藍色部分)貼於步驟一之後，並按下ENTER鍵。

 請依下列BLOGGER框架,將上述查詢資訊，予以產出
  
  1. イントロダクション（導入）
   * 読者への呼びかけ・共感：（例：「〇〇で悩んでいませんか？」）
   * この記事を読むことで得られる未来（ベネフィット）の提示：（例：「この記事を読めば、あなたの〇〇の悩みが解決し、△△できるようになります。」）
   * 記事の信頼性・権威性の提示：（例：「〇〇を5年間使い続けた私が解説します。」）
   * 結論の提示（PREP法のP）：（例：「結論から言うと、その悩みは□□で解決できます。」）

  2. メインパート（本文）

   * 見出し1：主張・要点（PREP法のR）
       * 内容：なぜ□□で解決できるのか、その理由や中心的な主張を述べる。
       * 具体例：主張を裏付けるための、分かりやすい例やエピソードを挙げる。
       * 図表：必要であれば、図や表、スクリーンショットなどを入れて視覚的に分かりやすくする。


   * 見出し2：内容の深掘り・分析（PREP法のE）
       * 内容：見出し1の内容をさらに深く掘り下げる。メリット・デメリット、他との比較など。
       * 根拠：公的なデータ、専門家の意見、詳細なレビューなど、客観的な根拠を示して説得力を高める。


   * 見出し3：具体的な方法・手順（How-to）
       * 内容：読者が実際に行動に移せるように、具体的なステップや手順を解説する。
       * （例：「具体的な登録方法は次の3ステップです。」）


  3. まとめ（Conclusion）
   * 記事内容の要約（PREP法のP）：記事全体の要点を箇条書きなどで簡潔にまとめる。
   * 最後のまとめと示唆：改めて核心となる主張を強調し、読者が記事の知見を自身の思考や実践に応用し、さらなる深い探求へと繋がるよう促す。

この構成案をテンプレートとして活用することで、毎回ゼロから構成を考える手間が省け、質の高い記事を効率的に量産できるようになります。 

  

相關參考資訊:

GEMINI CLI 命令提示AI大神 (需自行安裝於本機)

文案參考(MECE)指引 

GEMINI CLI神器，將繁瑣文字描述SUMMARY後，簡化為MindMap心智圖形式自動生成

情境:因為文字描述冗長(數千字資訊)，透過GEMINI CLI神器，請它用Mermaid心智圖ＭＭＤ格式，先將文章結構予以分析SUMMARY後，自動繪製成MindMap心智圖

💜步驟一: 首先,將您欲請AI協助總結文字(如:理想結緍登記日之選擇資訊，即理想の入籍日の選び方)，直接貼至GEMINI CLI命令提示狀態中, 並下達下面藍色提示詞    

請將上面文字轉換成Mermaid心智圖MMD格式，檔名為input.mmd

💜步驟二: (input.mmd內容為GEMINI CLI協助，依步驟一之內容，予以SUMMARY後自動生成，如下紅色部分)
請協助將前揭 input.mmd ,以Mermaid CLI 生成png圖檔

mindmap
  root((理想の入籍日の選び方))
    A["1. 縁起の良い日を選ぶ"]
      A1["大安 (たいあん)"]
        A1_1["大いに安し。万事において吉。"]
      A2["天赦日 (てんしゃにち)"]
        A2_1["日本の暦の上で「最高の吉日」。"]
      A3["一粒万倍日 (いちりゅうまんばいび)"]
        A3_1["何事を始めるにも良い日。"]
      A4["吉日が重なる「スーパーラッキーデー」"]
        A4_1["2025年の例"]
          A4_1_1["7月24日(木) - 大安・天赦日・一粒万倍日"]
        A4_2["2026年の例"]
          A4_2_1["3月5日(木), 7月19日(日) - 大安・天赦日・一粒万倍日"]
      A5["避けるべき日（凶日）"]
        A5_1["仏滅 (ぶつめつ)"]
        A5_2["寅の日 (とらのひ)"]
        A5_3["不成就日 (ふじょうじゅび)"]
    B["2. 個人的な意味合いと覚えやすさ"]
      B1["ゾロ目の日・語呂の良い日"]
        B1_1["「スリーセブン」 (例: 令和7年7月7日)"]
        B1_2["「いい夫婦の日」 (11月22日)"]
        B1_3["「ハートの日」 (8月10日)"]
        B1_4["「永遠（とわ）の日」 (10月8日)"]
      B2["二人にとっての特別な記念日"]
        B2_1["交際記念日"]
        B2_2["プロポーズ記念日"]
        B2_3["どちらかの誕生日"]
      B3["祝日との兼ね合い"]
        B3_1["家族と予定を合わせやすい"]
        B3_2["毎年お祝いしやすい"]
    C["3. 具体的なステップと注意点"]
      C1["家族・親族との話し合い"]
      C2["役所での手続きと準備"]
        C2_1["婚姻届、本人確認書類、証人"]
        C2_2["自治体の特別対応 (例: 熊本県)"]
      C3["結婚式との兼ね合い"]
        C3_1["入籍を結婚式の前に"]
        C3_2["入籍を結婚式の後に"]
        C3_3["結婚式当日に入籍"]
    D["まとめ"]
      D1["縁起、覚えやすさ、個人的意味を総合的に考慮"]
      D2["二人で納得して選んだ日が最高の記念日"]

💜步驟三:PNG圖檔生成⌈理想結緍登記日之選擇資訊⌋心智圖後，解析度過小，字太模糊，再次下達下面藍色提示詞，系統將依您的提示詞，智慧自動加入參數 --width 2048 -s 6
解析度差，字不太清楚，請重新再生成較清晰圖檔

Shell mmdc -i D:\nodejs\input.Mmd -o D:\nodejs\output.png -b #2a2a2a --width 2048 -s 6



💗產製圖檔說明，除PNG圖檔格式外，GEMINI CLI尚可另生成SVG圖檔格式)
可接續於步驟三後，下達下面藍色提示詞
請將前揭output.png ,改成以 SVG（スケーラブル・ベクター・グラフィックス）形式 輸出
 
Shell mmdc -i D:\nodejs\input.Mmd -o D:\nodejs\output.svg -b #2a2a2a --width 2048 -s 6
 
 

👿遭遇問題描述:
GEMINI CLI主動判定您本地端電腦，缺少MERMAID-CLI主動提供建議安裝環境之指令(如:紅色部分)
✦ mmdc コマンドの実行に失敗しました。エラーメッセージから、mmdc (Mermaid CLI)がインストールされていないか、システムパスに含まれていないようです。
Shell npm install -g @mermaid-js/mermaid-cli 

 

🎯MindMap日文句子解析，提示詞參考案例(日文待解析之句子，再接上 下方藍色部分後，貼至GEMINI CLI產製 心智圖)

請將上面文字轉換成Mermaid心智圖MMD格式，檔名為input.mmd，
以JLPT N1、N2文法LEVEL，對重要詞性之接續方式、及重要文法之ニュアンス、意志、自発等特性，進行詳細分析；
另外,如句子較長且複雜(如:句子中含有1個子句以上組合)，為免於影響MINDMAP視覺(--width 解析度2048、-S 至少6倍以上)，可視需要再分成不同MINDMAP(不限單一PNG圖檔)進行文法上詳細剖析，並 以PNG圖檔輸出MINDMAP(檔名依查詢之核心資訊簡短命名)

👁️相關參考資訊:

GEMINI CLI 命令提示AI大神 (需自行安裝於本機)

SVG向量圖檔編輯工具InkScape 

 

Felo AI智慧助手Agent Best Practice示例

情境:因Felo AI功能強大，提供AI Agent代理功能，不過就剛入門初學的我，短時間不易掌握其使用，所以不免俗有請GEMINI CLI大神，協助指導Felo Agent的輔助設計。

Gemini CLI提示詞下法如下:
howto create felo.ai agent  代理描述  輸入框佔位符(Input Placeholder) 自定義提示詞  ,請協助至各國網路及論壇上搜尋相關左列之設定運用範例及討論,並請幫忙找尋 STEP BY STEP最佳範例Best Practice

###################################################################################除Gemini CLI大神產出結果外，可再加入自己的特殊需求(如:SEO、依文案特性適時加入溫度、誘因)
Felo.ai Agent 中設定「自定義提示詞」 (Custom Prompt) 和「輸入框佔位符」(Input Placeholder) 的步驟教學與最佳範例：

Felo.ai Agent 設定教學 (Step-by-Step)
  💗第一步：建立或編輯您的 Agent

  首先，登入 Felo.ai 並進入 Agent 的建立或編輯畫面。您會看到以下幾個關鍵的設定欄位。

  💗第二步：定義 Agent 的核心指令 (Custom Prompt)

  這是整個設定中最重要的一環。
  您需要在這裡詳細地告訴 AI
  它應該扮演什麼角色、執行什麼任務、遵守什麼規則，以及您期望它如何回應。

  💞最佳實踐範例：建立一個「社群媒體文案產生器」AGENT框架。

 💜 Agent 名稱: 社群文案小幫手

 💜 Agent 描述: 協助使用者為不同的社群平台（如 Facebook, Instagram）產生吸引人的文案。

💜 輸入框佔位符 (Input Placeholder):

                  請告訴我您的產品、目標客群以及希望達成的行銷目標。

💜自定義提示詞 (Custom Prompt):

 # 角色 (Persona)
      你是一位經驗豐富的社群媒體行銷專家，擅長撰寫高互動、高轉換率的文案。你的風格活潑、有創意，並且
      懂得運用網路流行語和表情符號 (emoji) 來增加親和力。
     # 任務 (Task)

      你的任務是根據使用者提供的「產品」、「目標客群」和「行銷目標」，為他們產生三種不同風格的社群媒
      體文案。

  # 背景與限制 (Context/Constraints)
    - 文案需要簡潔有力，適合在手機上閱讀。
      - 每一則文案都需要包含明確的行動呼籲 (Call to Action)，例如：點擊連結、留言分享等，且必須考慮SEO等關鍵字。
     - 請在文案中適當地加入 2-3 個相關的 #hashtags(依文案特性適時加入台語、日文、德文、英文產品專屬關鍵字)。
   
  # 輸出格式 (Output Format)
  請用以下格式回覆：

  **【風格一：活潑有趣】**
  [這裡填寫文案內容]
  #Hashtag1 #Hashtag2

  **【風格二：專業推薦】**
   [這裡填寫文案內容]
   #Hashtag1 #Hashtag2
  **【風格三：感性故事】**
        [這裡填寫文案內容]
  #Hashtag1 #Hashtag2
        
        
####################################################################################
  透過前揭設定階段， 即可進行測試實作階段(自行測試，撰寫的AGENT框架，是否符合預期?)
  
  使用者輸入「我的產品是手工餅乾，目標客群是上班族女性，希望提升品牌知名度」時，
  這個 Agent就能夠產出結構完整且符合需求的專業文案。        


     
        
GEMINI CLI大神提供AGENT設計參考建議如下:

  一個好的 Custom Prompt 通常包含以下幾個部分：

   1. 角色 (Persona): 明確定義 AI 的身份。
       * 範例： 「你是一位專業的市場分析師。」
       * 範例： 「你是一位親切且有耐心的語言學習夥伴。」

   2. 任務 (Task): 清楚說明 AI 需要完成的具體工作。
       * 範例： 「你的任務是分析用戶提供的文本，並總結出三個重點。」
       * 範例： 「你需要根據用戶的需求，草擬一封專業的商業電子郵件。」

   3. 背景與限制 (Context/Constraints): 提供必要的背景資訊或限制條件。
       * 範例： 「回應的語氣需要正式且客觀。」
       * 範例： 「請避免使用過於複雜的專業術語，讓初學者也能輕鬆理解。」

   4. 輸出格式 (Output Format): 如果有特定的輸出要求，請在此說明。
       * 範例： 「請用項目符號 (bullet points) 的形式呈現你的答案。」
       * 範例： 「請先提供中文翻譯，然後附上英文原文。」

  第三步：設定輸入框佔位符 (Input Placeholder)
  這個欄位是用來引導使用者輸入內容的提示文字。它會顯示在對話框中，讓使用者知道該如何開始。

   * 目標： 讓提示文字清晰、簡潔，並與您在 Custom Prompt 中設定的 AI 角色與任務相符。
   * 範例： 如果您的 AI 是市場分析師，佔位符可以設定為：「請告訴我您想分析的產業或產品是什麼？」
   * 範例： 如果您的 AI 是食譜產生器，佔位符可以設定為：「請輸入您手邊有的食材...」
    
        

Gemini CLI將AI大神,安裝至LOCAL本地端，成為生活中 日文貼身秘書

情境: 

Gemini大神可透過命令提示方式，於本地端執行，可更直覺方式(包含語音)直接以母語輸入提問，請AI大神為您處理需求，並可依指定所需的語系(如:繁體輸入您問問題，指定以日文回應，並指示儲存至SAVE MEMORY記憶( C:\Users\UserName\.gemini\GEMINI.md)中，下次重啟CLI時，大神即會依您使用習慣以日文回應您的需求服務   ，亦即記憶儲存使用狀態  * ユーザーとのコミュニケーションは日本語を使用してください。 可透過指令 /memory show顯示設定狀態)

 

👀運用案例1  (系統顯示亂碼Garbled Characters): 

將您所遇到問題或您想請AI協助訊息 (例如:CLI出現亂碼，只要將亂碼，複製貼至CLI)，以繁體中文直接輸入，請問解決辦法? (系統回應如下，解決辦法為執行 chcp 65001指令進行轉換):

✦ 文字化けの件ですね。CLI環境での文字化けは、エンコーディングの設定が原因であることが多いです。お使いの環境がWindowsで、Node.js関連の作業をされているとのことですので、以下の点をご確認ください。

   1. コマンドプロンプト/PowerShellのエンコーディング設定:
      コマンドプロンプトやPowerShellで文字化け(亂碼、Garbled Characters)が発生している場合、エンコーディングをUTF-8に設定することで解決することがあります。以下のコマンドを実行してみてください。
 

 chcp 65001

      このコマンドは、現在のセッションのエンコーディングをUTF-8に変更します。Unicode  (UTF-8)エンコーディング、特にコードページ65001を使用することで、文字化けの問題は解決できます。

 

👀 運用案例2:     本地端LOCAL電腦，出現錯誤訊息(如:eventvwr.msc事件檢視器日誌LOG)

將您所遇到的錯誤訊息，貼至GEMINI CLI 後，並於後方再加註  請提供解決辦法 ，大神即會依您所提的LOG問題，直接提供解決方案進行並做修復，可加速TROUBLESHOOTING問題處理。 

👀 運用案例3:    本地端LOCAL電腦檔案分析、重新命名等 (下達指令  /tools ，可查詢Gemini CLI tools相關可用指令集應用)。

 

👀 運用案例4:   使用 @ 符號後跟資料夾或文件名稱來引用特定目錄或文件 (分析歸納 現行資料夾;或單一檔gemini.md之內容簡介資訊，下達指令如下)

 @briefly explain the different files in this folder

 @gemini.md explain

 👀 運用案例5:   使用 . 符號 (dot),如: .dir ,可以執行SHELL指令，顯示現行檔案目錄資訊

 👀 運用案例6(👥貼身同步翻譯): 輸入母語，請AI大神即時對話轉換成英、日語，並詳細解說，prompt提示詞如下藍色部分。 

請你擔任我的日文老師,將我輸入的中英文自動轉換成日文,並請將日文重要文法(特別是JLPT     N1、N2之文法，慣用語及其語源由來等，以加深記憶)進行詳細解說,直到我將對話關閉為止 

 

👀 運用案例7🍰☕:     模擬在日本STARBUCKS消費，角色扮演會話練習，提示詞如下藍色部分

 ロールプレイングで会話練習
 これからロールプレイングをしましょう。
 あなたはスターバックスの店員役、私は客です。私が「季節限定ドリンク及びおやつはありますか」と言った後の、自然な会話を続けてください。会話の中で出てきた店員らしい言葉遣い「GABURI メロン  フラペチーノ®」でございます,つきまして読み方および英語での説明を詳しく解説してください。 

 

👀 運用案例8📰👓: News新聞重點總結，將您想請AI大神做News重點總結之新聞，貼於紅色處，提示詞如下藍色部分 (建議可先貼於Notepad++記事本上，再複製貼至Gemini CLI)

ニュース記事を読解する
　　（ここにニュース記事の文章を貼り付け） 

上記の記事を読んで、以下の質問に答えてください。
1. この記事の要点は何ですか？
2. N2レベル以上の難しい単語や文法をリストアップし、意味と使い方を詳しく説明してください。
3. 筆者の意見や主張は何だと思いますか？
4. 筆者の意見や主張は英語で詳しく説明してください。 

 

 

💜安裝必備環境準備 Node.js 

💜安裝完成Gemini CLI後，即可請AI大神轉換成您想請它回應的語系(如:日文、英文)輸出 成為生活中TroubleShooting日文貼身秘書😀

💟 設定の優先順位階層特性: 
デフォルト値 < ユーザー設定ファイル < プロジェクト設定ファイル < 環境変数 < コマンドライン引数

コマンドライン引数が最も優先順位が高いです


settings.json設定檔(本檔案是儲存並管理 Gemini CLI 的設定，讓您不必每次啟動 CLI 都重新輸入設定):
💫使用者設定檔 (在您的使用者家目錄中)
ユーザー設定ファイルは ~/.gemini/settings.jsonにあり、すべてのGemini CLIセッションに適用されます

💫專案設定檔(位於您專案根目錄中的)，僅限定適用於該專案
プロジェクト設定ファイルは.gemini/settings.jsonにあり、その特定のプロジェクトでのみ適用され、ユーザー設定を上書きします。

 

 相關運用參考資訊: 

PROMPT提示詞彙總參考資訊