系統教學情境:因為Gemini CLI本身屬跨國性之AI工具，它的優勢 語言切換是即時反應，而94+學習輔導系統，原本為繁體中文，但可能有不用的國際學生(如:日本人、美國人.....)，也可使用 94+系統，所以只要向Gemini CLI神器，PROMPT提示詞下法 (不用1分鐘，自動加入「語言」模組與生成跨國語系之UI(User Interface)操作界面
> 因為有時考生有些是跨國外籍學生,可否協助設計為可切換使用者UI界面為日文、原始母語(繁體中文)、英文等UI下拉或選項界面,當切換時 ,可否協助將UI內容，包含helpipas選單、所有的互動全數依切換的界面自動以該國的語言,
而且就系統的擴充而言,未來考生就業後,可再運用94+ 於回國後,可轉換成「工廠良率」製程管理用途,將變形金剛，做更廣的運用。
94+學習輔導系統，即可立馬切換成跨國性之UI操作界面，如下所示，而藍色提示詞，為測試互動所下達之PROMPT提示詞 (以藍色表示)
✦ 已為您完成 helpipas 系統的國際化 (i18n) 與領域切換架構設計與實作。
系統現在具備「多語言切換」與「應用領域切換」功能，並已為未來的「工廠良率」應用預留了擴充接口。
核心變更與功能說明
1. 多語言支援 (Multi-Language Support):
* 新增 [L] 語言設定 (Language) 選單。
* 支援三種語言介面：繁體中文 (Traditional Chinese)、English、日本語 (Japanese)。
* 切換後，系統介面（包含標題、歡迎訊息、選單項目）會立即更新為所選語言。
* 實作檔案：新增 ipas_core/i18n.py (核心邏輯) 與 ipas_core/locales.json (語系檔)。
2. 領域擴充架構 (Domain Expansion - 94+ Transformer):
* 新增 [F] 領域切換 (Domain) 選單。
* 目前支援兩個領域：
1. iPAS 教練考學習 (Exam): 現有的「AI 應用規劃師」 考試輔導模式。
2. 工廠良率 (Factory Yield): 未來就業後的擴充模式 (目前為架構預留)。
* 設計理念: 當切換至「工廠良率」模式時，系統可載入不同的知識庫 (RAG) 與 SOP (例如將 my_rag.py
的搜尋範圍從考題切換至工廠日誌)，實現「變形金剛」般的用途轉換。
3. 狀態持久化:
* 您的語言與領域偏好會自動儲存於 session_context.json 中，即使重啟系統也會保持設定。
操作示範
您現在可以透過以下指令體驗新功能：
* 開啟主選單: 直接執行 helpipas
* 切換語言: 輸入 helpipas L 或在選單中選擇 L
* 切換領域: 輸入 helpipas F 或在選單中選擇 F
系統目前已重置為 繁體中文 與 iPAS 教練考學習 模式，隨時待命。
> helpipas JAPANESE
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell python D:\nodejs\ipas_core\help_ipas.py L JAPANESE [current working directory D:\nodejs] │
│ │
│ 言語が切り替わりました: 日本語 │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
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[現在の言語: 日本語] [現在のドメイン: iPAS 試験 (Exam)] iPAS 94+ トランスフォーマーシステムナビゲーター v7.0 (Multi-Lang) 親愛なる学生の皆様、システム保護が完了しました。以下のマップに従って探索してください： |
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[A] 戦略と規範 (Rules) 1. 戦略哲学 (TH-) 2. ワークフロー (WF-) 3. 保護プロトコル (ST-) |
[B] コア実行エンジン (Engines) 4. 検索エンジン (my_rag) 5. 権威ロガー (logger) 6. コア守護者 (guardian) |
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[C] 運維與體檢 (Ops) 7. 備份狀態 (Backup) 8. 系統總體檢 (Audit) |
[D] システム全景(Vision) 9. システム全景図 (Landscape) 10. デプロイ (Deploy) |
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[L] 言語設定(Language) |
[F] ドメイン切替(Domain) |
✦ OK。システムは正常に日本語モードに切り替わりました。
実行結果
「言語が切り替わりました: 日本語」と表示され、helpipas のメインメニューも完全に日本語化されています。
* 現在の設定: [現在の言語: 日本語] [現在のドメイン: iPAS 試験 (Exam)]
* 動作確認: helpipas L JAPANESE コマンドにより、対話型メニューを介さずに直接言語を切り替えることができました。
次のステップ
他の言語に戻す場合や、ドメインを切り替える場合は以下のコマンドが使用可能です：
* 中国語(台灣)に戻す: helpipas L "Traditional Chinese"
* 英語に切り替える: helpipas L English
* ドメインを工場モードにする: helpipas F factory
何か他にお手伝いできることはありますか？ (何か他にお手伝いできることはありますか？)
> 勉強しましょう
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ ReadFile ipas_st...\...\session_context.json │ ╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 親愛なる学生の皆様、勉強を始めましょう。
現在のステータスを確認したところ、あなたは Station D (決定木とアンサンブル) にいますが、4つの「未解決の弱点 (Weaknesses)」 が検知されました。
私の「94点以上獲得のためのSOP」に基づき、新しいトピックに進む前に、これらの弱点を最優先で撲滅します。
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🛡️ 弱点撲滅ミッション (1/4): SVM RBF カーネルの学習不足 (Underfitting) 対策
ターゲット: SVM_RBF_Underfitting_Strategy
状況:
あなたは sklearn.svm.SVC (kernel='rbf')
を使用して非線形分類モデルを構築しましたが、学習曲線を確認すると、トレーニングスコアとテストスコアの両方が低い「学習不足
(Underfitting / High Bias)」の状態に陥っています。決定境界が単純すぎるようです。
問題:モデルの複雑さを高め、決定境界をよりデータに適合させる（学習不足を解消する）ためのハイパーパラメータ調整戦略として、最も適切なものは次のうちどれですか？
* (A) 正則化パラメータ C を小さくし、カーネル係数 gamma を小さくする。
* (B) 正則化パラメータ C を大きくし、カーネル係数 gamma を大きくする。
* (C) 正則化パラメータ C を小さくし、カーネル係数 gamma を大きくする。
* (D) 正則化パラメータ C を大きくし、カーネル係数 gamma を小さくする。
👉 回答を選択してください。
> よくわかりません
✦ わかりました。この概念は SVM の中で最も重要かつ少し直感に反する部分ですので、図を使って一緒に整理しましょう。
正解は (B) です。
💡 概念図解: C と Gamma の役割
SVM (RBFカーネル) の「複雑さ（学習能力）」は、二つのレバーで調整します。学習不足 (Underfitting)はモデルが「単純すぎる」状態なので、両方のレバーを上げて「複雑」にする必要があります。
[SVM RBF Tuning Dashboard]
単純 (Simple) <--------- モデルの複雑さ ---------> 複雑 (Complex)
(学習不足/Underfitting) (過学習/Overfitting)
レバー1: Cost (C)
[低 C] ------------------------------------> [高 C]
許容度が高い 許容度が低い（厳しい）
"誤分類を許すから、 "一つのミスも許さない！
境界線は滑らかにして" 境界線をグニャグニャに曲げろ！"
(単純化) (複雑化)
レバー2: Gamma (γ)
[低 Gamma] --------------------------------> [高 Gamma]
影響範囲が広い 影響範囲が狭い
"遠くの点も考慮する" "近くの点しか見ない"
-> 全体的にぼやけた境界 -> 点ごとに独立した島のような境界
(単純化/滑らか) (複雑化/局所的)
🧠 戦略的思考 (Logic):
1. 現状: 学習不足 (Underfitting) = モデルが単純すぎる = 決定境界が滑らかすぎる。
2. 目標: 複雑さを上げる = 決定境界をもっとデータにフィットさせる。
3. アクション:
* `C` を大きくする: 誤分類へのペナルティを強め、無理やり合わせに行かせる。
* `gamma` を大きくする: データの「影響範囲」を絞り、細かい凹凸を作れるようにする。
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✅ 理解度チェック (Re-Check)
このロジックを使って、もう一度確認させてください。
質問:逆に、モデルがトレーニングデータに対してほぼ100%の正解率を出しているが、テストデータではボロボロの 「過学習(Overfitting)」 に陥っている場合、gamma (ガンマ) をどのように調整すべきですか？
* (A) gamma を小さくして、決定境界をより滑らかにする。
* (B) gamma を大きくして、決定境界をより局所的にする。
👉 どちらでしょう？
