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Part.1 LINE x Google App Script

智慧助理 自動化系統 設定與使用教學文件

國立臺中教育大學 施育廷

文件目錄

• 1. 總覽：這套系統是什麼？
• 2. 系統架構：它是如何運作的？
• 3. 首次設定：讓系統動起來 (Step-by-Step)
• 4. 管理員功能：設定您的 LINE 介面
• 5. 核心功能詳解：您可以對他說什麼？
• 附錄：使用的主要 API 工具

1. 總覽：這套系統是什麼？

這是一套將您的 LINE 官方帳號（或個人帳號）變身為超級智慧助理的自動化系統。想像一下，您可以直接在 LINE 聊天室中，完成以下所有事情：

• 上傳檔案，讓 AI 自動為您命名、寫摘要、並分類存檔到 Google 雲端硬碟。
• 與您上傳的任何檔案（文件、圖片、試算表）進行對話式問答。
• 用一句話，讓 AI 為您生成專業的 Google 文件、簡報或網頁報告。
• 透過 LINE 直接發文到 Threads，包含文字與多張圖片。
• 查詢 Google、YouTube，並獲得 AI 整理好的摘要。
• 記錄您的位置，並查詢附近的景點或美食。
• 快速建立行事曆、寄送 Email、記錄零散的筆記。

核心價值：將您所有的數位工作流程，無縫整合到您最熟悉的 LINE 介面中。

2. 系統架構：它是如何運作的？

為了讓您更容易理解，我們可以將這套複雜的系統比喻成一個擁有多項技能的機器人。

🤖 耳朵和嘴巴 (LINE Messaging API)

接收您在 LINE 中傳送的所有訊息（文字、圖片、位置等），並將系統處理後的結果回傳給您。

🧠 大腦 (Google Gemini AI)

這是系統的智慧核心。當它收到您的指令時，它會判斷「您到底想做什麼？」（例如，您是想寄信，還是想查資料？），並從您的話語中提取關鍵資訊。所有報告、摘要、檔名也都是由它生成的。

📚 記憶庫 (Google Sheets)

這不僅僅是個試算表，更是系統的「長期記憶」。所有上傳的檔案紀錄、操作日誌、API 金鑰、筆記等，都儲存在這裡。

🗄️ 檔案櫃 (Google Drive)

所有您從 LINE 上傳的媒體檔案（圖片、影片、文件）都會被妥善地存放在這裡。所有 AI 生成的報告（Google 文件、簡報）也會儲存在此。

🛠️ 外部工具箱 (第三方 API)

當需要與 LINE 或 Google 以外的服務互動時，系統會使用這些工具，例如用於發布圖片到 Threads 的 Cloudinary 和 Threads API 本身。

⚡ 中樞神經 (Google Apps Script)

這就是您提供的程式碼本身。它是黏合劑，負責指揮所有部件協同工作，完成您交辦的任務。

3. 首次設定：讓系統動起來 (Step-by-Step)

請依照以下步驟完成設定，過程大約需要 15-20 分鐘。

步驟 1：準備 Google Sheet (記憶庫)

1. 建立一份新的 Google 試算表。
2. 將這份試算表命名為您容易識別的名稱，例如「LINE 智慧助理資料庫」。
3. 複製試算表的網址，我們稍後會用到。
4. 在試算表底部，建立以下幾個空白的分頁，並精確地命名它們：

步驟 2：準備 Google Drive (檔案櫃)

1. 在您的 Google 雲端硬碟中，建立一個新的資料夾。
2. 將它命名為您喜歡的名稱，例如「LINE Assistant Uploads」。
3. 點進這個資料夾，複製瀏覽器網址列最後面的一串亂碼，這就是 FOLDER_ID。

步驟 3：設定 Google Apps Script (中樞神經)

1. 回到您在步驟 1 建立的 Google 試算表。
2. 點擊頂部選單的 擴充功能 > Apps Script。
3. 刪除程式碼編輯器中所有預設的內容。
4. 將AI提供給您的所有程式碼，完整地複製並貼上到編輯器中。(作者使用的是AI Studio)
5. 填寫設定資訊：找到程式碼開頭的 // 1. Configuration 區塊，並填入您的資訊。
6. 點擊上方的 儲存專案 圖示 (💾)。

步驟 4：設定 API 金鑰 (外部工具)

1. 回到您的 Google 試算表，點開 APIKEY 這個分頁。
2. 依照以下格式，在儲存格中填入您的金鑰：

步驟 5：啟用必要的 Google 服務

1. 在 Apps Script 編輯器左側，點擊「服務」旁邊的 + 號。
2. 找到並新增 Drive API，然後點擊「新增」。

步驟 6：部署為網路應用程式

關鍵步驟：這一步會產生一個獨一無二的網址，讓 LINE 可以把訊息傳送過來。

1. 在 Apps Script 編輯器右上角，點擊藍色的 部署 > 新增部署作業。
2. 在「選取類型」旁邊，點擊齒輪圖示，選擇 網頁應用程式。
3. 在「說明」欄位，輸入一個版本描述，例如 v1.0。
4. 在「執行身分」欄位，選擇 我。
5. 在「誰可以存取」欄位，選擇 任何人。
6. 點擊 部署。
7. Google 會要求您授權，請點擊 授予存取權，並完成授權流程 (可能需要點擊「進階」並前往不安全頁面)。
8. 部署完成後，系統會給您一個 網頁應用程式網址。請務必複製並妥善保管這個網址。

步驟 7：設定 LINE Webhook

1. 前往您的 LINE Developers Console。
2. 選擇您的 Bot 頻道，進入 Messaging API 分頁。
3. 找到 Webhook settings 區塊。
4. 在 Webhook URL 欄位，貼上您在步驟 6.8 複製的網址。
5. 點擊 Update 和 Verify (若成功，代表設定正確)。
6. 確保 Use webhook 的開關是啟用 (Enabled) 狀態。
7. 停用 Auto-reply messages，以免干擾系統運作。

恭喜！ 至此，您的智慧助理已經正式上線！

4. 管理員功能：設定您的 LINE 介面

為了方便操作，系統內建了一個管理員選單，讓您直接在 Google Sheet 中管理 LINE 的圖文選單 (Rich Menu)。

1. 如何開啟？

• 回到您的 Google Sheet，重新整理頁面。
• 您會在頂部選單列看到一個新的選項：「管理員工具」。

1. 功能說明

• 建立並設定圖文選單：點擊此選項，會自動建立選單、上傳圖片，並將其設定為所有人的預設選單。
• 解除所有使用者的圖文選單：點擊此選項，會移除所有人聊天室下方的圖文選單。

5. 核心功能詳解：您可以對他說什麼？

現在，打開您的 LINE，開始跟您的新助理對話吧！

1. 檔案管理與智慧問答

您做什麼：直接從手機傳送任何檔案（圖片、影片、PDF...）到聊天室。

系統做什麼：自動存檔到 Google Drive、用 AI 分析並產生檔名、摘要與分類，最後將資訊回傳給您。

後續操作：您可以說：「我想詢問關於檔案「AI生成的檔名.pdf」的問題」，即可針對該檔案內容提問。

2. 專業報告一鍵生成

您說什麼：「為檔案「AI生成的檔名.pdf」產生分析報告」 或 「幫我做一份關於「永續發展目標」的簡報」。

系統做什麼：詢問您報告格式（文件、簡報、網頁），然後在背景生成報告。完成後，會主動推送檔案連結給您。

3. LINE 直發 Threads

1. 啟動：說「!t [您想發的文字內容]」。
2. 系統回應：暫存文字，並詢問是否新增圖片。
3. 新增媒體：選擇「新增圖片」，然後開始傳送圖片。
4. 發布：圖片傳完後，點擊「發布貼文」。
5. 完成：系統發布到 Threads 並通知您結果。

4. 資訊查詢

• Google 搜尋：說「幫我查一下最近的 AI 新聞」。
• YouTube 搜尋：說「我想看關於 App Script 教學的影片」。
• YouTube 影片分析：直接貼上一個 YouTube 影片網址。

5. 其他實用工具

• 行事曆：說「幫我建立一個行程，明天下午三點跟王經理開會」。
• 寄Email：說「寄信給 team@example.com，主旨是會議通知，內容是明天會議改到四點」。
• 記錄筆記：說「筆記：等等要記得買牛奶」。
• 位置服務：傳送您的位置，然後說「推薦附近的美食」。

附錄：使用的主要 API 工具

本系統的強大功能來自於整合了多種網路服務。以下是核心 API 的介紹與連結，方便您申請金鑰。

LINE Messaging API

用途：系統的基礎，負責接收與回覆所有 LINE 聊天室的訊息，是使用者與系統互動的橋樑。

取得方式：前往 LINE Developers Console 建立一個提供者 (Provider) 和一個 Messaging API 頻道 (Channel)，即可在 "Channel basic settings" 中找到 Channel secret，並在 "Messaging API" 分頁中發行 Channel access token。

Google Gemini API

用途：系統的「大腦」。所有自然語言理解、意圖判斷、檔案摘要、報告生成、文案撰寫等智慧功能，都是由 Gemini 模型驅動。

取得方式：前往 Google AI Studio，使用您的 Google 帳號登入，即可輕鬆建立並取得 API 金鑰。

YouTube Data API v3

用途：當您下達指令查詢 YouTube 影片時，系統會使用此 API 來搜尋相關影片，並取得影片的標題、縮圖、頻道等資訊。

取得方式：在 Google Cloud Console 中建立專案，並啟用 "YouTube Data API v3"，然後在「憑證」頁面建立 API 金鑰。

Threads API

用途：實現從 LINE 直接發文到 Threads 的核心工具。它允許系統以您的名義建立純文字、單一圖片或多圖輪播的貼文。

取得方式：需要有 Facebook 開發者帳號。前往 Meta for Developers，建立應用程式並根據文件指示獲取 Threads User ID 和 Access Token。

Cloudinary API

用途：一個強大的圖片與影片管理服務。在此系統中，它扮演「公共圖床」的角色。因為 Threads API 需要一個公開的圖片網址才能抓取圖片，所以系統會先將您從 LINE 上傳的圖片暫存到 Cloudinary，取得公開 URL 後再傳給 Threads。

取得方式：前往 Cloudinary 官網 註冊免費帳號，即可在儀表板 (Dashboard) 找到 Cloud Name, API Key, 和 API Secret。

Google Drive API

用途：雖然 Apps Script 內建了 `DriveApp`，但啟用進階的 Drive API 服務可以讓系統執行更複雜的操作，例如：將上傳的 Excel/Word 檔案自動轉換為 Google Sheets/Docs 格式、更有效率地取得檔案縮圖等。

取得方式：此 API 無需外部金鑰，只需在 Apps Script 編輯器的「服務」中新增即可，如設定步驟 5 所示。

Part.2智慧聊天機器人開發實錄

以 Line Bot 為例：與 GenAI 協作的全方位指南

前言：一份為三種角色打造的指南

本文件不僅僅是一份專案的說明書，更是一份詳盡的開發日誌與方法論。它旨在服務三種不同的對象，無論您是想直接使用、深入開發，還是學習如何與 AI 協作，都能在此找到您需要的內容。

• 使用者與設定者：提供一份清晰的步驟來部署與使用系統。
• 開發者與維護者：需要理解程式碼的組織方式與設計哲學。
• 學習者與創造者：想知道如何利用 AI 作為開發夥伴，從零到一打造類似的專案。

指南目錄

• 第一部分：專案藍圖與需求釐清
• 第二部分：與生成式 AI 的協作開發流程
• 第三部分：專案功能演進全紀錄

第一部分：專案藍圖與需求釐清

任何成功的軟體專案都始于清晰的需求定義。在與 AI 開始協作之前，最關鍵的第一步是將我們的目標「人類語言」轉化為 AI 能夠理解的「具體任務」和「上下文資訊」。這個過程稱為需求釐清與前置處理。

1. 定義核心功能需求

我們首先將專案的宏大願景拆解成兩個主要的功能模組：

1. 檔案處理：使用者能從 LINE 上傳各類檔案，系統需能辨識、分析並儲存到 Google 雲端。
2. 指令理解：系統需能理解使用者的文字指令，並執行對應的操作，如寄送郵件、建立行事曆、查詢資訊、生成報告等。

2. 提供關鍵上下文 (Context Priming)

接著，我們必須像對待一位新同事一樣，為 AI 提供專案的「背景資料」。這一步是為了讓 AI 在生成程式碼時，能夠直接使用我們指定的變數和架構，而不是憑空捏造。

「你好，我準備用 Google Apps Script 打造一個 GenAI LINE Bot。

前置設定如下：

- 我的 Google Sheet 中有一個名為 APIKEY 的工作表，其中 A1:A5 分別存放了 5 組 Gemini API Key。

- 所有上傳的檔案需存放在這個 Google Drive 資料夾：https://drive.google.com/drive/folders/你的資料夾ID。

- 系統的日誌和設定將使用這份 Google Sheet：https://docs.google.com/spreadsheets/d/你的試算表ID。

- 我們將使用的 Gemini 模型是 gemini-2.0-flash。

請基於以上設定，幫我開始建構這個專案。」

通過這樣的前置處理，我們確保了 AI 從一開始就和我們在「同一個專案」上工作，極大地提高了後續協作的效率。

第二部分：與生成式 AI 的協作開發流程

本節將完整重現與 AI 協作開發的真實流程，從高層次的架構設計，到具體的功能實現，再到除錯與迭代。這是一個將抽象想法轉化為具體程式碼的旅程。

階段一：奠定基礎 - 架構設計與高層次提問

在寫下第一行程式碼前，我們先請 AI 擔任「系統架構師」的角色，為專案設計一個穩固的骨架。

「我想用 Google Apps Script 打造一個 LINE 機器人，它需要能管理 Google Drive 檔案並串接外部 AI API。請為我設計一個可擴展、模組化的程式碼架構。」

「在這個架構中，如何處理耗時較長的非同步任務，例如 AI 生成報告？請比較使用 time-based trigger 和 Google Cloud Tasks 的優劣。」

「請幫我畫出這個系統的 Mermaid.js 流程圖，包含使用者、LINE、Apps Script、Gemini AI 和 Google Drive 之間的互動。」

階段二：實現核心 - 功能開發與進階提問

有了架構後，我們開始逐一實現核心功能。提問的關鍵在於精確和具體。

功能實作：「請幫我寫一個 Google Apps Script 函式，名為 `getLogData`，它可以讀取一個名為『檔案日誌』的 Google Sheet 工作表，並根據傳入的關鍵字參數，篩選出檔名或摘要欄位中包含該關鍵字的資料列，最後回傳一個物件陣列。」

API 串接：「請提供一個使用 `UrlFetchApp` 呼叫 Google Gemini API 的範例程式碼，需要包含設定 request headers、payload，以及錯誤處理的邏輯。」

提示工程 (核心)：「我需要設計一個 Prompt，讓 Gemini AI 扮演 LINE 助理的角色。這個 Prompt 必須能讓 AI 根據使用者的輸入，判斷其意圖，並從中提取出結構化的參數。請提供一個包含角色扮演、規則定義、以及少樣本學習範例的完整 Prompt。」

階段三：測試與迭代 - 除錯、修正與重構

開發過程中必然會遇到錯誤。AI 在此階段扮演了「資深除錯夥伴」的角色。提供完整的上下文（程式碼+錯誤訊息）是快速解決問題的關鍵。

錯誤排查：「我的 Apps Script 在執行 `UrlFetchApp` 時回報了『Exception: Address unavailable』錯誤。這是我的程式碼片段...，呼叫的網址是...。請問可能的原因有哪些？」

邏輯優化：「這段程式碼在處理大量資料時執行效率很低，經常超時。請幫我分析瓶頸在哪裡，並提供優化建議，例如改進迴圈的寫法或使用批次處理 (batch operations)。」

程式碼重構：「請幫我重構這個函式，讓它遵循單一職責原則，並加上 JSDoc 格式的註解，以提高可讀性和可維護性。」

階段四：處理開發挑戰 - 協作中的真實情境

隨著專案複雜度增加，我們會遇到一些更深層次的挑戰。以下是本次專案中幾個典型的例子及其解決方案。

1. 圖文並茂的錯誤回饋

當遇到無法用文字描述清楚的問題時（例如前端介面按鈕沒反應），直接提供截圖並附上問題描述，是最高效的溝通方式。AI 能從視覺和文字的雙重資訊中，更精準地定位問題根源，例如判斷問題出在前端邏輯還是後端部署環節。

2. 更換聊天室的時機：應對 Token 上限

在長時間的連續開發對話後，您可能會發現 AI 的回應品質下降、開始產出重複或無關的程式碼。這是因為對話的上下文（Token Count）已接近模型的處理極限。當 Token 數超過 10 萬時，就應果斷開啟一個新的聊天室，這是繼續高效協作的關鍵時機。

3. 延續專案：複製上一次的完整功能

開啟新聊天室後，如何讓 AI 快速「進入狀況」？最佳策略是：將上一個聊天室中最後一個能完整運作的版本的全部程式碼，直接複製貼到新聊天室的開頭，並下達指令：「這是我們目前最新的完整程式碼，現在我們需要在此基礎上，新增...功能」。這相當於為 AI 做了一次「記憶移植」，確保了開發的連續性。

4. 超出模型處理範圍的解法

當我們需要整合一個全新的服務（例如 Threads API），或者某個 API 的用法更新了，而 AI 的訓練資料中不包含這些新知識時，我們需要主動為 AI「賦能」。

• 提供說明文件網址：直接將官方 API 文件的網址貼給 AI，並開啟 `URL context` 功能，讓 AI 能「閱讀」這份文件。
• 提供具體資訊：明確告知 AI 關鍵資訊的位置，例如：「Cloudinary API 的金鑰存放在 APIKEY 工作表的 B6, B7, B8 儲存格」。
• 開啟 Google 搜尋：啟用 `Grounding with Google Search` 功能，允許 AI 在生成回答時，主動上網搜尋最新的資訊和用法。

第三部分：專案功能演進全紀錄

本節以 Prompt 的演進順序，記錄了專案從一個基礎的檔案管理員，逐步擴展成一個全功能雲端秘書的完整歷程。

1. 版本 1 (基礎功能): 建立基本框架，實現檔案上傳、AI分析（檔名、摘要）、日誌記錄，並能根據指令生成 Google 文件和簡報。
2. 版本 2 (互動與視覺化優化): 引入 Flex Message，將單純的文字列表回覆，升級為圖文並茂的輪播卡片。新增「檔案說明」功能，讓 AI 能總結一個主題下的所有相關檔案。
3. 版本 3 (進階報表): 新增生成視覺化 HTML 報告的功能，並支援處理使用者上傳的試算表檔案（Excel, CSV），對其進行問答。
4. 版本 4 (外部服務整合 - Threads): 首次整合外部社交媒體，建立 `!t` 指令來觸發發文到 Threads 的流程，並為此建立新的日誌工作表。
5. 版本 5 (API 服務更換): 基於穩定性和功能性考量，將圖片上傳服務從 ImgBB 更換為功能更強大的 Cloudinary。
6. 版本 6 & 7 (功能深化與完善): 完善 Threads 的發文流程，增加使用快速回覆按鈕來添加多媒體檔案（圖片、影片）的功能，使其成為一個完整的圖文發布工具。