為什麼想做這個
因為我正在學法文，一直覺得學到的東西跟生活連不起來。課本教了很多單字和句型，但生活中看到某個東西、正在做某件事時，常常會想「這個用法文怎麼說？」，卻沒有一個可以馬上問的對象。
所以我想做一個隨時能問的「法國朋友」：看到什麼就拍下來傳給它，或隨口說說自己正在做什麼，它就用法文跟我聊天，順便教我在這個情境真的用得到的說法。

之所以設定成朋友而不是老師，是因為我覺得跟朋友聊天比較輕鬆，不會有被考試的壓力，比較敢開口、也比較願意一直聊下去。

主要功能

• 📸 拍照開啟話題：傳一張照片，它會像朋友一樣回應，帶出照片裡的單字和一個小知識，最後用法文問你一個問題
• 💬 文字接續聊天：用中文、法文或中法夾雜回答都可以，它會接著聊下去
• 🎯 依程度調整：第一次聊天會先問你的法文程度，之後依程度調整用字和中文比例
• ✏️ 溫和修正：寫錯時不直接說「錯」，而是自然地用正確說法重述一次；錯得明顯時，再簡短說明原因
• 🧠 記得對話：會記得最近 10 輪對話，所以你回答問題時，它知道你們在聊哪張照片

過程

1. 發想：一開始想做記帳、待辦加每日冷知識的機器人，後來發現這類工具已經很多，於是改從「用自己產生的資料」和「讓使用者參與」兩個方向思考，最後選了拍照學法文：最簡單、能免費做，又有個人特色
2. v1：看圖教法文：傳照片，AI 回覆法文描述、單字和文法點。成功了，但回覆很像制式的 AI 教材
3. v2：改成朋友聊天：參考第二語言習得（SLA）的理論重新設計互動方式（詳見下方設計理念），並加入記憶，讓機器人可以一來一往地對話
4. 遇到的問題
   • 原本要用的 Gemini 模型已經不開放給新用戶 → 改用新版模型
   • 模型尖峰時段過載 → 改用較輕量的 Flash-Lite
   • LINE 的 Webhook 開關要先填網址才能打開

目前的狀態
老實說，現在的版本還只是先把整個架構做出來，回覆的語氣、教學內容的深淺、對話的節奏，都還有很多可以調整的地方，還沒有到很精緻的程度。接下來會一邊實際使用，一邊慢慢修。目前也只是自己使用的版本。

使用者介面：設計理念
介面就是 LINE。 不需要下載新 App，學法文就像傳訊息給朋友一樣自然。
回覆的設計參考了幾個語言學習理論：
（理論 | 我的設計)
可理解輸入（Krashen i+1） | 法文為主、中文為輔，只翻譯新出現的句子
輸出假說（Swain） | 每則回覆結尾都問一個問題，讓使用者有動機開口
互動假說（Long） | 用重述（recast）修正錯誤，像朋友自然示範
注意假說（Schmidt） | 每次只教一個重點，避免資訊過量
語塊學習 | 教整句片語，例如 Je prends...，而不是單字表
情意濾網 | 語氣輕鬆、歡迎中法夾雜，降低開口的焦慮

另外在格式上刻意避開「1. 2. 3.」編號和「單字：」這類標題，限制 emoji 數量和回覆長度，讓它讀起來像朋友傳的訊息，而不是 AI 報告。

核心自動化流程：n8n
整個機器人用 n8n Cloud 串接，不需要寫程式，主要用拖拉節點和中文指令完成。

資料庫
目前沒有使用外部資料庫。對話記憶使用 n8n 內建的 Simple Memory，以每位使用者的 LINE ID 分開儲存，保留最近 10 輪對話。
限制：重新發布或系統重啟後，記憶可能會被清空。

資料來源

• 使用者在 LINE 傳送的照片和文字，透過 LINE Messaging API 的 Webhook 即時送進 n8n
• 照片檔案透過 LINE 的 Content API，用訊息編號取得

大腦
Google Gemini Flash-Lite，分成兩個角色：

• 眼睛：Gemini 看圖，客觀描述照片內容
• 法國朋友：AI Agent 加上 Gemini 對話模型，依照系統訊息裡的人設和教學規則回覆

把「看懂照片」和「聊天教學」拆開，讓照片和文字可以共用同一個聊天大腦和同一份記憶。

結構

┌ 照片 → 取得照片 → Gemini 看圖 → 整理成 userMessage ┐
LINE → Webhook → 判斷類型 ├→ 法國朋友（AI Agent＋記憶）→ 回覆 LINE
└ 文字 → 整理成 userMessage ──────────────────────────┘

運作邏輯

1. 使用者在 LINE 傳訊息，LINE 透過 Webhook 通知 n8n
2. If 節點判斷是照片還是文字
3. 照片：用訊息編號向 LINE 取得照片 → Gemini 描述照片 → 整理成「我傳了一張照片，內容是……」
4. 文字：直接整理成同一個欄位 userMessage（貼圖也會轉成一句描述，讓機器人可以回應）
5. 兩條路匯進同一個 AI Agent，依使用者的 LINE ID 讀取對話記憶，產生回覆
6. 用 LINE 的回覆 API，把訊息傳回給使用者

成本
全部使用免費方案：LINE 官方帳號的輕用量方案（回覆訊息不計費）、Gemini API 免費額度、n8n Cloud 試用。

這次的收穫
做這個專案之前，我對 AI 的了解其實非常淺。雖然很常用 AI 學東西，甚至用 AI 來學 AI，但一直沒有真正理解背後的核心邏輯，也沒有自己動手實作過。
這次從零開始做，過程中第一次具體理解了很多概念：Webhook 怎麼觸發流程、資料怎麼在節點之間傳遞、系統訊息和使用者訊息的差別、AI 為什麼需要「記憶」，以及怎麼讓不同的 AI 分工合作。
不過我也清楚感覺到，自己在基礎邏輯上還有很多需要補強的地方。接下來想找相關課程，把基礎打得更扎實。

未來想做的

• 🎤 語音輸入：用說的，練口說
• 🔁 間隔重複：把學過的單字存起來，之後在對話裡自然複習
• 🔊 發音：附上可以聽發音的連結
• 💾 永久記憶：改用資料庫保存程度和對話
• ✨ 持續調整回覆的語氣和教學深淺，讓它更像真的朋友

特別感謝
感謝上哲老師的影片，讓我對 n8n 和 AI 自動化有了入門的方向，也是我開始動手做這個專案的起點。
也謝謝 Claude 在整個製作過程中一步一步陪我拆解問題，從節點設定、各種術語，到怎麼把語言學理論變成實際的設計。