前言

為了讓我們熟悉 Google Apps Script 的環境，那麼最快的方式就是實作，因此這邊就來整合 Google Extension 吧～

Google Apps Script 實作

首先我們要實作什麼呢？我們要把原本放在前端的 Open AI 轉移到 Google Apps Script 上，因此我們要做的事情就是：

1. 建立 Google Apps Script 專案
2. 撰寫 Google Apps Script 程式碼
3. 移除原本的寫在 Google Extension 的 Open AI 程式碼
4. 串接 Google Apps Script API

所以這邊請你進入 Google Apps Script 官網，並且點一下「新專案」建立一個新專案

Properties Service

接下來點一下旁邊建立「指令碼」，我們要先來建立環境變數，所以檔案名稱叫 env

內容填入以下程式碼

const env = {
  openai_key: 'OpenAI Key',
}

ok，暫停一下，這時候你應該會感到疑惑，畢竟前面我們在介紹 env 會需要安裝一個 dotenv 套件，但是這邊我們並沒有安裝，這是為什麼呢？因為 Google Apps Script 本身沒有環境變數（env）的概念，而且目前這種做法也比較不正確。

雖然剛剛有提到 Google Apps Script 沒有環境變數的概念，但有類似的東西，也就是 Properties Service，因此我們可以使用這個來取代 env。

首先請你點一下齒輪（專案設定）

接著往下滾可以找到「指令碼屬性」，點一下「新增指令碼屬性」，可以把你的 OpenAI Key 填入

接著回到任一程式碼中，填寫以下並執行它

Logger.log(PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('openai_token'))

基本上不意外你應該是可以在底下看到你的 OpenAI Key，接著回到 env.gs 改成以下程式碼

const env = {
  openai_key: PropertiesService.getScriptProperties().getProperty('openai_token'),
}

這樣子我們就可以在任一程式碼中使用 env.openai_key 來取得 OpenAI Key 了。

Note
Google Apps Script 的變數宣告後都是全域的，因此你可以在任一程式碼中使用 env。

串接 OpenAI

接下來當然就是要串接 OpenAI 囉～

但是 Google Apps Script 有一個不方便的問題存在，也就是沒辦法隨意引入套件，因此我們必須使用 OpenAI 的 API 來串接，剛好 OpenAI 的 API 串接上非常的容易，只需要用 UrlFetchApp 發起請求到 Post https://api.openai.com/v1/chat/completions 就可以了。

因此接下來請你任一開一個新的檔案，叫做 openai.gs，並且填入以下程式碼

（一樣我都會給註解，所以你可以看註解來理解程式碼）

// 宣告一個 doPost 方法，這是 Google Apps Script 的規定
const doPost = (e) => {
  // 取得 e.postData.contents，取出來後必須使用 JSON.parse 轉成物件
  const postData = JSON.parse(e.postData.contents);
  // 取出 text
  const text = postData.text;
  // 宣告 options 物件
  const options = {
    // 設定請求方式為 post
    method: 'post',
    // 設定請求的 headers
    headers: {
      // 預設 Google Apps Script 是 application/x-www-form-urlencoded，但是 OpenAI 需要 application/json
      'Content-Type': 'application/json',
      // 設定 Authorization 為 Bearer ${env.openai_key}
      Authorization: `Bearer ${env.openai_key}`
    },
    // 準備要發送的資料，必須使用 JSON.stringify 將物件轉成 JSON 字串
    payload: JSON.stringify({
      model: 'gpt-3.5-turbo', // 使用 gpt-3.5-turbo 模型
      // 設定 prompt，這邊使用 text
      messages: [
        {
          role: 'user', // 設定角色為 user
          content: text 
        }
      ]
    })
  }
  // 發送請求，並且取得回傳的資料
  const response = UrlFetchApp.fetch(env.openai_url, options)
  // 將回傳的資料轉成物件，並且取出 choices[0].message.content
  const message = JSON.parse(response.getContentText()).choices[0].message.content
  // 回傳 JSON 物件，並透過 setMimeType 設定為 JSON
  return ContentService.createTextOutput(JSON.stringify({
    content: message
  })).setMimeType(ContentService.MimeType.JSON)
}

這邊我們就完成了 Google Apps Script 的部分，接下來我們要把原本的 Open AI 程式碼移除，並且改成 Google Apps Script 的 API。

Note
請記得自己把 OpenAI Url 加入到 env.gs 中唷。

那我們該如何取得呢？點一下「部署」，這時候會跳出下拉選單，選擇「新增部署作業」，然後找到齒輪選擇「網路應用程式」

然後這邊為了方便練習，請記得填寫一下說明，並把「存取權限」改成「任何人」，這樣子我們就可以不用登入就可以使用 API 了

接著你如果是第一次部署的話，會跳出一些視窗，基本上只要依照提示點授權及允許就可以了，這時候你應該會看到以下畫面，紅框圈起來的就是你的 API 網址

複製下來後，就可以準備回到 Google Extension 了。

Google Extension

接下來這邊我們就不額外建立新專案了，會直接沿用前一篇的範例專案，打開 App.vue 替換成以下：

<script setup>
import { onMounted } from 'vue'
import HelloWorld from './components/HelloWorld.vue'

async function main() {
  const data = await fetch('APU Url', {
    method: 'POST',
    body: JSON.stringify({
      text: 'Hello, world!'
    })
  }).then(res => res.json())

  console.log(data)
}

onMounted(main);
</script>

接下來你打開你的 Chrome 套件，應該就可以正確的看到結果了，恭喜你完成了 Google Apps Script + Google Extension 的實作囉～

Note
Fetch API 是瀏覽器提供的 API，因此你可以直接使用。

那麼這一篇差不多了，我們就先到這邊告一個段落囉～