在專案開始前，我們需要先寫一份專案規劃書，也可以請 AI 協出生成一份完整規格書，內容大致如下：

1. 專案背景與動機

在數位產品競爭激烈的時代，App 的下載量與留存率固然重要，但更關鍵的是理解使用者的體驗與心聲。現有的產品數據只能回答「發生了什麼」，卻無法解釋「為什麼會發生」。而使用者評論往往蘊含大量關鍵訊息，卻因數量龐大難以人工消化。

本專案想要達成兩件事：

• 建立一套 AI 驅動的評論分析系統，自動化收集與整理 App 評論。
• 將零散的評論資料轉化為可操作的產品洞察，支援產品迭代與客服決策。

2. 專案目標

• 建立一個可持續運行的評論收集機制（App Store + Google Play）。
• 建立 NLP 分析模組，實現情感分析、主題分群、關鍵字熱度追蹤。
• 打造可視化 Dashboard，供產品、客服隊快速使用。
• 在 30 天內完成 MVP（最小可行性產品），並提供洞察分析。

3. 專案範疇

• 評論資料自動收集
• 資料清理與前處理
• NLP 模型應用
• Dashboard 原型製作
• AI 自動摘要評論趨勢

４. 專案時程（30 天）

第 1 週：需求確認與資料收集

• 確認目標與範疇
• 開發評論爬取程式
• 初步資料探索 (EDA)

第 2 週：資料處理與模型訓練

• 資料清理
• 使用 BERT 模型進行訓練
• 自定義主題分群方法

第 3 週：Dashboard 設計

• Dashboard 初版開發
• 評論數與評論星等追蹤功能

第 4 週：系統開發與測試

• 使用 AI 進行系統開發
• 系統測試與迭代

完成上述的階段後，最終我們就完成 MVP 以及一份簡單的洞察分析！