今日進度6/14：

1. 思考看看有什麼辦法可以簡化用戶輸入個人資訊的步驟，目前要請用戶自己用逗號隔開（女性, 60, 158,1），這樣對用戶來說不太方便。
2. 目前文字看起來很擁擠，不利長輩閱讀。要來研究怎麼從只傳送一個對話泡泡變成傳送多個對話泡泡。
3. 當照片因皺褶、反光等因素導致部分營養標示辨識失敗時，用戶目前只能重新上傳照片，無法手動修正。
   建議解方：加入「手動補齊缺失資訊」的互動流程。

針對「簡化用戶輸入個人資訊的步驟，目前要請用戶自己用逗號隔開（女性, 60, 158 1），這樣對用戶來說不太方便。」。
建議解方：採用「對話式分步引導」。
與其讓用戶一次輸入所有資訊，不如將其拆解成多個簡單的問題，讓用戶只需一步一步回答，大大降低輸入門檻。

• 實作概念：

1. 在 user_data 中新增一個狀態變數（例如 user_data[user_id]['state']），用來記錄用戶目前正在回答哪個問題。
2. 分步提問：當用戶第一次與 Bot 互動或輸入「更新資訊」時，Bot 會先問第一個問題（例如：「請問您的生理性別是？請輸入 M 代表生理男性，F 代表生理女性」）。
3. 循序漸進： 收到回答後，根據狀態更新 user_data，並提出下一個問題。直到所有資訊都收集完成。

• 範例流程：
  Bot: 「哈囉！為了提供更個人化的分析，請先告訴我您的生理性別是？(請輸入 M 代表生理男性，F 代表生理女性)」
  用戶: F
  Bot: 「好的，請問您的體重是多少公斤呢？」
  用戶: 60
  Bot: 「收到！那您的身高是幾公分？」
  用戶: 165
  Bot: 「最後，您通常會攝取整包、半包還是 1/4 包呢？(請輸入 1, 0.5, 0.25)」
  用戶: 0.5
  Bot: 「您的個人資訊已更新成功！現在您可以傳送營養標示圖片給我囉。」

針對改善文字報告可讀性 (多個對話泡泡)
問題點： 目前所有分析結果都集中在一個 LINE 對話泡泡中，文字量大，長輩閱讀起來會感到擁擠和吃力。
建議解方：拆分成「多個邏輯清晰的對話泡泡」。
LINE Bot 支援一次傳送多個訊息物件。我們可以將冗長的報告拆分成幾個短小精悍的區塊，每個區塊一個對話泡泡。

• 實作概念：

1. 訊息列表： 在 analyze_nutrition_core 函數中，將 final_message 的組合邏輯，改為組合成一個 messages 列表，其中每個元素都是一個 TextMessage 物件。
2. 邏輯分段： 將現有的 message_parts 根據資訊的邏輯關聯性進行拆分，例如：
   泡泡1 (總結)： 簡單問候 + 總體攝取量 + 總體健康表情符號。
   泡泡2 (個人資訊)： BMI 和每日基準熱量估計。
   泡泡3 (營養組成概覽)： 營養組成摘要 (例如：蛋白質約為幾顆蛋，碳水化合物約為幾碗飯)。
   泡泡4 (詳細警告 - 如果有)： 具體的超標或不足警告。
   泡泡5 (個人化建議)： Gemini 生成的個人化建議與鼓勵。

不過，這一part在測試的時候出問題了😫
我看後台顯示分析和語音都已生成，但用戶並未收到，研究了一下發現，原來原因是 LINE Messaging API 的單次推播訊息數量限制，導致用戶端未能收到最終報告：「messages ensure this value has at most 5 items」，這表示單次的 PushMessageRequest 最多只能包含 5 個訊息物件。目前的程式碼在生成報告時，總共建立了 5 個 TextMessage 泡泡，加上一個 AudioMessage，總計 6 個訊息，超出了LINE API的限制。

為了解決這個問題，將原先的「總結與問候」和「個人健康概覽」這兩個文字泡泡合併成一個，總數改為4個，這樣加上語音訊息，總數就不會超過5個了。

辨識錯誤問題 (手動輸入缺失部分)
問題點： 當照片因皺褶、反光等因素導致部分營養標示辨識失敗時，用戶目前只能重新上傳照片，無法手動修正。
建議解方：加入「手動補齊缺失資訊」的互動流程。

• 實作概念：

1. 細緻化 OCR 錯誤處理：
   在 parse_nutrition_from_ocr 函數中，如果辨識到某些關鍵欄位（例如「每一份量」、「本包裝含幾份」、或某個主要營養素）缺失，不再直接拋出錯誤，而是返回已辨識的數據和一個缺失欄位的列表。
2. 當 analyze_nutrition_core 函數收到缺失欄位列表時，Bot 會在 LINE 中回應：「偵測到您的營養標示中缺少 [缺失欄位名稱] 資訊，請問是多少呢？」
3. 同樣利用 user_data 中的狀態來追蹤目前正在詢問哪個缺失欄位。

• 用戶手動輸入：
  用戶透過文字訊息輸入缺失的數值。
  重新分析： Bot 收到用戶輸入後，將缺失的數據補齊，然後重新進行營養分析並產生報告。

• 範例流程：
  用戶傳送圖片。
  Bot (LINE): 「我收到了！分析中...」
  OCR 辨識發現「脂肪」數值缺失。
  Bot (LINE): 「偵測到您的營養標示中缺少脂肪資訊，請問每份脂肪是幾克呢？」
  用戶 (LINE): 12.5
  Bot (LINE): 「好的，已補齊脂肪資訊，正在重新分析中...」
  Bot 成功生成完整報告。

[目前的LINE BOT互動長這樣](https://youtube.com/shorts/7YHRXVugGyA?feature=share

明日進度：
因為提前做完很多天的進度，所以問Gemini有沒有優化建議，我覺得這些都很棒耶！
接下來就看看能解決多少囉！

Gem的優化建議

增強 OCR 辨識準確性：
目前的 OCR 邏輯是基於通用模型和關鍵字搜尋。你可以考慮進一步優化 parse_nutrition_from_ocr 函數。例如，可以實作更智能的表格結構解析，或是利用更多圖片預處理技術（如裁剪、銳化營養標示區域），讓辨識結果更精確，減少手動輸入的需求。

數據持久化與用戶歷史記錄：
目前用戶的個人資訊和分析數據在程式重啟後會遺失。你可以導入一個輕量級資料庫（例如 SQLite 或更專業的 Firestore），來儲存用戶的生理性別、體重、身高和過往的營養分析報告。這樣不僅能提供用戶查詢歷史記錄的功能，也能讓 Bot 在每次互動時有更完整的用戶上下文，提供更一致的體驗。

更豐富的 LINE 訊息呈現：
雖然多泡泡訊息已經很棒了，但 LINE 提供了強大的 Flex Message (彈性訊息) 功能。你可以嘗試將營養分析報告以更視覺化、更具互動性的方式呈現，例如條狀圖顯示各營養素佔比、點擊展開詳細資訊等，這會讓報告看起來更專業也更吸引人。

個人化建議的深度與廣度：
Gemini AI 已經提供了很棒的建議。未來可以思考如何讓建議更「智慧」：

考慮用戶的飲食偏好：例如，如果用戶是素食者，Bot 可以推薦植物性蛋白質來源。

長期飲食趨勢分析：如果能追蹤用戶多筆紀錄，Bot 可以分析其長期飲食習慣，並給出基於趨勢的建議（例如：「您最近糖分攝取偏高，建議多選擇無糖飲品。」）。