昨天整理好了「知識櫃檯」的收信流程，今天我循著尋寶圖來到了一座會說話的蘑菇屋。
這裡住著一位小夥伴，他不只是管家，還能主動幫我查找知識、回覆問題，甚至在有新鮮資訊時，輕輕推開窗戶提醒我。

這就是今天的挑戰——把 Line Bot 打造成專屬的智慧助手，讓知識不再只是靜態收藏，而是活生生的互動夥伴。

技術拆解：收信櫃台升級為解惑屋

昨天我們煉成了隨手藏書術：

1. 使用者傳訊 → LINE Bot 收到訊息第一時間先作訊息分流 → 判斷是指令、文字還是圖片
2. 若為文字、圖片： Gemini 分析並彙整到 Google Sheet 知識庫，同步存檔；

今天的流程比昨天複雜，我們加入了指令的互動元素，讓它更有魔法感：

1. 若為指令：到知識庫翻找資料 + 關鍵字篩選

　- 流程設計概念為：知識庫中篩出符合指令資料，
　 加上Edit Fields節點篩出回傳給LINE Bot需要的元素replyToken

2. 回傳訊息 → LINE Bot 將摘要、連結或結構化資料回傳給使用者

　- 當我輸入旅遊主題，LINE Bot便自動幫我從知識庫中找出相關資料並且回傳

亮點在於：知識庫不再只是被動存放，而是能主動互動，隨時回答問題、提供行動建議，讓知識真正變成智慧助手。

指令設計：冒險裡的明燈

為了讓小夥伴更聰明，我設計了幾組 command，就像冒險中的「明燈」：
依照 Where + When + How + Action 四層結構，讓查找有跡可循，讓每一次查詢都有清楚方向與操作行動。

　- 舉例來說，當我輸入 /ai /now，便會收到小夥伴回傳最近一周AI領域新鮮事

這些 command 就像一把把鑰匙，幫我快速打開知識櫃子，讓 LINE Bot 能根據使用者需求即時回應。

今天解鎖的新技能：

🍄 智慧夥伴召喚術：LINE Bot 不只收信，還能根據指令回覆問題
🍄 指令明燈設計：Where + When + How + Action 四層結構，讓查找有跡可循
🍄 互動式知識庫：從被動存檔 → 主動回應 → 智慧推播

小結：

今天挑戰的核心是，讓知識系統從「收納」走向「互動」。
知識不再是靜態倉庫，而是一位智慧助理，住在我的 LINE Bot 蘑菇屋裡，隨時待命。