今天的重點是把鼓勵語句生成功能接上 GLM-4.6（Hugging Face Inference，Novita provider），整個流程都放在後端處理，避免金鑰外洩。產出必須短、溫暖、可行，前端畫面只留下繁體中文。

後端整合

改成用 @huggingface/inference 的 InferenceClient 做 chat completion，系統提示詞固定成「教練風格、1–2 句、別提問、別用 emoji」。
環境變數控制：HUGGINGFACE_API_KEY、HF_TEXT_MODEL_ID（預設 zai-org/GLM-4.6）、HF_TEXT_PROVIDER（預設 novita）、HF_TEXT_SYSTEM_PROMPT。
Client 做了快取，不會每次都重新建連線。完整流程：接到 prompt → 英文短句 → 翻譯中文 → 轉繁體 → 回傳。

繁體輸出處理

翻譯依然走 Hugging Face 模型，最後再用 chinese-conv 做簡→繁。遇到 vercel dev 不吃第三方 .ts 輸出，就從 chinese-conv/dist 匯入，順便補了型別宣告。

Serverless API

• /api/encouragement：文字生成功能（英文→翻譯→繁體化），有錯誤處理、逾時、token 檢查。
• /api/encouragement-image：維持原本影像生成功能，另外擴充 VercelRequest 支援 rawBody。

以/api/encouragement 為範例；點選生成鼓勵語句後

以下以是API回傳的內容(Response懶的擷@@)

TypeScript 與相依修補

• 加上 @vercel/node 解決型別來源問題。
• TEXT_PROVIDER 明確標註成 InferenceProviderOrPolicy。
• VercelRequest 擴充型別支援 rawBody。

今天的成果

• GLM-4.6 成功整進專案，金鑰安全。
• 前端只顯示繁體鼓勵句，畫面乾淨。
• 文字與圖片 API 在本機（Vite + Vercel Dev）都能正常運作。

下一步

串流回應（逐字顯示）、速率限制，還有前端UX優化