前言：

在過去幾天，我的哲學 AI 平台概念逐漸成型：卡牌化設計、哲學引導、情境模擬，讓使用者能探索自我、理解困境。然而理念與設想只是第一步，今天我將挑戰自己，把想法落地，設計出一個最小可行產品（Minimum Viable Product, MVP），以便實際測試平台的可行性與互動效果。

一、MVP 的核心模組：

我將平台拆解為三個核心模組，每個模組都是構建哲學互動體驗的基石：

1. 卡牌選擇模組

使用者能在平台中選擇不同類型的卡牌，包括「困境卡」、「哲學引導卡」、「行動卡」。
每張卡牌都明確標示所對應的問題類型，例如工作壓力、人際疏離或自我焦慮，讓使用者能根據當下狀態選擇。

例如，使用者選擇「職場壓力」卡牌後，系統會自動連結柏拉圖或斯多葛哲學家的引導問題，讓對話從困境出發，逐步進入哲學思辨。

AI 對話模組
這是平台的核心，也是哲學引導的靈魂所在。

AI 對話模組的設計原則：

a. 循序提問：先探討日常問題，再延伸至哲學概念，最後引導使用者自我反思。
b. 保持中立：不給出直接答案，而是促使使用者自己探索思維。
c. 多元哲學回應：使用者可切換不同哲學家視角，如柏拉圖、尼采、莊子等，增強思考多樣性。

例如，使用者抽到「焦慮考試」卡牌後，AI 可能先問「你覺得考試焦慮是因為壓力還是自我期待？」再逐步引導到哲學層面，如「莊子會如何看待外在標準對自我的影響？」

2. 情境資料庫模組

儲存不同情境的卡牌內容與對話範例，便於平台持續擴展。
使用者每次對話都能隨機匹配適合的情境與哲學引導，保證互動的多樣性與個人化。
例如，平台可在「人際孤立」情境中隨機選擇尼采與蘇格拉底的哲學問題，使使用者每次體驗都不同。

二、技術實現策略：

1. 前端界面

使用者操作需簡單直觀：點擊或拖拉卡牌選擇困境，透過對話框與 AI 互動。
卡牌可使用顏色或圖像標示不同類型，如紅色代表焦慮，藍色代表困惑，增加視覺辨識度。

2. 後端對話引擎

導入免費生成式 AI，如 ChatGPT 或 Character AI 作為對話核心。
設計提示詞模板（prompt template），控制 AI 回答的哲學深度與引導風格，確保回應具有思辨性而非簡單回答。

3. 資料存取與安全

使用者的對話資料可選擇匿名儲存，或僅在本地端保留，保護隱私。
若日後進行研究，需確保資料經過脫敏處理，不會暴露個人資訊。

三、Day 14 的實驗目標：

驗證卡牌選擇 → AI 對話的流程是否順暢。
測試不同哲學家視角是否能提供多元思考。
收集使用者對操作界面、卡牌分類、AI 提問方式的回饋，作為平台迭代依據。

四、MVP 的挑戰：

1. 哲學內容如何簡化又保持深度
   解法：將抽象概念轉化為生活情境問題，並逐步引導至哲學思維。

2. AI 回應一致性
   解法：利用提示詞模板控制語氣、深度與哲學觀點一致性。

3. 互動體驗與技術限制
   解法：先以簡單網頁呈現 MVP，後續再逐步加入視覺化、動畫或多媒體。

結論：

將抽象理念落地為可操作的技術雛形，平台不再只是概念，而能進行實際互動。
MVP 的設計理念是「簡單、可測試、可迭代」，讓使用者在最小化的版本中，仍能體驗哲學對話的深度。接下來，焦點將轉向如何提升互動感與使用者體驗，確保平台不僅能對話，也能引導使用者進入深度反思。