把 AI 的回應轉成前端或資料庫可用的格式。

今日主題：

在程式世界裡，不同的部分說著「不同語言」。
AI 給的答案可能是句話、前端要的是按鈕、資料庫要的是表格。
「Interface Adapter」（介面轉換器）就像一個翻譯魔法師，
讓他們能聽懂彼此，和平合作。

範例故事：

小美是三國語言學校的翻譯員。
有一天，日本老師說：「おはよう！」
美國學生聽不懂，小美馬上翻譯成「Good morning!」；
台灣學生又聽不懂，小美再說一次：「早安！」。

同樣的內容，但不同的人要不同的語言。
小美就像程式裡的 Interface Adapter，
幫不同世界的角色「轉譯」訊息，讓大家都能溝通。

在程式中的應用是什麼？

在 AI 程式中，我們常會遇到：

• AI 回傳一長串文字；
• 前端需要整理成卡片；
• 資料庫則只要存結果。

這時候「Adapter」會負責轉換。

例如：

// AI 回傳的資料
const aiResponse = {
  message: "天氣晴朗，適合出去散步！",
  confidence: 0.95
};

// 介面轉換器：把 AI 資料轉成前端格式
function aiToFrontend(ai) {
  return {
    text: ai.message,
    mood: ai.confidence > 0.9 ? "Sunny" : "Cloudy"
  };
}

// 介面轉換器：把 AI 資料轉成資料庫格式
function aiToDatabase(ai) {
  return {
    content: ai.message,
    createdAt: new Date().toISOString()
  };
}

console.log(aiToFrontend(aiResponse));
// { text: "天氣晴朗，適合出去散步！", mood: "Sunny" }

console.log(aiToDatabase(aiResponse));
// { content: "天氣晴朗，適合出去散步！", createdAt: "2025-10-08T..." }

這樣，AI、前端、資料庫就能各取所需，不吵架。

小結與一個思考問題：

Interface Adapter 是程式裡的「翻譯魔法」，
幫不同世界的資料找到共通語言。
它不改內容，只改「說法」，讓合作更順暢。

思考問題：

如果你是一個翻譯魔法師，要讓人類跟 AI 更好合作，
你覺得哪些詞需要「特別翻譯」才能避免誤會？