昨天我們成功讓系統與 Gemini 連線，並在畫面上顯示了 AI 的回覆。不過，你可能會發現 Gemini 給的建議有點像「複讀機」，只是把我們輸入的時間和藥名換句話說，最後加上一句早日康復。

結合醫學資訊的專業思維與程式邏輯，我們完全可以讓這個小工具具備臨床助理的雛形。今天我們要透過提示詞工程 (Prompt Engineering)，重新設定 Gemini 的大腦，讓它學會判斷潛在的用藥風險並給出實用的衛教資訊。

什麼是 Prompt Engineering？
Prompt (提示詞) 就是我們對 AI 下的指令。一個優秀的系統提示詞通常包含四個核心元素：

1. 角色 (Persona)：賦予 AI 一個專業身分。
2. 脈絡 (Context)：提供背景資訊（例如使用者的用藥清單）。
3. 任務 (Task)：具體指示 AI 要做什麼（檢查交互作用、給予衛教）。
4. 格式 (Format)：限制 AI 的輸出長度與語氣。

Step 1：重構 aiService.js 的 Prompt
打開 src/services/aiService.js，找到我們昨天寫的 prompt 變數。我們要將原本簡單的幾句話，升級成具備結構化指令的版本。
將 const prompt = ... 的整段程式碼，改寫成以下內容：

再次進到AI分析之後會根據我們改過的提示詞出現跟昨天不一樣的結果