✏️【本日實作紀錄：API Key 申請與系統環境設定】

1. 申請 Google Gemini API Key（免付費）：在 Google AI Studio 建立開發金鑰，準備用 Python 串接 Google VLM。（請妥善保存這個 Key，創建好之後，跳出來的帳號及密碼請選擇拍照或備份，記得切勿外洩你個人資訊，之後 Python 串接 VLM 會用到。）
   🔗 https://aistudio.google.com/api-keys （點擊此連結去創建鑰匙）

   步驟 1：點擊右上角的「建立API鑰匙（Create API Key）」
   
   步驟 2：接著點擊「取鑰匙名稱(Create a new Key)」，再選擇「創建專案（Create project）」。
   記得創建時的專案名稱取名為（PrescriptionVLM）
   
   步驟 3：創建好後，重新點擊「選擇一個導入的項目（Choose an imported project）」，並且選擇剛剛創建好的新專案「處方VLM（PrescriptionVLM）」。
   

2. 建立專案開發目錄：在自己電腦的桌面上新建 PrescriptionVLM 資料夾。
   

3. 設定 Git 版本控制：執行 git init 初始化，推送到 GitHub，確保程式碼與資料能同步。
   🔗 https://github.com （若尚未註冊過GitHub帳戶，可以先點擊此連結去註冊帳號。）

先進入終端機：

❗️確保路徑在 PrescriptionVLM 資料夾❗️

1.初始化本地 Git：

git init

2.新增 GitHub 遠端連線：

git remote add origin https://github.com/"去掉雙引號 改輸入你的GitHub名稱"/PrescriptionVLM.git

3.切換主要分支名稱：

git branch -M main

4.追蹤所有檔案並進行第一次 Commit：

git add .

git commit -m "保留雙引號 改填寫自己要記錄的標記 ex.鐵人賽第一天"

5.推送到 GitHub 雲端：

git push -u origin main

一、 前言與題目初衷

高齡人口用藥安全是當前社會的重要問題。許多銀髮族每天需要服用多種慢性病藥物，但藥袋上的醫囑、用法與警語對於視力退化或識字能力有限的長輩來說很難理解。

傳統 App 加 OCR 技術可以掃描藥袋，但有實際限制。藥袋常有摺痕、反光或排版複雜，導致 OCR 識別錯誤。更重要的是，OCR 只能識別字元，無法理解文字背後的語義和醫療邏輯。它無法把「每日三次，飯後服用」這類專業用語轉成長輩聽得懂的說法，本專案旨在解決這個問題。

二、 為什麼選擇 Google VLM （視覺語言模型)？

VLM（Vision Language Model，視覺語言模型）是多模態 AI 技術。Google 的模型（Gemini / Gemma 系列）能同時處理視覺和文字。

相比傳統 OCR，VLM 的優勢是：它可以在藥袋有摺痕或模糊時，根據上下文推斷正確的藥名與劑量；它不只讀字，還能把生硬的醫囑改寫成白話；它可以分析藥丸的外觀（顏色、形狀）與文字說明，降低拿錯藥的風險。

三、 系統核心架構與 30 天目標

接下來 30 天要建立一個端到端的系統：

Python 後端：架設 RESTful API、呼叫 Google VLM、轉換語音檔（TTS）、管理 SQLite 用藥歷史，以及透過 LINE Notify 推播給家屬。

Android 前端：為高齡使用者設計無障礙 UI（大字體）、支援拍照上傳、即時語音播報，以及用 AlarmManager 設定吃藥提醒。

四、 本日小結與明日預告

今天確立了題目方向，完成了 API Key 申請與開發環境設定。

明天（Day 02），我們將畫出系統架構圖，說明 Android 前端與 Python 後端如何協同運作。