前言：寫程式前，當自己的系統架構師
很多初學者寫程式容易想到什麼寫什麼，最後導致程式碼亂成一團、難以維護，甚至因為API調用方式不對而白白花了一堆錢。身為預算有限的大學生，我們要讓系統運作得穩定，也不會花到冤枉錢。

一、自動化系統的「三層架構」
這套系統的核心思想是以模組化，將整個流程拆解為三大區塊：輸入層 ➔ 核心處理層 ➔ 輸出層。
1.輸入層
負責收集與獲取原始資料。對於大學生來說，來源主要有：

• 文件檔案：教授發的 PDF 論文、上課 PPT、期末報告講義。
• 影音與語音：課堂錄音檔（.mp3 / .m4a）。
• 網路與訊息：學校Gmail 郵件
  2.核心處理層
  這是系統的大腦，利用 Python 進行資料前處理與 AI 模型呼叫：
• Text Extractor： 將 PDF 或網頁轉為乾淨的純文字。
• Prompt Engine： 將文字組合成結構化的 Prompt（提示詞）。
• LLM API： 呼叫生成式 AI 模型（OpenAI / Gemini / Claude）進行重點摘要、翻譯或結構化解析。
  3.輸出層
  處理完的資訊不能只是印在終端機，必須送到我們每天都會看的工具裡：
• Notion： 自動建立結構化的筆記資料庫。
• LINE Bot： 傳送即時重點通知與每日 Task 提醒。
• Markdown： 自動儲存成 .md 檔案，方便未來匯入 Obsidian 或個人博客。

二、學生黨零預算全免費工具鏈選擇
要達到真正的零支出，關鍵在於善用各大平臺提供的免費開發者額度與本地開源套件：

• 日常摘要與訊息處理可使用Google Gemini
• 上課錄音檔轉文字使用本地端開源openai-whisper
• 筆記庫與即時通知使用Notion API + LINE Messaging API

三、結語與明日預告
搞懂了這套零預算系統架構，就會徹底打破了玩AI很貴的迷思。接下來的 28 天，將會用這套免費工具鏈，一步步把它實作成強大的個人自動化系統！
明天將正式動手建立開發環境！我會帶大家手把手：
1.申請 Google Gemini 免費 API Key。
2.建立 Python 專案架構與 .env 機密隔離機制。
3.寫出第一支安全的 Python 測試腳本！