虛擬環境

為什麼需要虛擬環境呢?

有時候 A、B 兩專案有各自不同的環境條件，為了不互相影響就需要虛擬環境來隔絕啦~

程式碼：

python -m venv venv     #建置虛擬環境
venv\Scripts\activate   #進虛擬環境

專案套件依賴清單 (requirements.txt)

• Google GenAI 官方 SDK (用於呼叫 Gemini API)
  google-genai==2.20.0
• 環境變數管理工具 (用於讀取 .env 檔案中的 API Key)
  python-dotenv==1.2.3

API

專案使用的是Gemini API

至於為什麼要用Gemini API 呢，因為有以下優點：

1. 免費額度：最大的優點！ 身為客家工程師，有免費的資源當然是善用到底阿。
   Gemini API 提供 Google AI Studio 免費層（Free Tier），讓開發者免綁信用卡即可快速測試與建立 MVP 原型。
2. **超長 Context Window：**支援高達 100 萬至 200 萬以上的 Token 上下文視窗，可以一次性丟入整本厚書、數千行程式碼庫、甚至是長達 1–2 小時的完整影片進行分析與摘要。
3. 原生多模態理解：從底層設計就同時支援文字、圖片、音訊及影片輸入，無需透過多個第三方模型轉換即可直接分析複雜的影音或圖表內容。

拿到 Gemini API KEY 之後，就可以開始呼叫 API 來寫程式囉！

測試test.py：

千萬記得要把GEMINI金鑰藏好

如果用的是付費版，要是手滑 push 到 GitHub，保證幾分鐘內就被爬蟲抓去爽用，隔天起來帳單直接讓你哭出來！記得塞進 .env 加上 .gitignore，省得荷包大失血。
雖然我這次是用免費的，但為了養成良好習慣，這次一樣把金鑰藏好 ：D