昨天講完輸入中動畫、Quick Reply、圖文選單跟白名單，line-notion-bot 的功能到這裡全部講完了。今天不拆新的函式，回頭把整支 src/index.js 掃一遍，只回答一個問題：這個 Bot 哪些地方用了 AI，哪些地方我刻意不用。

先講數字。整個檔案裡，真的呼叫模型的地方只有一個，就是 classify 裡面那一行：

const raw = await callAI(env, system, user);

我在檔案裡搜 callAI，除了函式定義，只會在這裡出現一次。也就是說，從收到 webhook 到回覆我，整條流程的 AI 呼叫就只有這一次。callAI 底下雖然有 Mistral 和 OpenRouter 兩層，那是 Day 12 講的備援，對外看起來還是同一次「請模型分類」。

這一次 AI 負責三件事：選分類、給 2 到 4 個標籤、寫 2 到 3 句摘要。這三件事的共同點是沒有標準答案。同一篇文章，我自己分類可能今天丟「技術開發」、明天丟「工具資源」，摘要更不用說。這種判斷我不想自己寫規則，寫了也寫不完，所以交給模型。

其他的地方，我一個一個列給你看。

先從進來的那一端開始。verifySignature 驗證簽章用的是 HMAC-SHA256，一個字元一個字元比對，Day 6 講過。handleEvents 的白名單比的是 userId，Day 16 講過。這兩關是安全，不是判斷，答案只有過或不過，沒有模型插手的空間。

再來是指令跟搜尋，Day 15 整篇都在講這塊。parseCommand 靠 startsWith 比對關鍵字，handleSearch 是一串 if，searchNotion 是抓最近 100 筆自己用 includes 比字串。我當時的理由是，刪除、標待辦、改分類這些動作，我要的是照字面執行，一個字都不想被詮釋。

然後是 AI 前後的那兩步。進 AI 之前，fetchReadable 把內文截在 6000 字，getExistingTags 去 Notion 撈最近 100 筆的既有標籤。這兩步都沒有用 AI，一個是切字串，一個是查資料庫去重。有意思的是，它們雖然不是 AI，卻是在決定 AI 看到什麼。內文給多少、既有標籤給哪些，都是我在 prompt 外面先排好的。

AI 回來之後，也是規則在把關。看 classify 最後回傳的那段：

return {
  title: parsed.title || url,
  category: CATEGORIES.includes(parsed.category) ? parsed.category : '生活其他',
  tags: Array.isArray(parsed.tags) ? parsed.tags.slice(0, 4) : [],
  summary: parsed.summary || '',
};

標題沒給就用網址，分類不在七個裡面就改成「生活其他」，標籤不是陣列就給空陣列，多了就只留前 4 個。模型說的每一個欄位，進 Notion 之前都先過一遍我的檢查。JSON 解析壞掉的三層容錯（Day 10）也是同一個思路：模型輸出的東西我不直接信。

最後寫進 Notion 那一步，重複網址查重（Day 14）靠的是 findPageByUrl，用 Notion API 的 url.equals 比對，不是請模型判斷「這兩篇是不是同一篇」。

這樣掃完，我自己歸納出一條分界線：答案有標準的，用規則；答案沒標準的，才用 AI，而且 AI 的輸出要被規則包起來。 前面幾天都是在講個別的功能，到這邊才算說得清楚為什麼它們長這樣。

不過這條線我也不是每個地方都守得很乾淨，有兩個地方要老實講。

第一個是重複網址。你看 handleTextMessage 的順序：先 classify，再 createNotionPage，查重是在 createNotionPage 裡面才做的。所以我同一個網址傳第二次，Bot 會先花一次 AI 呼叫重新分類，然後才發現這篇已經存過、改成更新。查重其實可以搬到 AI 前面，重複的網址直接省掉模型那一步。現在的寫法等於每次重傳都會重新分類一次，更新時還會在頁面底下補一段「（重新分類更新）」的摘要，算是副作用，只是它確實多花了一次額度。

第二個是規則的缺口。Day 15 提過，parseCommand 沒有轉小寫，「Todo」不會被認成指令，而搜尋那邊有轉。同樣是規則，兩邊的處理不一致。用規則換來的可預測性，前提是規則自己寫對，這點我沒辦法推給模型。

另外整份程式沒有任何自動化測試，這在 CLAUDE.md 的技術債裡有記。規則寫死的好處是行為看程式就知道，但沒有測試的話，改一個地方有沒有弄壞別的，還是得自己手動傳訊息確認。

回頭看這十幾天，我對「AI 應用」的感覺跟剛開始不太一樣。一開始我以為要做的是怎麼把 AI 用好，做完才發現花最多力氣的地方，是決定哪裡不用它，還有它說出來的東西要怎麼收口。模型那一行呼叫反而是整個檔案裡最短的部分。

第二部到這裡結束。明天開始進第三部，換 kid-english-ig-carousel，先從一個問題談起：我不會設計，為什麼還能發 IG，還把圖卡流程寫成一個 Skill。