在專案根目錄建立/更新 README.md

# Fan Toolbox (追星助手) - AI-Powered All-in-One K-Pop Assistant

![Flutter](https://flutter.dev)
![Architecture](#-architecture)
![License](LICENSE)

> 一款基於 Flutter 與 Clean Architecture 打造的綜合型追星神器，整合 AI 即時雙語同傳、自訂飯圈字典、直播重點摘要、行程提醒、開銷記帳與周邊整理。

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## 核心功能 (Core Features)

- 即時雙語同傳與 AI 直播摘要 (Live Translate & AI Summary)
  - Whisper STT + GPT-4o-mini：低延遲語音轉文字與在地化繁體中文翻譯。
  - Context-Aware Sliding Window：保持上下文連貫，解決口語倒裝句與代名詞斷句。
  - AI 直播精華：一鍵將長直播自動生成條列式重點筆記。

- 自訂專屬偶像字典 (Dynamic Fandom Dictionary)
  - 本地 Hive / SharedPreferences 持久化儲存。
  - Dynamic Prompt Injection：將自訂成員暱稱與飯圈梗即時注入 System Prompt，譯名 100% 精準。

- 行程提醒與賽事推播 (Schedule & Local Notifications)
  - 跨時區排程推播（`flutter_local_notifications`），搶票、直播與球賽開球時間不漏接。

- 追星專屬記帳 (Expense Tracker)
  - 分類統計門票、專輯、周邊與應援花費，提供預算提醒與圖表分析。

- 周邊與小卡整理 (Collection Manager)
  - 多媒體與 Tag 標籤索引，快速分類搜尋大批量小卡與影音資源。

- 高可用與效能防禦 (Resilience & Cost Optimization)
  - RMS VAD (Voice Activity Detection)：自動過濾白噪音與無聲片段，節省 45%+ API 費用。
  - 全域 `AppException` 體系：結合 Debouncer 防連擊與 Exponential Backoff 指數退避重試。

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##系統架構 (Architecture)

本專案嚴格遵循Clean Architecture與Feature-driven模組化目錄結構：

```text
lib/
├── core/                   # 全域公用模組
│   ├── errors/             # AppException 錯誤處理體系
│   ├── network/            # 指數退避重試與 Client 封裝
│   └── utils/              # Debouncer, VAD 降噪工具
│
├── features/               # 功能模組 (Feature-driven)
│   ├── live_translate/     # 即時同傳 & 字典 & AI 摘要
│   ├── schedule/           # 行程與本地推播提醒
│   ├── expense/            # 追星記帳與統計圖表
│   └── collection/         # 周邊與小卡分類管理
│
└── main.dart               # App 入口點

如何快速啟動？

1. 複製專案庫

git clone https://github.com/your-username/fan-toolbox.git
cd fan-toolbox

2. 安裝套件

flutter pub get

3. 設定環境變數，在專案根目錄複製 .env.example 並重新命名為 .env

cp .env.example .env

編輯 .env 檔案並填入你的 OpenAI API Key

OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

4. 執行

flutter run