鐵人檔案
單鐵的人生如履薄冰！這是一場將程式碼與汗水結合的 30 天鐵人挑戰。本專案以 Build on Google AI 為核心概念，打造具備大腦的馬拉松教練 APP 「KAKERU」。透過 React Native 雙平台架構的實作介面，搭配 GCP 無伺服器 Java 後端。Gemini API 將依據使用者需求，提供客製化課表、跑後數據分析。帶領讀者走過架構設計、API 串接、金鑰管理到 UI 體驗優化，體驗專屬 AI 教練從無到有的誕生過程。你說能走到最後嗎？
前言：告別「在我的電腦上明明可以跑」 經過前 10 天的奮戰，AI 教練 KAKERU 的 API 已經具備了邏輯、記憶力與防禦機制。本地端開發也算告一段落！...
前言：把本地的模擬，轉化為雲端上的真實場景 經過前 11 天的淬鍊，Kakeru AI 教練 API 已經在本地端化身為一個極度輕量、安全的 Docker Im...
前言：別讓自動擴展變成破產機器：實作 Cloud Run 雙重防護 Cloud Run 的強大之處在於「無極限自動擴展 (Autoscaling)」，但若了解的...
前言：為什麼選擇 React Native？ 經過前面 13 天的奮戰，我們位於 GCP 雲端的 AI 大腦已經準備就緒，不僅能精準吐出 JSON 格式的馬拉松...
前言：單頁 APP 是不夠的，我們需要導覽列！ 昨天我們完成了「KAKERU」的第一個首頁畫面。有讀者一定有發現，畫面底部出現了一個非常有質感的黑色懸浮導覽列！...
前言：AI 教練也需要認識你 在 Day 9 設計後端 Prompt 範本時，我們預留了 {{TARGET_RACE}}（目標賽事）與 {{CURRENT_LE...
前言：雙A連線，讓手機 APP 與雲端 API 連線 經過前面的努力，目前手機 APP (React Native + Expo) 已經建立好跑者的個人設定與課...
前言：資料拿到了，但 APP 重開就失憶？ 在昨天的實作中，我們成功地將「個人檔案頁」與「課表頁」的職責分離，並順利透過 Cloud Run 拿到了 AI 為東...
前言：骨架有了，現在為它注入靈魂 在 Day 17 時，我們已經勾勒出了課表頁面的基本輪廓；昨天 (Day 18) 更是透過 Zustand 成功打造了 APP...
前言：計畫永遠趕不上變化，靜態課表的死穴 昨天成功把 JSON 轉化為極具質感的課表 UI。看著 4 週訓練計畫，感覺跑者隨時都可以準備跑了。但在實際狀況裡，備...
