鐵人檔案
本系統利用大型語言模型建立情境式英文學習環境，使用者可輸入想練習的生活或工作情境，由 AI 自動生成角色與對話內容。在對話過程中，系統即時分析使用者的英文表達，提供文法修正、較自然的母語者說法與實用詞彙，並於對話結束後透過自動化流程產生個人化學習報告。
開場：先想清楚要做什麼，再動手寫 前十天把地基打完了——AI 的原理、Prompt 怎麼寫、n8n 怎麼串、系統之間怎麼靠 API 和 JSON 溝通。今天是進...
開場：想清楚需求之後，換一個問題卡住我 Day 11 把「中文情境 → 自然英文」的功能需求拆解完之後，滿心以為可以直接開始寫 Prompt 了。結果一坐下來就...
開場：把兩天的準備兜成一份真正能用的東西 Day 11 想清楚了功能需求，Day 12 定下了角色設定和回答規則。今天終於要把這些準備兜起來，寫出「中文情境 →...
開場：一個情境跑得通，不代表每個情境都跑得通 Day 13 寫完第一版 Prompt，拿一兩個情境測試,看起來還不錯。但我心裡其實有個疑慮：我測的都是「咖啡廳點...
Day 8、Day 9 已經認識過 API 和 JSON 的基本概念，今天照理說不算全新的東西。但今天正式進入第三階段——接下來要動手做 FastAPI 後端、...
開場：從「想」到「按下 Send」 Day 15 把 API、JSON、GET/POST 的概念重新理了一遍，今天要把這些理論實際「打」出去看看。工具是 Pos...
Day 16 用 Postman 呼叫別人做好的 API，今天要往前一步——認識 FastAPI，這是接下來要用來自己動手寫後端 API 的工具。角色正式從「呼...
Day 16 用 Postman 呼叫別人做好的 API，今天要往前一步——認識 FastAPI，這是接下來要用來自己動手寫後端 API 的工具。角色正式從「呼...
這幾天把後端那條線摸過一輪——FastAPI 的概念、路由、資料模型都理清楚了。今天要切到另一條線：使用者實際會看到、會操作的畫面要怎麼做。這塊完全是新的領域，...
這幾天把後端那條線摸過一輪——FastAPI 的概念、路由、資料模型都理清楚了。今天要切到另一條線：使用者實際會看到、會操作的畫面要怎麼做。這塊完全是新的領域，...
