diff --git a/note/AI句子分析規格/AI分析API技術實現規格.md b/note/AI句子分析規格/AI分析API技術實現規格.md
new file mode 100644
index 0000000..af1de13
--- /dev/null
+++ b/note/AI句子分析規格/AI分析API技術實現規格.md
@@ -0,0 +1,815 @@
+# AI分析API技術實現規格
+
+## 📋 **文件資訊**
+
+- **文件名稱**: AI分析API技術實現規格
+- **版本**: v2.0
+- **建立日期**: 2025-01-25
+- **最後更新**: 2025-01-25
+- **負責團隊**: DramaLing後端技術團隊
+- **對應產品需求**: 《AI句子分析功能產品需求規格》
+
+---
+
+## 🛠 **技術架構概述**
+
+### **系統架構設計**
+```yaml
+分層架構:
+  - API Gateway: 認證、限流、路由
+  - Controllers: HTTP請求處理、參數驗證
+  - Services: 業務邏輯、AI整合
+  - Data Access: 資料庫操作、快取管理
+  - External APIs: AI服務、第三方整合
+
+技術棧:
+  - 語言: C# / .NET 8
+  - 框架: ASP.NET Core Web API
+  - AI服務: Google Gemini 1.5 Flash
+  - 資料庫: SQLite (開發) / PostgreSQL (生產)
+  - 快取: Redis (生產) / In-Memory (開發)
+  - 監控: Application Insights
+```
+
+### **核心設計原則**
+- **單一職責**: 每個服務類別職責明確
+- **依賴注入**: 基於介面的鬆耦合設計
+- **配置外部化**: 強型別配置管理
+- **錯誤恢復**: 重試機制和降級策略
+- **可觀測性**: 結構化日誌和健康檢查
+
+---
+
+## 📡 **API端點設計**
+
+### **核心分析端點**
+
+#### **POST /api/ai/analyze-sentence**
+**功能**: 智能英文句子分析
+
+**請求格式**:
+```json
+{
+  "inputText": "She just join the team, so let's cut her some slack until she get used to the workflow.",
+  "analysisMode": "full",
+  "options": {
+    "includeGrammarCheck": true,
+    "includeVocabularyAnalysis": true,
+    "includeTranslation": true,
+    "includeIdiomDetection": true,
+    "includeExamples": true
+  }
+}
+```
+
+**回應格式**:
+```json
+{
+  "success": true,
+  "processingTime": 2.34,
+  "data": {
+    "analysisId": "uuid-string",
+    "originalText": "原始輸入文本",
+    "grammarCorrection": {
+      "hasErrors": true,
+      "correctedText": "修正後文本",
+      "corrections": [
+        {
+          "position": { "start": 9, "end": 13 },
+          "error": "join",
+          "correction": "joined",
+          "type": "時態錯誤",
+          "explanation": "第三人稱單數過去式應使用 'joined'",
+          "severity": "high"
+        }
+      ]
+    },
+    "sentenceMeaning": "中文翻譯",
+    "vocabularyAnalysis": {
+      "word": {
+        "word": "詞彙",
+        "translation": "中文翻譯",
+        "definition": "英文定義",
+        "partOfSpeech": "詞性",
+        "pronunciation": "/IPA發音/",
+        "difficultyLevel": "A1-C2",
+        "frequency": "high/medium/low",
+        "synonyms": ["同義詞陣列"],
+        "example": "例句",
+        "exampleTranslation": "例句翻譯"
+      }
+    },
+    "idioms": [
+      {
+        "idiom": "cut someone some slack",
+        "translation": "對某人寬容一點",
+        "definition": "to be more lenient or forgiving",
+        "pronunciation": "/發音/",
+        "difficultyLevel": "B2",
+        "frequency": "medium",
+        "synonyms": ["be lenient", "give leeway"],
+        "example": "例句",
+        "exampleTranslation": "例句翻譯"
+      }
+    ],
+    "metadata": {
+      "analysisModel": "gemini-1.5-flash",
+      "analysisVersion": "2.0",
+      "processingDate": "2025-01-25T10:30:00Z"
+    }
+  }
+}
+```
+
+#### **GET /api/ai/health**
+**功能**: 服務健康檢查
+
+**回應格式**:
+```json
+{
+  "status": "Healthy",
+  "service": "AI Analysis Service",
+  "timestamp": "2025-01-25T10:30:00Z",
+  "version": "2.0",
+  "dependencies": {
+    "geminiApi": "healthy",
+    "database": "healthy",
+    "cache": "healthy"
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 🤖 **AI集成架構**
+
+### **Prompt工程設計**
+
+#### **核心Prompt模板**
+```text
+You are an English learning assistant. Analyze this sentence and return ONLY a valid JSON response.
+
+**Input Sentence**: "{inputText}"
+
+**Required JSON Structure:**
+{
+  "sentenceTranslation": "Traditional Chinese translation of the entire sentence",
+  "hasGrammarErrors": true/false,
+  "grammarCorrections": [
+    {
+      "original": "incorrect text",
+      "corrected": "correct text",
+      "type": "error type (tense/subject-verb/preposition/word-order)",
+      "explanation": "brief explanation in Traditional Chinese"
+    }
+  ],
+  "vocabularyAnalysis": {
+    "word1": {
+      "word": "the word",
+      "translation": "Traditional Chinese translation",
+      "definition": "English definition",
+      "partOfSpeech": "noun/verb/adjective/etc",
+      "pronunciation": "/phonetic/",
+      "difficultyLevel": "A1/A2/B1/B2/C1/C2",
+      "frequency": "high/medium/low",
+      "synonyms": ["synonym1", "synonym2"],
+      "example": "example sentence",
+      "exampleTranslation": "Traditional Chinese example translation"
+    }
+  },
+  "idioms": [
+    {
+      "idiom": "idiomatic expression",
+      "translation": "Traditional Chinese meaning",
+      "definition": "English explanation",
+      "pronunciation": "/phonetic notation/",
+      "difficultyLevel": "A1/A2/B1/B2/C1/C2",
+      "frequency": "high/medium/low",
+      "synonyms": ["synonym1", "synonym2"],
+      "example": "usage example",
+      "exampleTranslation": "Traditional Chinese example"
+    }
+  ]
+}
+
+**Analysis Guidelines:**
+1. **Grammar Check**: Detect tense errors, subject-verb agreement, preposition usage, word order
+2. **Vocabulary Analysis**: Include ALL significant words (exclude articles: a, an, the)
+3. **CEFR Levels**: Assign accurate A1-C2 levels for each word
+4. **Idioms**: Identify any idiomatic expressions or phrasal verbs
+5. **Translations**: Use Traditional Chinese (Taiwan standard)
+
+**IMPORTANT**: Return ONLY the JSON object, no additional text or explanation.
+```
+
+### **AI服務配置**
+
+#### **Gemini API配置**
+```yaml
+模型配置:
+  - 模型: gemini-1.5-flash
+  - 溫度: 0.7 (平衡創造性和準確性)
+  - 最大輸出: 2000 tokens
+  - 超時: 30秒
+
+重試策略:
+  - 最大重試: 3次
+  - 退避策略: 指數退避 (1s, 2s, 4s)
+  - 重試條件: 網路錯誤、超時、5xx錯誤
+  - 熔斷條件: 連續失敗 > 5次
+
+降級策略:
+  - 備用回應: 基礎翻譯和詞性分析
+  - 快取回退: 相似句子的歷史分析結果
+  - 服務狀態: 實時監控和告警
+```
+
+---
+
+## 🔧 **數據模型設計**
+
+### **請求模型**
+
+#### **SentenceAnalysisRequest**
+```csharp
+public class SentenceAnalysisRequest
+{
+    [Required]
+    [StringLength(300, MinimumLength = 1)]
+    public string InputText { get; set; } = string.Empty;
+
+    public string AnalysisMode { get; set; } = "full";
+
+    public AnalysisOptions? Options { get; set; }
+}
+
+public class AnalysisOptions
+{
+    public bool IncludeGrammarCheck { get; set; } = true;
+    public bool IncludeVocabularyAnalysis { get; set; } = true;
+    public bool IncludeTranslation { get; set; } = true;
+    public bool IncludeIdiomDetection { get; set; } = true;
+    public bool IncludeExamples { get; set; } = true;
+}
+```
+
+### **回應模型**
+
+#### **核心資料模型**
+```csharp
+public class SentenceAnalysisResponse
+{
+    public bool Success { get; set; } = true;
+    public double ProcessingTime { get; set; }
+    public SentenceAnalysisData? Data { get; set; }
+    public string? Message { get; set; }
+}
+
+public class SentenceAnalysisData
+{
+    public string AnalysisId { get; set; } = Guid.NewGuid().ToString();
+    public string OriginalText { get; set; } = string.Empty;
+    public GrammarCorrectionDto? GrammarCorrection { get; set; }
+    public string SentenceMeaning { get; set; } = string.Empty;
+    public Dictionary<string, VocabularyAnalysisDto> VocabularyAnalysis { get; set; } = new();
+    public List<IdiomDto> Idioms { get; set; } = new();
+    public AnalysisMetadata Metadata { get; set; } = new();
+}
+```
+
+#### **詳細模型定義**
+```csharp
+public class VocabularyAnalysisDto
+{
+    public string Word { get; set; } = string.Empty;
+    public string Translation { get; set; } = string.Empty;
+    public string Definition { get; set; } = string.Empty;
+    public string PartOfSpeech { get; set; } = string.Empty;
+    public string Pronunciation { get; set; } = string.Empty;
+    public string DifficultyLevel { get; set; } = string.Empty;
+    public string Frequency { get; set; } = string.Empty;
+    public List<string> Synonyms { get; set; } = new();
+    public string? Example { get; set; }
+    public string? ExampleTranslation { get; set; }
+}
+
+public class IdiomDto
+{
+    public string Idiom { get; set; } = string.Empty;
+    public string Translation { get; set; } = string.Empty;
+    public string Definition { get; set; } = string.Empty;
+    public string Pronunciation { get; set; } = string.Empty;
+    public string DifficultyLevel { get; set; } = string.Empty;
+    public string Frequency { get; set; } = string.Empty;
+    public List<string> Synonyms { get; set; } = new();
+    public string? Example { get; set; }
+    public string? ExampleTranslation { get; set; }
+}
+
+public class GrammarCorrectionDto
+{
+    public bool HasErrors { get; set; }
+    public string CorrectedText { get; set; } = string.Empty;
+    public List<GrammarErrorDto> Corrections { get; set; } = new();
+}
+
+public class GrammarErrorDto
+{
+    public ErrorPosition Position { get; set; } = new();
+    public string Error { get; set; } = string.Empty;
+    public string Correction { get; set; } = string.Empty;
+    public string Type { get; set; } = string.Empty;
+    public string Explanation { get; set; } = string.Empty;
+    public string Severity { get; set; } = "medium";
+}
+```
+
+---
+
+## 🔧 **服務層架構**
+
+### **核心服務設計**
+
+#### **IGeminiService介面**
+```csharp
+public interface IGeminiService
+{
+    Task<SentenceAnalysisData> AnalyzeSentenceAsync(string inputText, AnalysisOptions options);
+    Task<bool> HealthCheckAsync();
+    Task<string> GetModelVersionAsync();
+}
+```
+
+#### **服務實現重點**
+```csharp
+public class GeminiService : IGeminiService
+{
+    private readonly HttpClient _httpClient;
+    private readonly IOptions<GeminiOptions> _options;
+    private readonly ILogger<GeminiService> _logger;
+
+    // ✅ 強型別配置注入
+    public GeminiService(HttpClient httpClient, IOptions<GeminiOptions> options, ILogger<GeminiService> logger)
+    {
+        _httpClient = httpClient;
+        _options = options;
+        _logger = logger;
+
+        ConfigureHttpClient();
+    }
+
+    // ✅ 結構化錯誤處理
+    public async Task<SentenceAnalysisData> AnalyzeSentenceAsync(string inputText, AnalysisOptions options)
+    {
+        try
+        {
+            var prompt = BuildPrompt(inputText, options);
+            var aiResponse = await CallGeminiAPIWithRetry(prompt);
+            return ParseResponse(inputText, aiResponse);
+        }
+        catch (HttpRequestException ex)
+        {
+            throw new AIServiceException("Gemini", "Network error", ex);
+        }
+        catch (JsonException ex)
+        {
+            throw new AIServiceException("Gemini", "Invalid response format", ex);
+        }
+    }
+}
+```
+
+### **配置管理架構**
+
+#### **強型別配置**
+```csharp
+public class GeminiOptions
+{
+    public const string SectionName = "Gemini";
+
+    [Required]
+    public string ApiKey { get; set; } = string.Empty;
+
+    [Range(1, 120)]
+    public int TimeoutSeconds { get; set; } = 30;
+
+    [Range(1, 10)]
+    public int MaxRetries { get; set; } = 3;
+
+    public string Model { get; set; } = "gemini-1.5-flash";
+    public double Temperature { get; set; } = 0.7;
+    public int MaxOutputTokens { get; set; } = 2000;
+}
+
+// 配置驗證器
+public class GeminiOptionsValidator : IValidateOptions<GeminiOptions>
+{
+    public ValidateOptionsResult Validate(string name, GeminiOptions options)
+    {
+        var failures = new List<string>();
+
+        if (string.IsNullOrWhiteSpace(options.ApiKey))
+            failures.Add("Gemini API key is required");
+
+        if (!IsValidApiKey(options.ApiKey))
+            failures.Add("Invalid Gemini API key format");
+
+        return failures.Any()
+            ? ValidateOptionsResult.Fail(failures)
+            : ValidateOptionsResult.Success;
+    }
+}
+```
+
+---
+
+## 🛡️ **錯誤處理與穩定性**
+
+### **異常層次結構**
+```csharp
+public abstract class DramaLingException : Exception
+{
+    public string ErrorCode { get; }
+    public Dictionary<string, object> Context { get; }
+
+    protected DramaLingException(string errorCode, string message) : base(message)
+    {
+        ErrorCode = errorCode;
+        Context = new Dictionary<string, object>();
+    }
+}
+
+public class AIServiceException : DramaLingException
+{
+    public AIServiceException(string provider, string details)
+        : base("AI_SERVICE_ERROR", $"AI service '{provider}' failed: {details}")
+    {
+        Context["Provider"] = provider;
+        Context["Details"] = details;
+    }
+}
+
+public class ValidationException : DramaLingException
+{
+    public ValidationException(string field, string message)
+        : base("VALIDATION_ERROR", $"Validation failed for {field}: {message}")
+    {
+        Context["Field"] = field;
+    }
+}
+```
+
+### **錯誤回應標準**
+```json
+{
+  "success": false,
+  "error": {
+    "code": "AI_SERVICE_ERROR",
+    "message": "AI服務暫時不可用",
+    "details": {
+      "provider": "gemini",
+      "originalError": "Network timeout"
+    },
+    "suggestions": [
+      "請稍後重試",
+      "如果問題持續，請聯繫客服"
+    ]
+  },
+  "timestamp": "2025-01-25T10:30:00Z",
+  "requestId": "uuid-string"
+}
+```
+
+### **重試與熔斷機制**
+```csharp
+// 使用Polly實現重試策略
+services.AddHttpClient<IGeminiService, GeminiService>()
+    .AddPolicyHandler(GetRetryPolicy())
+    .AddPolicyHandler(GetCircuitBreakerPolicy());
+
+private static IAsyncPolicy<HttpResponseMessage> GetRetryPolicy()
+{
+    return HttpPolicyExtensions
+        .HandleTransientHttpError()
+        .WaitAndRetryAsync(
+            retryCount: 3,
+            sleepDurationProvider: retryAttempt =>
+                TimeSpan.FromSeconds(Math.Pow(2, retryAttempt)),
+            onRetry: (outcome, timespan, retryCount, context) =>
+            {
+                logger.LogWarning("Retry {RetryCount} after {Delay}ms",
+                    retryCount, timespan.TotalMilliseconds);
+            });
+}
+```
+
+---
+
+## 📊 **性能優化設計**
+
+### **快取策略**
+```yaml
+多層快取架構:
+  L1: 應用程序記憶體快取 (5分鐘)
+  L2: Redis分散式快取 (1小時)
+  L3: 資料庫持久快取 (24小時)
+
+快取鍵設計:
+  - 格式: "analysis:{hash(inputText)}"
+  - 過期: 基於內容複雜度動態調整
+  - 清理: 背景服務定期清理過期快取
+
+快取命中率目標: > 70%
+```
+
+### **資料庫優化**
+```csharp
+// 查詢優化範例
+public async Task<AnalysisCache> GetCachedAnalysisAsync(string inputText)
+{
+    var textHash = ComputeHash(inputText);
+
+    return await _context.AnalysisCache
+        .AsNoTracking()  // 只讀查詢優化
+        .Where(c => c.InputTextHash == textHash && c.ExpiresAt > DateTime.UtcNow)
+        .Select(c => new AnalysisCache  // 投影查詢，只選需要的欄位
+        {
+            Id = c.Id,
+            CachedData = c.CachedData,
+            CreatedAt = c.CreatedAt
+        })
+        .FirstOrDefaultAsync();
+}
+```
+
+---
+
+## 🔒 **安全架構設計**
+
+### **API安全**
+```yaml
+認證機制:
+  - JWT Bearer Token認證
+  - Token過期時間: 24小時
+  - 刷新機制: Refresh Token
+
+授權控制:
+  - 角色基礎存取控制 (RBAC)
+  - 資源級別權限
+  - API速率限制
+
+輸入驗證:
+  - 參數類型檢查
+  - 字符長度限制
+  - XSS防護過濾
+  - SQL注入防護
+```
+
+### **資料安全**
+```yaml
+傳輸安全:
+  - TLS 1.3強制加密
+  - HSTS標頭
+  - 安全標頭 (CSP, X-Frame-Options)
+
+存儲安全:
+  - 敏感資料加密
+  - API金鑰安全管理
+  - 個人資料匿名化
+  - 定期安全掃描
+```
+
+---
+
+## 🧪 **測試策略**
+
+### **測試金字塔**
+```yaml
+單元測試 (70%):
+  - 服務邏輯測試
+  - 配置驗證測試
+  - 錯誤處理測試
+  - Mock外部依賴
+
+整合測試 (20%):
+  - API端點測試
+  - 資料庫整合測試
+  - 快取系統測試
+  - 健康檢查測試
+
+E2E測試 (10%):
+  - 完整分析流程測試
+  - 真實AI API測試
+  - 性能基準測試
+  - 安全滲透測試
+```
+
+### **測試案例設計**
+```csharp
+[TestFixture]
+public class AIAnalysisServiceTests
+{
+    [Test]
+    public async Task AnalyzeAsync_WithValidInput_ReturnsAnalysisResult()
+    {
+        // Arrange
+        var request = new AnalysisRequest { InputText = "She just joined the team." };
+
+        // Act
+        var result = await _service.AnalyzeAsync(request);
+
+        // Assert
+        Assert.That(result.VocabularyAnalysis.Count, Is.GreaterThan(0));
+        Assert.That(result.SentenceMeaning, Is.Not.Empty);
+    }
+
+    [Test]
+    public async Task AnalyzeAsync_WhenAIServiceFails_ThrowsAIServiceException()
+    {
+        // 測試AI服務故障時的錯誤處理
+    }
+}
+```
+
+---
+
+## 📈 **監控與可觀測性**
+
+### **日誌標準**
+```csharp
+// 結構化日誌擴展
+public static class LoggerExtensions
+{
+    public static void LogAIRequest(this ILogger logger, string requestId,
+        string inputText, string provider, double processingTime)
+    {
+        logger.LogInformation("AI Request: {RequestId} Provider: {Provider} " +
+            "Length: {Length} Time: {Time}ms",
+            requestId, provider, inputText.Length, processingTime);
+    }
+}
+```
+
+### **健康檢查**
+```csharp
+public class AIServiceHealthCheck : IHealthCheck
+{
+    public async Task<HealthCheckResult> CheckHealthAsync(HealthCheckContext context,
+        CancellationToken cancellationToken = default)
+    {
+        var checks = new Dictionary<string, bool>
+        {
+            ["gemini_api"] = await CheckGeminiHealthAsync(),
+            ["database"] = await CheckDatabaseHealthAsync(),
+            ["cache"] = await CheckCacheHealthAsync()
+        };
+
+        var failedChecks = checks.Where(c => !c.Value).Select(c => c.Key).ToList();
+
+        return failedChecks.Any()
+            ? HealthCheckResult.Unhealthy($"Failed: {string.Join(", ", failedChecks)}")
+            : HealthCheckResult.Healthy("All systems operational");
+    }
+}
+```
+
+### **性能指標**
+```yaml
+關鍵指標:
+  - API回應時間分佈 (P50, P95, P99)
+  - AI API調用成功率
+  - 快取命中率
+  - 記憶體和CPU使用率
+  - 錯誤率和異常分佈
+
+告警閾值:
+  - 回應時間P95 > 5秒
+  - 錯誤率 > 5%
+  - AI API失敗率 > 10%
+  - 記憶體使用 > 80%
+```
+
+---
+
+## 🚀 **部署與配置**
+
+### **環境配置**
+```yaml
+Development:
+  - Database: SQLite
+  - Cache: In-Memory
+  - AI Provider: Gemini (測試Key)
+  - Logging: Debug Level
+
+Production:
+  - Database: PostgreSQL (HA)
+  - Cache: Redis Cluster
+  - AI Provider: Gemini (生產Key)
+  - Logging: Information Level
+  - Monitoring: Application Insights
+```
+
+### **Docker配置**
+```dockerfile
+FROM mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:8.0 AS base
+WORKDIR /app
+EXPOSE 5008
+
+FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:8.0 AS build
+WORKDIR /src
+COPY ["DramaLing.Api.csproj", "."]
+RUN dotnet restore
+
+COPY . .
+RUN dotnet publish -c Release -o /app/publish
+
+FROM base AS final
+WORKDIR /app
+COPY --from=build /app/publish .
+
+HEALTHCHECK --interval=30s --timeout=3s \
+  CMD curl -f http://localhost:5008/health || exit 1
+
+ENTRYPOINT ["dotnet", "DramaLing.Api.dll"]
+```
+
+---
+
+## 📋 **開發指導**
+
+### **程式碼規範**
+```yaml
+命名規範:
+  - 類別: PascalCase (UserService)
+  - 方法: PascalCase (AnalyzeAsync)
+  - 參數: camelCase (inputText)
+  - 常數: UPPER_CASE (MAX_LENGTH)
+
+註釋規範:
+  - 公開API: 完整XML註釋
+  - 複雜邏輯: 行內註釋解釋
+  - 業務邏輯: 意圖說明註釋
+  - TODO: 使用標準格式
+
+錯誤處理:
+  - 自訂異常類型
+  - 結構化錯誤回應
+  - 日誌記錄完整
+  - 用戶友善訊息
+```
+
+### **API設計原則**
+```yaml
+RESTful設計:
+  - 使用標準HTTP動詞
+  - 資源導向URL設計
+  - 狀態碼語義明確
+  - 一致的回應格式
+
+版本管理:
+  - URL版本控制 (/api/v1/)
+  - 向下相容保證
+  - 淘汰策略明確
+  - 版本變更文檔
+
+安全實踐:
+  - 最小權限原則
+  - 輸入驗證完整
+  - 輸出編碼安全
+  - 審計日誌記錄
+```
+
+---
+
+## 🔄 **變更管理**
+
+### **API版本演進**
+- **v1.0**: 基礎分析功能 (2025-01-20)
+- **v1.1**: 移除userLevel，簡化API (2025-01-25)
+- **v2.0**: 重構技術規格，標準化設計 (2025-01-25)
+
+### **技術債務管理**
+```yaml
+已解決:
+  - 硬編碼配置移除
+  - 強型別配置實施
+  - API規格標準化
+
+待解決:
+  - 重試機制實施
+  - 健康檢查完善
+  - 監控指標實施
+  - 性能優化
+```
+
+---
+
+**文件版本**: v2.0
+**技術負責人**: DramaLing後端技術團隊
+**最後更新**: 2025-01-25
+**下次審查**: 2025-02-25
+
+**關聯文件**:
+- 《AI句子分析功能產品需求規格》- 業務需求和用戶故事
+- 《系統整合與部署規格》- 整合和部署細節
+- 《AI驅動產品後端技術架構指南》- 架構設計指導原則
\ No newline at end of file
diff --git a/note/AI句子分析規格/AI句子分析功能產品需求規格.md b/note/AI句子分析規格/AI句子分析功能產品需求規格.md
new file mode 100644
index 0000000..3676607
--- /dev/null
+++ b/note/AI句子分析規格/AI句子分析功能產品需求規格.md
@@ -0,0 +1,569 @@
+# AI句子分析功能產品需求規格
+
+## 📋 **文件資訊**
+
+- **文件名稱**: AI句子分析功能產品需求規格
+- **版本**: v2.0
+- **建立日期**: 2025-01-25
+- **最後更新**: 2025-01-25
+- **負責團隊**: DramaLing產品團隊
+- **適用範圍**: 全平台 (Web、API、未來Mobile)
+
+---
+
+## 🎯 **產品概述**
+
+### **產品定位**
+DramaLing AI句子分析功能是個人化英語學習平台的核心功能，專注於提供智能句子分析、個人化詞彙標記和互動式學習體驗。
+
+### **商業目標**
+- 🎯 **提升學習效率**: 通過AI分析幫助用戶快速理解句子結構
+- 💡 **個人化學習**: 基於用戶程度提供適合的學習內容
+- 📈 **用戶留存**: 通過互動式體驗增加平台黏性
+- 🌍 **市場差異化**: 提供業界領先的AI驅動語言學習體驗
+
+### **核心價值主張**
+- 🤖 **AI驅動分析** - 即時語法檢查和詞彙解析
+- 🎯 **個人化學習** - 基於CEFR等級的智能詞彙分類
+- 📊 **視覺化回饋** - 直觀的學習進度和統計展示
+- 💡 **互動式學習** - 點擊探索式的深度學習體驗
+
+---
+
+## 🎭 **用戶故事與使用場景**
+
+### **US1. 核心學習流程**
+
+#### **US1.1 智能句子分析**
+```gherkin
+功能: 智能英文句子分析
+背景: 用戶想要學習和理解英文句子
+
+場景: 用戶分析英文句子
+  給定 用戶是英語學習者
+  當 用戶輸入英文句子 "She just join the team, so let's cut her some slack until she get used to the workflow."
+  並且 點擊「分析句子」按鈕
+  那麼 系統應該顯示語法修正建議
+  並且 系統應該提供詞彙難度標記
+  並且 系統應該識別慣用語 "cut someone some slack"
+  並且 系統應該提供完整的中文翻譯
+
+驗收標準:
+- 能輸入最多300字的英文句子
+- 分析回應時間 < 5秒
+- 語法檢查準確率 > 85%
+- 詞彙CEFR分級準確率 > 90%
+- 慣用語識別覆蓋率 > 80%
+```
+
+#### **US1.2 個人化詞彙學習**
+```gherkin
+功能: 基於CEFR等級的個人化詞彙標記
+背景: 不同程度的學習者需要不同的學習重點
+
+場景: A2程度學習者查看句子分析
+  給定 用戶的CEFR等級是A2
+  當 系統分析句子中的詞彙
+  那麼 A1詞彙應該顯示為「太簡單啦」(灰色虛線)
+  並且 A2詞彙應該顯示為「重點學習」(綠色邊框)
+  並且 B1+詞彙應該顯示為「有點挑戰」(橙色邊框)
+  並且 慣用語應該獨立顯示為「慣用語」(藍色邊框)
+
+驗收標準:
+- 詞彙分類基於用戶當前CEFR等級動態計算
+- 用戶可以調整CEFR等級設定
+- 等級變更時詞彙標記即時更新
+- 統計卡片數字與實際標記一致
+```
+
+#### **US1.3 語法修正學習**
+```gherkin
+功能: 智能語法錯誤檢測和修正建議
+背景: 學習者需要了解和改正語法錯誤
+
+場景: 用戶獲得語法修正建議
+  給定 用戶輸入有語法錯誤的句子
+  當 系統完成分析
+  那麼 系統應該顯示語法修正面板
+  並且 提供原句與修正句的對比
+  並且 解釋每個錯誤的類型和原因
+  並且 用戶可以選擇採用修正或保持原樣
+
+驗收標準:
+- 檢測時態錯誤、主謂一致、介詞使用、詞序問題
+- 提供繁體中文的錯誤解釋
+- 修正建議自然且符合語言習慣
+- 用戶選擇後影響後續的詞彙學習內容
+```
+
+### **US2. 深度學習互動**
+
+#### **US2.1 詞彙探索學習**
+```gherkin
+功能: 互動式詞彙詳情查看
+背景: 學習者想要深入了解特定詞彙
+
+場景: 用戶點擊詞彙查看詳情
+  給定 句子已完成分析並顯示詞彙標記
+  當 用戶點擊任何標記的詞彙
+  那麼 系統應該顯示詞彙詳情彈窗
+  並且 包含中文翻譯、英文定義、發音
+  並且 提供同義詞和實用例句
+  並且 提供「保存到詞卡」功能
+
+驗收標準:
+- 所有標記詞彙都可點擊
+- 彈窗定位智能，不超出螢幕邊界
+- 彈窗開啟時間 < 200ms
+- 詞彙資料完整且準確
+```
+
+#### **US2.2 慣用語學習**
+```gherkin
+功能: 慣用語識別和學習
+背景: 學習者需要掌握地道的英語表達
+
+場景: 用戶學習句子中的慣用語
+  給定 句子包含慣用語表達
+  當 系統完成分析
+  那麼 慣用語應該在專門區域顯示
+  並且 不在句子中重複標記
+  並且 點擊慣用語可查看詳細解釋
+  並且 包含文化背景和使用場景
+
+驗收標準:
+- 慣用語、片語動詞、固定搭配的準確識別
+- 提供文化背景和使用建議
+- 與詞彙詳情彈窗一致的視覺設計
+- 支援保存到個人詞彙庫
+```
+
+---
+
+## 📋 **功能需求規格 (Functional Requirements)**
+
+### **FR1. 智能分析引擎**
+
+#### **FR1.1 文本輸入處理**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 支援多語言文本輸入（主要英文）
+- 文本長度限制和即時驗證
+- 特殊字符和格式處理
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+輸入限制:
+  - 最大長度: 300字符
+  - 支援字符: 英文字母、數字、標點符號
+  - 警告機制: 280字符黃色警告，300字符禁止輸入
+  - 即時驗證: 字符計數顯示，超限阻止提交
+
+錯誤處理:
+  - 空字串: 禁用分析按鈕
+  - 無效字符: 自動過濾或提示
+  - 超長文本: 截斷並警告用戶
+```
+
+#### **FR1.2 AI分析核心**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 整合AI語言模型進行句子分析
+- 支援多維度分析結果
+- 確保分析準確性和一致性
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+分析範圍:
+  - 語法檢查: 時態、主謂一致、介詞、詞序
+  - 詞彙分析: CEFR等級、詞性、發音、翻譯
+  - 句子翻譯: 自然流暢的繁體中文
+  - 慣用語識別: 慣用語、片語動詞、固定搭配
+
+品質要求:
+  - 語法檢查準確率: > 85%
+  - CEFR分級準確率: > 90%
+  - 翻譯自然度評分: > 4.0/5.0
+  - 慣用語識別率: > 80%
+
+性能要求:
+  - 分析響應時間: < 5秒
+  - 同時支援用戶數: > 100
+  - 服務可用性: > 99.5%
+```
+
+### **FR2. 個人化學習系統**
+
+#### **FR2.1 CEFR等級個人化**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 基於用戶CEFR等級提供個人化詞彙分類
+- 支援等級調整和即時更新
+- 提供學習進度指引
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+分類邏輯:
+  - 簡單詞彙: 用戶等級 > 詞彙等級
+  - 適中詞彙: 用戶等級 = 詞彙等級
+  - 困難詞彙: 用戶等級 < 詞彙等級
+  - 慣用語: 獨立分類，不參與等級比較
+
+支援等級:
+  - A1: 初學者 (約1000詞彙)
+  - A2: 基礎 (約2000詞彙)
+  - B1: 中級 (約3000詞彙)
+  - B2: 中高級 (約4000詞彙)
+  - C1: 高級 (約8000詞彙)
+  - C2: 精通 (約15000詞彙)
+
+更新機制:
+  - 等級變更即時重新分類
+  - 本地存儲用戶設定
+  - 跨設備同步 (未來功能)
+```
+
+#### **FR2.2 學習進度可視化**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 提供直觀的詞彙難度分布統計
+- 支援學習重點識別
+- 幫助用戶評估學習挑戰
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+統計卡片:
+  - 簡單詞彙卡片: 灰色虛線，「太簡單啦」
+  - 適中詞彙卡片: 綠色邊框，「重點學習」
+  - 困難詞彙卡片: 橙色邊框，「有點挑戰」
+  - 慣用語卡片: 藍色邊框，「慣用語」
+
+計算邏輯:
+  - 前端即時計算統計數據
+  - 基於當前用戶等級動態分類
+  - 統計數字與實際標記保持一致
+  - 用戶等級變更時即時更新
+```
+
+### **FR3. 互動學習體驗**
+
+#### **FR3.1 詞彙深度探索**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 提供豐富的詞彙學習資訊
+- 支援多感官學習體驗
+- 整合個人詞彙管理
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+詞彙詳情內容:
+  - 基礎資訊: 詞彙、翻譯、定義、詞性
+  - 語音資訊: IPA發音標記、音頻播放 (未來)
+  - 學習輔助: 同義詞、例句、例句翻譯
+  - 個人化: CEFR等級、使用頻率、學習狀態
+
+互動功能:
+  - 點擊詞彙開啟詳情彈窗
+  - 一鍵保存到個人詞卡庫
+  - 發音練習 (未來功能)
+  - 相關詞彙推薦 (未來功能)
+```
+
+#### **FR3.2 慣用語文化學習**
+**優先級**: P0 (必須)
+
+**需求描述**:
+- 深度學習英語慣用語和文化表達
+- 提供使用場景和文化背景
+- 支援實際應用練習
+
+**詳細規格**:
+```yaml
+慣用語資訊:
+  - 基礎定義: 慣用語、中英文解釋、發音
+  - 文化背景: 起源、使用場景、語域標記
+  - 學習輔助: 同義表達、實用例句
+  - 難度標記: CEFR等級、使用頻率
+
+展示方式:
+  - 獨立區域展示，不與一般詞彙混淆
+  - 統一的視覺設計和互動體驗
+  - 支援多個慣用語並排顯示
+  - 與詞彙詳情一致的彈窗設計
+```
+
+---
+
+## 🔧 **非功能性需求 (Non-Functional Requirements)**
+
+### **NFR1. 性能需求**
+
+#### **NFR1.1 響應時間要求**
+```yaml
+核心功能:
+  - 文本輸入響應: < 100ms
+  - AI分析處理: < 5秒
+  - 詞彙標記渲染: < 200ms
+  - 詞彙詳情彈窗: < 100ms
+  - 統計卡片更新: < 50ms
+
+系統負載:
+  - 同時在線用戶: > 100
+  - 每日分析請求: > 10,000
+  - 峰值處理能力: > 200 req/min
+  - 系統可用性: > 99.5%
+```
+
+#### **NFR1.2 可擴展性要求**
+```yaml
+用戶擴展:
+  - 支援用戶數: 10,000+ (第一年)
+  - 數據存儲: 100GB+ (分析記錄)
+  - 並發處理: 500+ 同時請求
+
+功能擴展:
+  - 多語言支援: 法語、德語 (未來)
+  - 多模態分析: 語音、圖片 (未來)
+  - 實時協作: 團隊學習 (未來)
+```
+
+### **NFR2. 用戶體驗需求**
+
+#### **NFR2.1 易用性標準**
+```yaml
+學習曲線:
+  - 新用戶上手時間: < 5分鐘
+  - 完整分析流程: < 2分鐘
+  - 功能發現時間: < 30秒
+
+操作效率:
+  - 點擊響應時間: < 100ms
+  - 頁面載入時間: < 2秒
+  - 功能切換時間: < 500ms
+  - 錯誤恢復時間: < 3秒
+
+滿意度指標:
+  - 用戶體驗評分: > 4.5/5
+  - 功能完成率: > 95%
+  - 錯誤率: < 5%
+```
+
+#### **NFR2.2 無障礙需求**
+```yaml
+WCAG 2.1 AA 合規:
+  - 顏色對比度: > 4.5:1
+  - 鍵盤導航: 完整支援
+  - 螢幕閱讀器: 適當的ARIA標籤
+  - 字體縮放: 支援200%放大
+
+多設備支援:
+  - 桌面瀏覽器: Chrome 90+, Safari 14+, Firefox 88+
+  - 移動設備: iOS 14+, Android 10+
+  - 響應式設計: 320px - 2560px
+```
+
+### **NFR3. 安全與隱私需求**
+
+#### **NFR3.1 數據安全**
+```yaml
+輸入安全:
+  - XSS防護: 輸入內容過濾和轉義
+  - 內容驗證: 惡意內容檢測
+  - 長度限制: 嚴格執行字符限制
+
+數據隱私:
+  - 個人數據: 符合GDPR要求
+  - 學習記錄: 用戶控制和導出
+  - 數據保留: 明確的保留政策
+  - 匿名化: 分析統計數據去識別
+```
+
+#### **NFR3.2 API安全**
+```yaml
+認證授權:
+  - JWT Token認證
+  - 角色權限控制
+  - 速率限制保護
+
+數據傳輸:
+  - HTTPS強制加密
+  - API金鑰安全管理
+  - 請求簽名驗證
+```
+
+---
+
+## 🎨 **用戶介面需求**
+
+### **UI1. 視覺設計標準**
+
+#### **UI1.1 詞彙標記設計**
+```yaml
+視覺層次:
+  - 簡單詞彙: bg-gray-50, border-dashed, border-gray-300, text-gray-600, opacity-80
+  - 適中詞彙: bg-green-50, border-green-200, text-green-700, font-medium
+  - 困難詞彙: bg-orange-50, border-orange-200, text-orange-700, font-medium
+  - 慣用語: bg-blue-50, border-blue-200, text-blue-700
+
+互動效果:
+  - hover: 陰影提升，輕微上移
+  - focus: 鍵盤導航支援
+  - active: 點擊回饋動畫
+```
+
+#### **UI1.2 統計卡片設計**
+```yaml
+卡片規格:
+  - 響應式佈局: 桌面1行4張，移動設備2行2張
+  - 數字突出: 大字體顯示統計數量
+  - 顏色一致: 與對應詞彙標記顏色匹配
+  - 即時更新: 分析完成後動畫顯示
+```
+
+### **UI2. 互動體驗設計**
+
+#### **UI2.1 彈窗系統設計**
+```yaml
+詞彙詳情彈窗:
+  - 標題區: 漸層藍色背景，詞彙名稱，CEFR標籤
+  - 內容區: 翻譯(綠)、定義(灰)、例句(藍)、同義詞(紫)
+  - 操作區: 保存按鈕，關閉按鈕
+  - 定位: 智能計算，避免螢幕邊界
+
+語法修正面板:
+  - 警告樣式: 黃色背景，警告圖標
+  - 對比顯示: 原句 vs 修正句
+  - 操作按鈕: 採用修正(綠色)，保持原樣(灰色)
+```
+
+---
+
+## 🧪 **驗收標準與測試需求**
+
+### **AC1. 功能驗收標準**
+
+#### **AC1.1 核心功能檢查表**
+- [ ] 文本輸入和字符限制正常運作
+- [ ] AI分析在5秒內完成並返回結果
+- [ ] 語法修正準確檢測並提供合理建議
+- [ ] 詞彙CEFR分級準確率達到90%以上
+- [ ] 慣用語識別覆蓋率達到80%以上
+- [ ] 個人化詞彙標記根據用戶等級正確分類
+- [ ] 統計卡片數字與實際詞彙標記一致
+- [ ] 詞彙和慣用語詳情彈窗正常運作
+- [ ] 保存到詞卡功能完整可用
+
+#### **AC1.2 用戶體驗檢查表**
+- [ ] 新用戶能在5分鐘內完成首次完整分析
+- [ ] 所有互動響應時間符合性能要求
+- [ ] 響應式設計在所有目標設備正常顯示
+- [ ] 錯誤處理友善且提供有用指導
+- [ ] 視覺設計一致且符合品牌標準
+
+### **AC2. 技術驗收標準**
+
+#### **AC2.1 API品質檢查**
+- [ ] API回應格式穩定一致
+- [ ] 錯誤處理涵蓋所有邊界情況
+- [ ] 性能指標達到要求基準
+- [ ] 安全檢查通過滲透測試
+
+#### **AC2.2 資料品質檢查**
+- [ ] AI分析結果準確性達標
+- [ ] 繁體中文翻譯自然流暢
+- [ ] CEFR等級分配符合標準
+- [ ] 慣用語解釋準確且完整
+
+---
+
+## 🚀 **產品路線圖**
+
+### **Phase 1: 核心功能 (已完成)**
+- ✅ 基礎AI句子分析
+- ✅ 詞彙標記和分類
+- ✅ 語法修正功能
+- ✅ 慣用語識別
+
+### **Phase 2: 體驗優化 (當前階段)**
+- 🔄 性能優化和穩定性提升
+- 🔄 用戶介面細節優化
+- ⏳ 錯誤處理完善
+- ⏳ 無障礙功能實施
+
+### **Phase 3: 功能擴展 (規劃中)**
+- 📅 批次分析功能
+- 📅 學習歷史記錄
+- 📅 個人詞彙庫進階管理
+- 📅 語音集成 (TTS/STT)
+
+### **Phase 4: 平台擴展 (未來)**
+- 🔮 多語言學習支援
+- 🔮 移動應用開發
+- 🔮 團隊協作功能
+- 🔮 AI模型自定義
+
+---
+
+## 📊 **成功指標 (KPIs)**
+
+### **產品指標**
+```yaml
+用戶參與度:
+  - 日活躍用戶數 (DAU): > 1,000
+  - 平均每用戶分析次數: > 5次/日
+  - 用戶留存率 (7天): > 70%
+  - 功能使用率: > 80%
+
+學習效果:
+  - 用戶滿意度評分: > 4.5/5
+  - 學習目標完成率: > 85%
+  - 詞彙掌握改善度: > 30%
+  - 重複使用率: > 60%
+```
+
+### **技術指標**
+```yaml
+性能指標:
+  - API回應時間P95: < 5秒
+  - 頁面載入時間P95: < 2秒
+  - 系統可用性: > 99.5%
+  - 錯誤率: < 1%
+
+品質指標:
+  - AI分析準確率: > 90%
+  - 代碼覆蓋率: > 80%
+  - 安全掃描通過率: 100%
+  - 用戶回報問題解決率: > 95%
+```
+
+---
+
+## 🔄 **變更管理**
+
+### **需求變更流程**
+1. **提出變更**: 產品經理、開發團隊、用戶回饋
+2. **影響評估**: 技術可行性、工期影響、資源需求
+3. **優先級評定**: 商業價值、緊急程度、實施成本
+4. **審核批准**: 產品委員會審核決定
+5. **實施追蹤**: 開發進度、測試驗證、上線監控
+
+### **文件版本管理**
+- **v1.0**: 初始需求規格 (2025-09-21)
+- **v2.0**: 整合統一產品需求規格 (2025-01-25)
+
+---
+
+**文件版本**: v2.0
+**產品負責人**: DramaLing產品團隊
+**最後更新**: 2025-01-25
+**下次審查**: 2025-02-25
+
+**關聯文件**:
+- 《AI分析API技術實現規格》- 技術實現細節
+- 《系統整合與部署規格》- 系統整合和部署
+- 《AI驅動產品後端技術架構指南》- 架構設計指導
\ No newline at end of file
diff --git a/note/AI句子分析規格/DramaLing AI句子分析功能前後端串接實施計劃.md b/note/AI句子分析規格/DramaLing AI句子分析功能前後端串接實施計劃.md
new file mode 100644
index 0000000..942c1ac
--- /dev/null
+++ b/note/AI句子分析規格/DramaLing AI句子分析功能前後端串接實施計劃.md	
@@ -0,0 +1,711 @@
+# DramaLing AI句子分析功能前後端串接實施計劃
+
+## 📋 **文件資訊**
+
+- **文件名稱**: DramaLing AI句子分析功能前後端串接實施計劃
+- **版本**: v1.0
+- **建立日期**: 2025-01-25
+- **最後更新**: 2025-01-25
+- **負責團隊**: DramaLing技術團隊
+- **專案階段**: 後端完成，準備前後端整合
+
+---
+
+## 🎯 **計劃概述**
+
+### **目標**
+完成DramaLing AI句子分析功能的前後端串接，實現完整的智能英語學習體驗。
+
+### **現狀分析**
+- ✅ **後端API**: 已完成開發並運行在 localhost:5008
+- ✅ **前端架構**: Next.js 15 + TypeScript + Tailwind CSS
+- ✅ **AI整合**: Google Gemini 1.5 Flash API 已整合
+- ⏳ **串接狀態**: 需要調整前端API調用邏輯以對接新後端
+
+### **串接範圍**
+1. AI句子分析核心功能
+2. 詞彙分析與CEFR分級
+3. 語法修正功能
+4. 慣用語檢測
+5. 個人化學習統計
+6. 錯誤處理與用戶體驗
+
+---
+
+## 📊 **當前架構對比分析**
+
+### **後端API架構 (.NET 8)**
+```yaml
+核心端點:
+  - POST /api/ai/analyze-sentence  # 主要分析API (backend/DramaLing.Api/Controllers/AIController.cs)
+  - GET  /api/ai/health           # 健康檢查 (backend/DramaLing.Api/Controllers/AIController.cs)
+  - POST /api/flashcards          # 詞卡管理 (backend/DramaLing.Api/Controllers/FlashcardsController.cs)
+  - POST /api/auth/login          # 用戶認證 (backend/DramaLing.Api/Controllers/AuthController.cs)
+
+技術棧:
+  - .NET 8 Web API
+  - Entity Framework Core
+  - SQLite (開發) / PostgreSQL (生產)
+  - Google Gemini 1.5 Flash AI
+  - JWT認證機制
+```
+
+### **前端架構 (Next.js 15)**
+```yaml
+核心功能:
+  - 句子輸入與分析 (/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx)
+  - 詞彙標記與統計 (/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/ClickableTextV2.tsx)
+  - 語法修正面板 (/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/GrammarCorrectionPanel.tsx)
+  - 詞彙詳情彈窗 (VocabPopup - 位於ClickableTextV2.tsx內)
+  - 學習模式整合 (/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/learn/page.tsx)
+
+技術棧:
+  - Next.js 15.5.3 + React 19
+  - TypeScript + Tailwind CSS
+  - localStorage (用戶設定)
+  - Fetch API (HTTP請求)
+```
+
+---
+
+## 🔄 **API整合對比**
+
+### **現有前端API調用**
+```typescript
+// 檔案位置: /Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx
+// 函數: handleAnalyzeSentence (約在第185-220行)
+const response = await fetch('http://localhost:5008/api/ai/analyze-sentence', {
+  method: 'POST',
+  headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+  body: JSON.stringify({
+    inputText: textInput,
+    userLevel: userLevel,  // ⚠️ 後端不需要此欄位
+    analysisMode: 'full',
+    options: {
+      includeGrammarCheck: true,
+      includeVocabularyAnalysis: true,
+      includeTranslation: true,
+      includeIdiomDetection: true,
+      includeExamples: true
+    }
+  })
+});
+```
+
+### **後端API規格**
+```json
+// 檔案參考: backend/DramaLing.Api/Controllers/AIController.cs
+// 端點: POST /api/ai/analyze-sentence
+// 請求格式
+{
+  "inputText": "英文句子",
+  "analysisMode": "full",
+  "options": {
+    "includeGrammarCheck": true,
+    "includeVocabularyAnalysis": true,
+    "includeTranslation": true,
+    "includeIdiomDetection": true,
+    "includeExamples": true
+  }
+}
+
+// 回應格式
+{
+  "success": true,
+  "processingTime": 2.34,
+  "data": {
+    "analysisId": "uuid-string",
+    "originalText": "原始句子",
+    "sentenceMeaning": "中文翻譯",
+    "grammarCorrection": {
+      "hasErrors": true,
+      "correctedText": "修正後文本",
+      "corrections": [...]
+    },
+    "vocabularyAnalysis": {
+      "word1": {
+        "word": "詞彙",
+        "translation": "翻譯",
+        "definition": "定義",
+        "partOfSpeech": "詞性",
+        "pronunciation": "發音",
+        "difficultyLevel": "A1-C2",
+        "frequency": "high/medium/low",
+        "synonyms": ["同義詞"],
+        "example": "例句",
+        "exampleTranslation": "例句翻譯"
+      }
+    },
+    "idioms": [...],
+    "metadata": {...}
+  }
+}
+```
+
+---
+
+## 🛠️ **實施計劃**
+
+### **階段一：API適配與調整 (1-2天)**
+
+#### **1.1 前端API調用更新**
+**目標**: 移除後端不需要的userLevel參數，確保請求格式正確
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**函數**: `handleAnalyzeSentence` (約在第185-220行)
+```typescript
+// 修改前
+body: JSON.stringify({
+  inputText: textInput,
+  userLevel: userLevel,  // 移除此行
+  analysisMode: 'full',
+  options: { ... }
+})
+
+// 修改後
+body: JSON.stringify({
+  inputText: textInput,
+  analysisMode: 'full',
+  options: {
+    includeGrammarCheck: true,
+    includeVocabularyAnalysis: true,
+    includeTranslation: true,
+    includeIdiomDetection: true,
+    includeExamples: true
+  }
+})
+```
+
+#### **1.2 回應數據結構適配**
+**目標**: 更新前端以處理新的API回應格式
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**函數**: `handleAnalysisResult` (需新增)
+```typescript
+// 修改回應處理邏輯
+const handleAnalysisResult = (result) => {
+  // 後端回應結構: result.data.vocabularyAnalysis
+  // 前端期望結構: result.vocabularyAnalysis
+
+  const analysisData = {
+    originalText: result.data.originalText,
+    sentenceMeaning: result.data.sentenceMeaning,
+    grammarCorrection: result.data.grammarCorrection,
+    vocabularyAnalysis: result.data.vocabularyAnalysis,
+    idioms: result.data.idioms,
+    processingTime: result.processingTime
+  };
+
+  setSentenceAnalysis(analysisData);
+};
+```
+
+### **階段二：詞彙分析整合 (2-3天)**
+
+#### **2.1 詞彙數據格式統一**
+**目標**: 確保前端詞彙分析邏輯與後端回應格式匹配
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/ClickableTextV2.tsx`
+**函數**: `findWordAnalysis`, `getWordProperty` (約在第50-80行)
+```typescript
+// 更新詞彙分析資料存取邏輯
+const findWordAnalysis = useCallback((word: string) => {
+  if (!sentenceAnalysis?.vocabularyAnalysis) return null;
+
+  // 後端格式: vocabularyAnalysis[word]
+  return sentenceAnalysis.vocabularyAnalysis[word] || null;
+}, [sentenceAnalysis]);
+
+// 更新CEFR難度取得邏輯
+const getWordProperty = useCallback((word: string, property: string) => {
+  const analysis = findWordAnalysis(word);
+  return analysis?.[property] || '';
+}, [findWordAnalysis]);
+```
+
+#### **2.2 統計計算邏輯優化**
+**目標**: 基於新的API回應格式重新計算詞彙統計
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**函數**: `vocabularyStats` useMemo hook (約在第250-280行)
+```typescript
+const vocabularyStats = useMemo(() => {
+  if (!sentenceAnalysis?.vocabularyAnalysis) {
+    return { simpleCount: 0, moderateCount: 0, difficultCount: 0, idiomCount: 0 };
+  }
+
+  const userIndex = CEFR_LEVELS.indexOf(userLevel);
+  let simple = 0, moderate = 0, difficult = 0;
+
+  // 遍歷vocabularyAnalysis物件
+  Object.values(sentenceAnalysis.vocabularyAnalysis).forEach(word => {
+    const wordIndex = CEFR_LEVELS.indexOf(word.difficultyLevel);
+    if (userIndex > wordIndex) simple++;
+    else if (userIndex === wordIndex) moderate++;
+    else difficult++;
+  });
+
+  return {
+    simpleCount: simple,
+    moderateCount: moderate,
+    difficultCount: difficult,
+    idiomCount: sentenceAnalysis.idioms?.length || 0
+  };
+}, [sentenceAnalysis, userLevel]);
+```
+
+### **階段三：語法修正整合 (1-2天)**
+
+#### **3.1 語法修正數據適配**
+**目標**: 更新語法修正面板以處理新的錯誤格式
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/GrammarCorrectionPanel.tsx`
+**介面定義**: `GrammarError` interface (需新增)
+**函數**: `renderCorrections` (需修改)
+```typescript
+// 更新錯誤數據結構處理
+interface GrammarError {
+  position: { start: number; end: number };
+  error: string;
+  correction: string;
+  type: string;
+  explanation: string;
+  severity: 'high' | 'medium' | 'low';
+}
+
+// 更新組件以使用新的錯誤格式
+const renderCorrections = () => {
+  return grammarCorrection.corrections.map((correction, index) => (
+    <div key={index} className="correction-item">
+      <span className="error-text">{correction.error}</span>
+      <span className="arrow">→</span>
+      <span className="corrected-text">{correction.correction}</span>
+      <div className="explanation">{correction.explanation}</div>
+    </div>
+  ));
+};
+```
+
+### **階段四：慣用語功能整合 (1-2天)**
+
+#### **4.1 慣用語顯示邏輯**
+**目標**: 整合後端慣用語檢測結果
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**函數**: `renderIdioms`, `handleIdiomClick` (需新增)
+```typescript
+// 慣用語渲染邏輯
+const renderIdioms = () => {
+  if (!sentenceAnalysis?.idioms || sentenceAnalysis.idioms.length === 0) {
+    return null;
+  }
+
+  return (
+    <div className="idioms-section">
+      <h3>慣用語解析</h3>
+      {sentenceAnalysis.idioms.map((idiom, index) => (
+        <div key={index} className="idiom-chip" onClick={() => handleIdiomClick(idiom)}>
+          {idiom.idiom}
+        </div>
+      ))}
+    </div>
+  );
+};
+
+// 慣用語點擊處理
+const handleIdiomClick = (idiom) => {
+  setSelectedVocab({
+    word: idiom.idiom,
+    translation: idiom.translation,
+    definition: idiom.definition,
+    pronunciation: idiom.pronunciation,
+    partOfSpeech: 'idiom',
+    difficultyLevel: idiom.difficultyLevel,
+    frequency: idiom.frequency,
+    synonyms: idiom.synonyms,
+    example: idiom.example,
+    exampleTranslation: idiom.exampleTranslation
+  });
+  setIsPopupVisible(true);
+};
+```
+
+### **階段五：錯誤處理與用戶體驗 (1-2天)**
+
+#### **5.1 統一錯誤處理**
+**目標**: 實現友善的錯誤提示和降級體驗
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**函數**: `handleAnalysisError`, `setFallbackAnalysisView` (需新增或修改)
+```typescript
+const handleAnalysisError = (error) => {
+  console.error('Analysis error:', error);
+  setIsAnalyzing(false);
+
+  // 根據錯誤類型提供不同的用戶提示
+  if (error.message.includes('timeout')) {
+    setErrorMessage('分析服務繁忙，請稍後再試');
+  } else if (error.message.includes('network')) {
+    setErrorMessage('網路連接問題，請檢查網路狀態');
+  } else if (error.message.includes('500')) {
+    setErrorMessage('服務器暫時不可用，請稍後重試');
+  } else {
+    setErrorMessage('分析過程中發生錯誤，請稍後再試');
+  }
+
+  // 提供降級體驗：基礎翻譯
+  setFallbackAnalysisView(textInput);
+};
+
+// 降級體驗實現
+const setFallbackAnalysisView = (text) => {
+  setSentenceAnalysis({
+    originalText: text,
+    sentenceMeaning: '暫時無法提供完整分析，請稍後重試',
+    grammarCorrection: { hasErrors: false, corrections: [] },
+    vocabularyAnalysis: {},
+    idioms: []
+  });
+};
+```
+
+#### **5.2 載入狀態優化**
+**目標**: 提供清晰的載入反饋
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx`
+**狀態管理**: 新增 `analysisState` state
+**函數**: 修改 `handleAnalyzeSentence`
+```typescript
+// 分析狀態管理
+const [analysisState, setAnalysisState] = useState({
+  isAnalyzing: false,
+  progress: 0,
+  stage: ''
+});
+
+const handleAnalyzeSentence = async () => {
+  setAnalysisState({ isAnalyzing: true, progress: 20, stage: '正在分析句子...' });
+
+  try {
+    setAnalysisState(prev => ({ ...prev, progress: 60, stage: '處理詞彙分析...' }));
+    const response = await fetch(API_URL, { ... });
+
+    setAnalysisState(prev => ({ ...prev, progress: 90, stage: '整理分析結果...' }));
+    const result = await response.json();
+
+    handleAnalysisResult(result);
+    setAnalysisState({ isAnalyzing: false, progress: 100, stage: '分析完成' });
+  } catch (error) {
+    handleAnalysisError(error);
+  }
+};
+```
+
+### **階段六：閃卡整合 (2-3天)**
+
+#### **6.1 閃卡保存API整合**
+**目標**: 整合後端閃卡API用於詞彙保存
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/services/flashcardsService.ts` (需新建)
+**類別**: `FlashcardsService`
+**方法**: `createFlashcard`, `getAuthToken`
+```typescript
+class FlashcardsService {
+  private baseURL = 'http://localhost:5008/api/flashcards';
+
+  async createFlashcard(cardData: FlashcardData): Promise<{success: boolean}> {
+    try {
+      const response = await fetch(this.baseURL, {
+        method: 'POST',
+        headers: {
+          'Content-Type': 'application/json',
+          'Authorization': `Bearer ${this.getAuthToken()}`
+        },
+        body: JSON.stringify({
+          word: cardData.word,
+          translation: cardData.translation,
+          definition: cardData.definition,
+          pronunciation: cardData.pronunciation,
+          partOfSpeech: cardData.partOfSpeech,
+          difficultyLevel: cardData.difficultyLevel,
+          example: cardData.example,
+          exampleTranslation: cardData.exampleTranslation
+        })
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        throw new Error(`API request failed: ${response.status}`);
+      }
+
+      return { success: true };
+    } catch (error) {
+      console.error('Save flashcard error:', error);
+      return { success: false, error: error.message };
+    }
+  }
+
+  private getAuthToken(): string | null {
+    return localStorage.getItem('auth_token');
+  }
+}
+
+export const flashcardsService = new FlashcardsService();
+```
+
+#### **6.2 認證機制整合**
+**目標**: 實現JWT認證用於保護閃卡API
+
+**檔案**: `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/services/authService.ts` (需新建)
+**類別**: `AuthService`
+**方法**: `login`, `logout`, `isAuthenticated`
+```typescript
+class AuthService {
+  private baseURL = 'http://localhost:5008/api/auth';
+
+  async login(username: string, password: string): Promise<{success: boolean, token?: string}> {
+    try {
+      const response = await fetch(`${this.baseURL}/login`, {
+        method: 'POST',
+        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
+        body: JSON.stringify({ username, password })
+      });
+
+      if (!response.ok) {
+        throw new Error('登入失敗');
+      }
+
+      const result = await response.json();
+
+      if (result.success && result.token) {
+        localStorage.setItem('auth_token', result.token);
+        return { success: true, token: result.token };
+      }
+
+      return { success: false };
+    } catch (error) {
+      console.error('Login error:', error);
+      return { success: false };
+    }
+  }
+
+  logout(): void {
+    localStorage.removeItem('auth_token');
+  }
+
+  isAuthenticated(): boolean {
+    return !!localStorage.getItem('auth_token');
+  }
+}
+
+export const authService = new AuthService();
+```
+
+---
+
+## ✅ **測試計劃**
+
+### **單元測試**
+1. API調用函數測試
+2. 數據轉換邏輯測試
+3. 錯誤處理機制測試
+4. 統計計算邏輯測試
+
+### **整合測試**
+1. 完整分析流程測試
+2. 詞彙保存流程測試
+3. 認證機制測試
+4. 錯誤恢復機制測試
+
+### **E2E測試**
+1. 用戶完整使用流程
+2. 各種輸入情況測試
+3. 錯誤邊界情況測試
+4. 性能和載入測試
+
+---
+
+## 📋 **實施檢查清單**
+
+### **前端調整**
+- [x] 移除API請求中的userLevel參數 ✅ **已完成**
+- [x] 更新回應數據結構處理邏輯 ✅ **已完成**
+- [x] 適配新的vocabularyAnalysis格式 ✅ **已完成**
+- [ ] 更新語法修正面板數據處理 ⏳ **進行中**
+- [x] 整合慣用語顯示邏輯 ✅ **已完成**ㄎ
+- [ ] 實現統一錯誤處理機制 ⏳ **進行中**
+- [ ] 優化載入狀態提示 ⏳ **進行中**
+- [ ] 整合閃卡保存API ⏳ **進行中**
+- [ ] 實現JWT認證機制 📅 **計劃中**
+
+### **後端驗證**
+- [x] 確認API端點正常運行 ✅ **已完成** - API健康檢查通過
+- [x] 驗證回應格式正確性 ✅ **已完成** - 格式完全符合規格
+- [x] 測試錯誤處理機制 ✅ **已完成** - 錯誤處理正常
+- [ ] 確認認證機制有效 📅 **待實施** - JWT功能需要用戶系統
+- [x] 驗證CORS設定正確 ✅ **已完成** - 前端可正常訪問
+
+### **整合測試**
+- [x] 前後端通信正常 ✅ **已完成** - API調用成功
+- [x] 數據格式完全匹配 ✅ **已完成** - vocabularyAnalysis格式正確
+- [x] 錯誤處理機制有效 ✅ **已完成** - 錯誤回饋正常
+- [x] 性能表現符合預期 ✅ **已完成** - 3.5秒分析時間符合<5秒要求
+- [x] 用戶體驗流暢 ✅ **已完成** - 前端頁面正常載入
+
+---
+
+## 🚀 **部署準備**
+
+### **開發環境**
+1. 確保後端運行在 localhost:5008
+2. 確保前端運行在 localhost:3000
+3. 配置CORS允許前端域名
+4. 設定開發環境的Gemini API密鑰
+
+### **測試環境**
+1. 部署到測試服務器
+2. 配置測試環境的環境變數
+3. 執行完整的E2E測試
+4. 進行性能和安全測試
+
+### **生產環境**
+1. 配置生產環境域名和SSL
+2. 設定生產環境API密鑰
+3. 配置監控和日誌系統
+4. 準備回滾計劃
+
+---
+
+## 📊 **風險評估與緩解**
+
+### **技術風險**
+1. **API格式不匹配**
+   - 風險: 前後端數據格式差異
+   - 緩解: 詳細的格式驗證和測試
+
+2. **性能問題**
+   - 風險: AI API響應時間過長
+   - 緩解: 實現載入狀態和超時處理
+
+3. **錯誤處理不完善**
+   - 風險: 用戶體驗受影響
+   - 緩解: 完整的錯誤處理和降級機制
+
+### **業務風險**
+1. **功能缺失**
+   - 風險: 某些功能無法正常工作
+   - 緩解: 逐步測試和驗證
+
+2. **用戶體驗下降**
+   - 風險: 串接過程中影響現有功能
+   - 緩解: 保持現有功能的向後兼容性
+
+---
+
+## 📈 **成功指標**
+
+### **技術指標**
+- API回應時間 < 5秒
+- 錯誤率 < 1%
+- 前端載入時間 < 2秒
+- 詞彙分析準確率 > 90%
+
+### **用戶體驗指標**
+- 分析完成率 > 95%
+- 用戶滿意度 > 4.5/5
+- 功能使用率 > 80%
+- 錯誤恢復時間 < 3秒
+
+---
+
+## 🔄 **後續維護計劃**
+
+### **監控機制**
+1. API調用成功率監控
+2. 用戶行為數據收集
+3. 錯誤日誌分析
+4. 性能指標追蹤
+
+### **優化計劃**
+1. 基於用戶反饋優化UI/UX
+2. AI分析結果質量提升
+3. 新功能開發和整合
+4. 性能持續優化
+
+---
+
+## 📚 **參考文件**
+
+### **產品需求文件**
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/AI句子分析功能產品需求規格.md`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/AI分析API技術實現規格.md`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/系統整合與部署規格.md`
+
+### **關鍵源碼檔案**
+#### **後端檔案**
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/backend/DramaLing.Api/Controllers/AIController.cs`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/backend/DramaLing.Api/Controllers/FlashcardsController.cs`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/backend/DramaLing.Api/Controllers/AuthController.cs`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/backend/DramaLing.Api/Services/GeminiService.cs`
+
+#### **前端檔案**
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/generate/page.tsx` (主要分析頁面)
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/ClickableTextV2.tsx` (詞彙標記組件)
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/components/GrammarCorrectionPanel.tsx` (語法修正組件)
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/app/learn/page.tsx` (學習模式頁面)
+
+### **配置檔案**
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/backend/DramaLing.Api/appsettings.json`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/package.json`
+- `/Users/jettcheng1018/code/dramaling-vocab-learning/frontend/next.config.js`
+
+---
+
+---
+
+## 🎉 **實施狀態總結**
+
+### **第一階段完成狀況 (2025-01-25)**
+
+#### **✅ 已完成功能 (核心串接)**
+1. **API格式適配** - 移除userLevel參數，更新請求格式
+2. **回應數據處理** - 適配新的`result.data`結構
+3. **詞彙分析整合** - 使用`vocabularyAnalysis`對象格式
+4. **慣用語功能** - 整合`idioms`陣列顯示
+5. **統計計算** - 修正詞彙難度統計邏輯
+6. **API測試** - 驗證前後端通信正常
+
+#### **📊 測試結果**
+- ✅ **後端API健康檢查**: 正常運行
+- ✅ **句子分析API**: 3.5秒回應時間，符合<5秒要求
+- ✅ **數據格式匹配**: 100%兼容新後端格式
+- ✅ **詞彙分析**: CEFR分級和統計正確
+- ✅ **語法修正**: 錯誤檢測和修正建議正常
+- ✅ **慣用語檢測**: 顯示和交互功能正常
+
+#### **🚀 核心功能狀態**
+- **AI句子分析**: ✅ **生產就緒**
+- **詞彙標記**: ✅ **生產就緒**
+- **語法修正**: ✅ **生產就緒**
+- **慣用語學習**: ✅ **生產就緒**
+- **統計卡片**: ✅ **生產就緒**
+- **響應式設計**: ✅ **生產就緒**
+
+#### **📈 性能指標達成**
+- **API回應時間**: 3.5秒 < 5秒目標 ✅
+- **前端載入**: <2秒 ✅
+- **詞彙分析準確**: 基於Gemini 1.5 Flash ✅
+- **用戶體驗**: 流暢互動 ✅
+
+### **下一階段建議 (可選優化)**
+1. **JWT認證整合** - 用於保護閃卡功能
+2. **錯誤處理增強** - 更友善的錯誤提示
+3. **載入狀態優化** - 進度指示器
+4. **離線快取** - 分析結果本地存儲
+
+---
+
+**計劃制定者**: DramaLing技術團隊
+**計劃版本**: v1.1 - 第一階段完成
+**實際完成時間**: 1個工作天 (提前完成)
+**完成狀態**: 🎯 **核心功能100%可用，生產就緒**
+**下次評估**: 基於用戶回饋進行功能優化
\ No newline at end of file
diff --git a/note/AI句子分析規格/文件結構說明.md b/note/AI句子分析規格/文件結構說明.md
new file mode 100644
index 0000000..59e8b18
--- /dev/null
+++ b/note/AI句子分析規格/文件結構說明.md
@@ -0,0 +1,265 @@
+# DramaLing 文件結構說明
+
+## 📁 **文件組織架構**
+
+### **核心規格文件**
+```
+📋 產品與技術規格 (按關注點分離)
+├── 🎯 AI句子分析功能產品需求規格.md      # 產品需求、用戶故事、商業目標
+├── 🔧 AI分析API技術實現規格.md           # API設計、數據模型、技術實現
+└── 🚀 系統整合與部署規格.md             # 系統整合、部署、監控
+
+📚 架構與指導文件
+├── 🏗️ docs/AI驅動產品後端技術架構指南.md  # 後端架構設計原則和最佳實踐
+└── 📋 後端架構優化待辦清單.md            # 當前優化項目和進度追蹤
+```
+
+---
+
+## 🎯 **文件用途說明**
+
+### **產品團隊使用**
+- **📋 產品需求規格** - 產品經理、UX設計師、QA測試
+  - 用戶故事和使用場景
+  - 功能需求和驗收標準
+  - 產品路線圖和KPI指標
+  - 非功能性需求
+
+### **開發團隊使用**
+- **🔧 API技術規格** - 後端開發工程師
+  - API端點設計和數據模型
+  - AI Prompt設計和版本管理
+  - 錯誤處理和安全設計
+  - 性能要求和優化策略
+
+- **🏗️ 架構指南** - 技術主管、資深工程師
+  - 分層架構設計原則
+  - 程式碼組織和最佳實踐
+  - 性能優化和穩定性設計
+  - 擴展性和維護性指導
+
+### **運維團隊使用**
+- **🚀 整合部署規格** - DevOps工程師、運維團隊
+  - 環境配置和容器化
+  - CI/CD流程和部署策略
+  - 監控告警和故障排除
+  - 安全配置和合規要求
+
+### **全團隊使用**
+- **📋 優化待辦清單** - 所有技術團隊成員
+  - 當前優化項目和優先級
+  - 進度追蹤和責任分配
+  - 技術債務管理
+  - 架構改進記錄
+
+---
+
+## 🔄 **文件維護流程**
+
+### **更新觸發條件**
+```yaml
+產品需求規格:
+  - 新功能規劃
+  - 用戶回饋整合
+  - 商業目標調整
+  - 定期產品審查
+
+技術實現規格:
+  - API設計變更
+  - 數據模型調整
+  - 技術棧更新
+  - 安全要求變更
+
+整合部署規格:
+  - 基礎設施變更
+  - 部署流程優化
+  - 監控需求更新
+  - 安全政策調整
+
+架構指南:
+  - 技術決策更新
+  - 最佳實踐演進
+  - 工具和框架升級
+  - 團隊規模變化
+```
+
+### **版本管理策略**
+```yaml
+版本命名:
+  - 主要改版: v2.0, v3.0 (架構重大變更)
+  - 次要更新: v2.1, v2.2 (功能增加或修改)
+  - 修正更新: v2.1.1 (錯誤修正和澄清)
+
+變更記錄:
+  - 每個文件包含詳細的更新記錄
+  - 記錄變更原因和影響範圍
+  - 標注向下相容性影響
+  - 提供遷移指導 (如需要)
+```
+
+---
+
+## 📚 **閱讀指南**
+
+### **新成員入門順序**
+1. **📋 產品需求規格** - 了解產品目標和用戶需求
+2. **🏗️ 架構指南** - 理解技術架構和設計原則
+3. **🔧 API技術規格** - 掌握具體實現細節
+4. **🚀 整合部署規格** - 了解系統整合和部署
+5. **📋 優化待辦清單** - 參與當前改進項目
+
+### **角色專用指南**
+
+#### **產品經理**
+```yaml
+重點文件:
+  - 產品需求規格 (詳細閱讀)
+  - API技術規格 (概要了解)
+  - 整合部署規格 (監控部分)
+
+關注要點:
+  - 用戶故事完整性
+  - 驗收標準明確性
+  - KPI指標合理性
+  - 技術可行性評估
+```
+
+#### **前端開發**
+```yaml
+重點文件:
+  - 產品需求規格 (UI/UX需求)
+  - API技術規格 (API端點和數據模型)
+  - 整合部署規格 (前端部分)
+
+關注要點:
+  - API接口設計
+  - 數據結構定義
+  - 錯誤處理邏輯
+  - 性能要求
+```
+
+#### **後端開發**
+```yaml
+重點文件:
+  - API技術規格 (詳細閱讀)
+  - 架構指南 (詳細閱讀)
+  - 優化待辦清單 (參與執行)
+
+關注要點:
+  - 服務架構設計
+  - 數據模型實現
+  - 錯誤處理策略
+  - 性能優化方案
+```
+
+#### **DevOps/運維**
+```yaml
+重點文件:
+  - 整合部署規格 (詳細閱讀)
+  - 架構指南 (基礎設施部分)
+  - API技術規格 (監控需求)
+
+關注要點:
+  - 部署流程設計
+  - 監控告警配置
+  - 安全策略實施
+  - 災難恢復計劃
+```
+
+---
+
+## 🔗 **文件間關聯**
+
+### **依賴關係**
+```mermaid
+graph TD
+    A[產品需求規格] --> B[API技術規格]
+    A --> C[整合部署規格]
+    B --> C
+    D[架構指南] --> B
+    D --> E[優化待辦清單]
+    B --> E
+```
+
+### **交叉引用索引**
+```yaml
+功能需求 → 技術實現:
+  - FR1.1 文本輸入處理 → API端點 POST /api/ai/analyze-sentence
+  - FR1.2 AI分析核心 → Gemini服務整合和Prompt設計
+  - FR2.1 CEFR個人化 → 前端統計計算邏輯
+  - FR2.2 學習進度可視化 → 前端UI組件設計
+
+技術實現 → 部署配置:
+  - GeminiOptions配置 → 環境變數和配置管理
+  - 健康檢查實現 → 監控和告警配置
+  - 錯誤處理設計 → 日誌和調試策略
+  - 性能要求 → 負載測試和優化
+```
+
+---
+
+## ⚠️ **廢棄文件說明**
+
+### **已移除的重複文件**
+```yaml
+舊文件結構 (v1.0):
+  ❌ AI生成網頁前端需求規格.md      → 整合到產品需求規格
+  ❌ AI生成功能後端API規格.md       → 重構為API技術規格
+  ❌ AI生成功能前後端串接規格.md    → 整合到部署規格
+
+移除原因:
+  - 內容重疊和矛盾
+  - 前後端界限模糊
+  - 維護成本高
+  - 不符合行業標準
+```
+
+### **遷移對照表**
+```yaml
+內容遷移映射:
+  舊檔案 → 新檔案位置:
+  - 產品定位和用戶故事 → 產品需求規格
+  - API設計和數據模型 → API技術規格
+  - UI/UX需求和視覺設計 → 產品需求規格 (UI章節)
+  - 前後端整合邏輯 → 整合部署規格
+  - 開發環境配置 → 整合部署規格
+  - 測試策略和驗證 → 整合部署規格
+```
+
+---
+
+## 📅 **維護計劃**
+
+### **定期審查週期**
+```yaml
+月度審查:
+  - 優化待辦清單進度檢查
+  - 技術債務評估
+  - 新需求整合評估
+
+季度審查:
+  - 產品需求規格更新
+  - 技術架構演進評估
+  - 文件結構優化
+
+年度審查:
+  - 整體架構重新評估
+  - 文件體系重構
+  - 工具和流程升級
+```
+
+### **責任分工**
+```yaml
+文件擁有者:
+  - 產品需求規格: 產品經理
+  - API技術規格: 後端技術主管
+  - 整合部署規格: DevOps負責人
+  - 架構指南: 技術架構師
+  - 優化待辦清單: 開發團隊共同維護
+```
+
+---
+
+**建立時間**: 2025-01-25
+**維護團隊**: DramaLing全體技術團隊
+**下次審查**: 2025-02-25
\ No newline at end of file
diff --git a/note/AI句子分析規格/系統整合與部署規格.md b/note/AI句子分析規格/系統整合與部署規格.md
new file mode 100644
index 0000000..9de5b93
--- /dev/null
+++ b/note/AI句子分析規格/系統整合與部署規格.md
@@ -0,0 +1,887 @@
+# 系統整合與部署規格
+
+## 📋 **文件資訊**
+
+- **文件名稱**: 系統整合與部署規格
+- **版本**: v2.0
+- **建立日期**: 2025-01-25
+- **最後更新**: 2025-01-25
+- **負責團隊**: DramaLing DevOps團隊
+- **適用系統**: AI句子分析功能全棧系統
+
+---
+
+## 🏗️ **系統架構圖**
+
+### **整體架構**
+```
+┌─────────────────┐    HTTP/JSON     ┌──────────────────┐    Gemini API    ┌─────────────────┐
+│                 │    Request       │                  │    Request       │                 │
+│  Frontend       │ ──────────────► │  Backend API     │ ──────────────► │  Google Gemini  │
+│  (Next.js)      │                 │  (.NET Core)     │                 │  AI Service     │
+│  Port 3000      │ ◄────────────── │  Port 5008       │ ◄────────────── │                 │
+│                 │    Response      │                  │    Response      │                 │
+└─────────────────┘                 └──────────────────┘                 └─────────────────┘
+        │                                      │
+        │                                      │
+        ▼                                      ▼
+┌─────────────────┐                 ┌──────────────────┐
+│  Local Storage  │                 │  SQLite Database │
+│  - user_level   │                 │  - Cache Data    │
+│  - auth_token   │                 │  - Usage Stats   │
+└─────────────────┘                 └──────────────────┘
+```
+
+### **數據流向**
+```mermaid
+sequenceDiagram
+    participant U as 用戶
+    participant F as 前端(3000)
+    participant B as 後端(5008)
+    participant G as Gemini API
+    participant D as 資料庫
+
+    U->>F: 1. 輸入英文句子
+    U->>F: 2. 點擊「分析句子」
+    F->>F: 3. 驗證輸入(≤300字符)
+    F->>F: 4. 讀取userLevel (localStorage)
+    F->>B: 5. POST /api/ai/analyze-sentence
+    B->>B: 6. 輸入驗證和處理
+    B->>G: 7. 調用Gemini API
+    G->>B: 8. 返回AI分析結果
+    B->>B: 9. 解析和格式化數據
+    B->>D: 10. 記錄使用統計 (可選)
+    B->>F: 11. 返回結構化分析結果
+    F->>F: 12. 計算個人化統計
+    F->>F: 13. 渲染詞彙標記和統計卡片
+    F->>U: 14. 顯示完整分析結果
+```
+
+---
+
+## 🔄 **前後端整合規格**
+
+### **API整合詳細設計**
+
+#### **前端請求實現**
+```typescript
+// 位置: frontend/app/generate/page.tsx
+const handleAnalyzeSentence = async () => {
+  try {
+    const response = await fetch('http://localhost:5008/api/ai/analyze-sentence', {
+      method: 'POST',
+      headers: {
+        'Content-Type': 'application/json',
+        'Authorization': `Bearer ${getAuthToken()}` // 可選
+      },
+      body: JSON.stringify({
+        inputText: textInput,
+        analysisMode: 'full',
+        options: {
+          includeGrammarCheck: true,
+          includeVocabularyAnalysis: true,
+          includeTranslation: true,
+          includeIdiomDetection: true,
+          includeExamples: true
+        }
+      })
+    });
+
+    if (!response.ok) {
+      throw new Error(`API請求失敗: ${response.status}`);
+    }
+
+    const result = await response.json();
+    handleAnalysisResult(result.data);
+  } catch (error) {
+    handleAnalysisError(error);
+  }
+};
+```
+
+#### **數據處理邏輯**
+```typescript
+// 前端個人化統計計算
+const calculateVocabularyStats = (vocabularyAnalysis, idioms, userLevel) => {
+  const userIndex = CEFR_LEVELS.indexOf(userLevel);
+  let simple = 0, moderate = 0, difficult = 0;
+
+  Object.values(vocabularyAnalysis).forEach(word => {
+    const wordIndex = CEFR_LEVELS.indexOf(word.difficultyLevel);
+    if (userIndex > wordIndex) simple++;
+    else if (userIndex === wordIndex) moderate++;
+    else difficult++;
+  });
+
+  return {
+    simpleCount: simple,
+    moderateCount: moderate,
+    difficultCount: difficult,
+    idiomCount: idioms.length
+  };
+};
+```
+
+### **錯誤處理整合**
+
+#### **前端錯誤處理**
+```typescript
+const handleAnalysisError = (error) => {
+  console.error('Analysis error:', error);
+
+  // 顯示用戶友善的錯誤訊息
+  if (error.message.includes('timeout')) {
+    setErrorMessage('分析服務繁忙，請稍後再試');
+  } else if (error.message.includes('network')) {
+    setErrorMessage('網路連接問題，請檢查網路狀態');
+  } else {
+    setErrorMessage('分析過程中發生錯誤，請稍後再試');
+  }
+
+  // 提供降級體驗
+  setFallbackAnalysisView(textInput);
+};
+```
+
+#### **後端錯誤映射**
+```csharp
+// 位置: backend/Controllers/AIController.cs
+private ApiErrorResponse CreateErrorResponse(string code, string message, object? details, string requestId)
+{
+    var userFriendlyMessage = code switch
+    {
+        "INVALID_INPUT" => "輸入格式不正確，請檢查文本內容",
+        "AI_SERVICE_ERROR" => "AI分析服務暫時不可用，請稍後重試",
+        "RATE_LIMIT_EXCEEDED" => "請求過於頻繁，請稍候再試",
+        "TIMEOUT" => "分析超時，請嘗試較短的句子",
+        _ => "系統暫時不可用，請稍後重試"
+    };
+
+    return new ApiErrorResponse
+    {
+        Success = false,
+        Error = new ApiError
+        {
+            Code = code,
+            Message = userFriendlyMessage,
+            Details = details,
+            Suggestions = GetSuggestionsForError(code)
+        },
+        RequestId = requestId,
+        Timestamp = DateTime.UtcNow
+    };
+}
+```
+
+---
+
+## 🔧 **開發環境配置**
+
+### **環境準備**
+
+#### **必要軟體**
+```yaml
+開發工具:
+  - Node.js: >= 18.0.0
+  - .NET SDK: >= 8.0.0
+  - Git: >= 2.40.0
+  - VSCode: 最新版本
+
+瀏覽器支援:
+  - Chrome: >= 90 (開發調試用)
+  - Safari: >= 14 (測試用)
+  - Firefox: >= 88 (測試用)
+
+可選工具:
+  - Docker: >= 20.0 (容器化部署)
+  - Redis: >= 6.0 (本地快取測試)
+  - Postman: API測試
+```
+
+#### **環境變數配置**
+```bash
+# 後端環境變數
+export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"
+export ASPNETCORE_ENVIRONMENT="Development"
+export DRAMALING_DB_CONNECTION="Data Source=dramaling_test.db"
+
+# 前端環境變數 (可選)
+export NEXT_PUBLIC_API_URL="http://localhost:5008"
+export NEXT_PUBLIC_ENVIRONMENT="development"
+```
+
+### **啟動流程**
+
+#### **開發環境啟動腳本**
+```bash
+#!/bin/bash
+# 位置: start-development.sh
+
+echo "🚀 啟動 DramaLing 開發環境..."
+
+# 1. 檢查必要軟體
+check_prerequisites() {
+  command -v node >/dev/null 2>&1 || { echo "需要安裝 Node.js"; exit 1; }
+  command -v dotnet >/dev/null 2>&1 || { echo "需要安裝 .NET SDK"; exit 1; }
+}
+
+# 2. 啟動後端 API (Port 5008)
+start_backend() {
+  echo "🔧 啟動後端 API..."
+  cd backend/DramaLing.Api
+  dotnet restore
+  dotnet run &
+  BACKEND_PID=$!
+  echo "後端 PID: $BACKEND_PID"
+}
+
+# 3. 啟動前端 (Port 3000)
+start_frontend() {
+  echo "🎨 啟動前端..."
+  cd ../../frontend
+  npm install
+  npm run dev &
+  FRONTEND_PID=$!
+  echo "前端 PID: $FRONTEND_PID"
+}
+
+# 4. 健康檢查
+health_check() {
+  echo "🏥 執行健康檢查..."
+  sleep 10
+
+  # 檢查後端
+  if curl -f http://localhost:5008/health >/dev/null 2>&1; then
+    echo "✅ 後端服務正常"
+  else
+    echo "❌ 後端服務異常"
+  fi
+
+  # 檢查前端
+  if curl -f http://localhost:3000 >/dev/null 2>&1; then
+    echo "✅ 前端服務正常"
+  else
+    echo "❌ 前端服務異常"
+  fi
+}
+
+# 執行啟動流程
+check_prerequisites
+start_backend
+start_frontend
+health_check
+
+echo "🎉 開發環境啟動完成！"
+echo "前端: http://localhost:3000"
+echo "後端API: http://localhost:5008"
+echo "API文檔: http://localhost:5008/swagger"
+```
+
+---
+
+## 🧪 **測試整合策略**
+
+### **整合測試架構**
+
+#### **API整合測試**
+```csharp
+[TestFixture]
+public class AIAnalysisIntegrationTests : IClassFixture<WebApplicationFactory<Program>>
+{
+    private readonly WebApplicationFactory<Program> _factory;
+    private readonly HttpClient _client;
+
+    [SetUp]
+    public void Setup()
+    {
+        _client = _factory.CreateClient();
+    }
+
+    [Test]
+    public async Task AnalyzeSentence_EndToEnd_ReturnsValidResponse()
+    {
+        // Arrange
+        var request = new
+        {
+            inputText = "She just join the team, so let's cut her some slack.",
+            analysisMode = "full"
+        };
+
+        // Act
+        var response = await _client.PostAsJsonAsync("/api/ai/analyze-sentence", request);
+
+        // Assert
+        response.EnsureSuccessStatusCode();
+        var result = await response.Content.ReadFromJsonAsync<AnalysisResponse>();
+
+        Assert.That(result.Success, Is.True);
+        Assert.That(result.Data.VocabularyAnalysis.Count, Is.GreaterThan(0));
+        Assert.That(result.Data.SentenceMeaning, Is.Not.Empty);
+        Assert.That(result.Data.Idioms.Count, Is.GreaterThan(0));
+    }
+}
+```
+
+#### **前端E2E測試**
+```typescript
+// 使用 Playwright 或 Cypress
+describe('AI Analysis E2E Flow', () => {
+  test('complete analysis workflow', async ({ page }) => {
+    // 1. 導航到分析頁面
+    await page.goto('http://localhost:3000/generate');
+
+    // 2. 輸入測試句子
+    await page.fill('[data-testid="text-input"]',
+      'She just join the team, so let\'s cut her some slack.');
+
+    // 3. 點擊分析按鈕
+    await page.click('[data-testid="analyze-button"]');
+
+    // 4. 等待分析完成
+    await page.waitForSelector('[data-testid="analysis-result"]', { timeout: 10000 });
+
+    // 5. 驗證結果
+    await expect(page.locator('[data-testid="grammar-correction"]')).toBeVisible();
+    await expect(page.locator('[data-testid="vocabulary-analysis"]')).toBeVisible();
+    await expect(page.locator('[data-testid="idioms-section"]')).toBeVisible();
+    await expect(page.locator('[data-testid="statistics-cards"]')).toBeVisible();
+
+    // 6. 測試詞彙點擊
+    await page.click('[data-testid="word-she"]');
+    await expect(page.locator('[data-testid="vocab-popup"]')).toBeVisible();
+  });
+});
+```
+
+### **性能測試整合**
+
+#### **負載測試配置**
+```yaml
+# 使用 k6 或 JMeter
+負載測試場景:
+  - 正常負載: 100 用戶，持續 10 分鐘
+  - 壓力測試: 500 用戶，持續 5 分鐘
+  - 尖峰測試: 1000 用戶，持續 2 分鐘
+
+性能指標:
+  - 回應時間P95: < 5秒
+  - 錯誤率: < 1%
+  - 吞吐量: > 100 RPS
+  - 資源使用: CPU < 80%, Memory < 70%
+```
+
+---
+
+## 🚀 **部署架構**
+
+### **環境配置**
+
+#### **開發環境 (Development)**
+```yaml
+基礎設施:
+  - 本地開發機器
+  - SQLite 資料庫
+  - In-Memory 快取
+  - Gemini API (測試金鑰)
+
+配置特點:
+  - 詳細日誌輸出
+  - 熱重載支援
+  - Swagger API 文檔
+  - CORS 寬鬆政策
+```
+
+#### **測試環境 (Staging)**
+```yaml
+基礎設施:
+  - 雲端虛擬機 或 Docker 容器
+  - PostgreSQL 資料庫
+  - Redis 快取
+  - Gemini API (測試金鑰)
+
+配置特點:
+  - 生產環境模擬
+  - 效能監控啟用
+  - 自動化測試整合
+  - 安全掃描
+```
+
+#### **生產環境 (Production)**
+```yaml
+基礎設施:
+  - Kubernetes 叢集 或 雲端服務
+  - PostgreSQL 高可用性叢集
+  - Redis 叢集
+  - Gemini API (生產金鑰)
+  - CDN 和負載均衡
+
+配置特點:
+  - 高可用性 (99.9%+)
+  - 自動擴容
+  - 全面監控和告警
+  - 災難恢復機制
+```
+
+### **容器化部署**
+
+#### **Docker Compose 配置**
+```yaml
+# docker-compose.yml
+version: '3.8'
+
+services:
+  # 後端 API 服務
+  backend:
+    build:
+      context: ./backend/DramaLing.Api
+      dockerfile: Dockerfile
+    ports:
+      - "5008:5008"
+    environment:
+      - ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Production
+      - GEMINI_API_KEY=${GEMINI_API_KEY}
+      - ConnectionStrings__DefaultConnection=${DB_CONNECTION}
+    depends_on:
+      - database
+      - redis
+    healthcheck:
+      test: ["CMD", "curl", "-f", "http://localhost:5008/health"]
+      interval: 30s
+      timeout: 10s
+      retries: 3
+      start_period: 40s
+
+  # 前端服務
+  frontend:
+    build:
+      context: ./frontend
+      dockerfile: Dockerfile
+    ports:
+      - "3000:3000"
+    environment:
+      - NEXT_PUBLIC_API_URL=http://backend:5008
+    depends_on:
+      - backend
+
+  # 資料庫服務
+  database:
+    image: postgres:15-alpine
+    environment:
+      - POSTGRES_DB=dramaling
+      - POSTGRES_USER=${DB_USER}
+      - POSTGRES_PASSWORD=${DB_PASSWORD}
+    volumes:
+      - postgres_data:/var/lib/postgresql/data
+    ports:
+      - "5432:5432"
+
+  # 快取服務
+  redis:
+    image: redis:7-alpine
+    ports:
+      - "6379:6379"
+    volumes:
+      - redis_data:/data
+
+volumes:
+  postgres_data:
+  redis_data:
+```
+
+#### **Kubernetes 部署配置**
+```yaml
+# k8s-deployment.yaml
+apiVersion: apps/v1
+kind: Deployment
+metadata:
+  name: dramaling-backend
+spec:
+  replicas: 3
+  selector:
+    matchLabels:
+      app: dramaling-backend
+  template:
+    metadata:
+      labels:
+        app: dramaling-backend
+    spec:
+      containers:
+      - name: backend
+        image: dramaling/backend:latest
+        ports:
+        - containerPort: 5008
+        env:
+        - name: GEMINI_API_KEY
+          valueFrom:
+            secretKeyRef:
+              name: ai-secrets
+              key: gemini-api-key
+        - name: ConnectionStrings__DefaultConnection
+          valueFrom:
+            configMapKeyRef:
+              name: app-config
+              key: db-connection
+        resources:
+          requests:
+            memory: "256Mi"
+            cpu: "250m"
+          limits:
+            memory: "512Mi"
+            cpu: "500m"
+        livenessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 5008
+          initialDelaySeconds: 30
+          periodSeconds: 30
+        readinessProbe:
+          httpGet:
+            path: /health
+            port: 5008
+          initialDelaySeconds: 5
+          periodSeconds: 5
+```
+
+---
+
+## 📊 **監控與可觀測性**
+
+### **日誌整合**
+
+#### **結構化日誌配置**
+```json
+// appsettings.Production.json
+{
+  "Serilog": {
+    "Using": ["Serilog.Sinks.Console", "Serilog.Sinks.ApplicationInsights"],
+    "MinimumLevel": {
+      "Default": "Information",
+      "Override": {
+        "Microsoft": "Warning",
+        "System": "Warning",
+        "DramaLing": "Information"
+      }
+    },
+    "WriteTo": [
+      {
+        "Name": "Console",
+        "Args": {
+          "outputTemplate": "{Timestamp:yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [{Level:u3}] {Message:lj} {Properties:j}{NewLine}{Exception}"
+        }
+      },
+      {
+        "Name": "ApplicationInsights",
+        "Args": {
+          "instrumentationKey": "{ApplicationInsights:InstrumentationKey}"
+        }
+      }
+    ],
+    "Enrich": ["FromLogContext", "WithMachineName", "WithThreadId"]
+  }
+}
+```
+
+#### **前端錯誤追蹤**
+```typescript
+// 錯誤邊界和監控
+class ErrorBoundary extends React.Component {
+  componentDidCatch(error, errorInfo) {
+    // 發送錯誤到監控服務
+    console.error('React Error Boundary:', error, errorInfo);
+
+    // 可選：整合 Sentry 或其他錯誤追蹤服務
+    if (typeof window !== 'undefined' && window.gtag) {
+      window.gtag('event', 'exception', {
+        description: error.toString(),
+        fatal: false
+      });
+    }
+  }
+}
+```
+
+### **健康檢查系統**
+
+#### **深度健康檢查**
+```csharp
+public class SystemHealthCheck : IHealthCheck
+{
+    private readonly IGeminiService _geminiService;
+    private readonly DramaLingDbContext _dbContext;
+
+    public async Task<HealthCheckResult> CheckHealthAsync(
+        HealthCheckContext context, CancellationToken cancellationToken = default)
+    {
+        var checks = new Dictionary<string, HealthStatus>();
+
+        // 檢查資料庫連接
+        try
+        {
+            await _dbContext.Database.CanConnectAsync(cancellationToken);
+            checks["database"] = HealthStatus.Healthy;
+        }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            checks["database"] = HealthStatus.Unhealthy;
+        }
+
+        // 檢查 AI 服務
+        try
+        {
+            var isHealthy = await _geminiService.HealthCheckAsync();
+            checks["gemini_api"] = isHealthy ? HealthStatus.Healthy : HealthStatus.Degraded;
+        }
+        catch (Exception ex)
+        {
+            checks["gemini_api"] = HealthStatus.Unhealthy;
+        }
+
+        // 檢查記憶體使用
+        var memoryUsage = GC.GetTotalMemory(false);
+        checks["memory"] = memoryUsage < 500_000_000 ? HealthStatus.Healthy : HealthStatus.Degraded;
+
+        var overallStatus = checks.Values.All(s => s == HealthStatus.Healthy)
+            ? HealthStatus.Healthy
+            : checks.Values.Any(s => s == HealthStatus.Unhealthy)
+                ? HealthStatus.Unhealthy
+                : HealthStatus.Degraded;
+
+        return new HealthCheckResult(overallStatus,
+            description: $"System health: {string.Join(", ", checks.Select(c => $"{c.Key}:{c.Value}"))}",
+            data: checks.ToDictionary(c => c.Key, c => (object)c.Value.ToString()));
+    }
+}
+```
+
+---
+
+## 🔒 **安全整合**
+
+### **HTTPS 配置**
+```yaml
+開發環境:
+  - HTTP: localhost:3000, localhost:5008
+  - 自簽證書: dotnet dev-certs https --trust
+
+生產環境:
+  - HTTPS: 強制重定向
+  - TLS 1.3: 最低版本要求
+  - HSTS: 嚴格傳輸安全
+  - 證書: Let's Encrypt 或企業CA
+```
+
+### **CORS 政策**
+```csharp
+// 開發環境 CORS 配置
+services.AddCors(options =>
+{
+    options.AddPolicy("Development", policy =>
+    {
+        policy.WithOrigins("http://localhost:3000", "http://localhost:3001")
+              .AllowAnyHeader()
+              .AllowAnyMethod()
+              .AllowCredentials();
+    });
+
+    options.AddPolicy("Production", policy =>
+    {
+        policy.WithOrigins("https://dramaling.com", "https://app.dramaling.com")
+              .AllowAnyHeader()
+              .AllowAnyMethod()
+              .AllowCredentials();
+    });
+});
+```
+
+---
+
+## 📈 **監控整合**
+
+### **應用程式監控**
+
+#### **關鍵指標儀表板**
+```yaml
+業務指標:
+  - 每日分析次數
+  - 用戶活躍度
+  - 功能使用分佈
+  - AI分析成功率
+
+技術指標:
+  - API回應時間分佈
+  - 資料庫查詢性能
+  - 記憶體和CPU使用
+  - 錯誤率和異常統計
+
+用戶體驗指標:
+  - 頁面載入時間
+  - 首次內容繪製 (FCP)
+  - 最大內容繪製 (LCP)
+  - 累積佈局偏移 (CLS)
+```
+
+#### **告警配置**
+```yaml
+嚴重告警:
+  - API 錯誤率 > 5% (5分鐘內)
+  - 回應時間P95 > 10秒 (5分鐘內)
+  - 服務不可用 > 2分鐘
+  - 資料庫連接失敗
+
+警告告警:
+  - CPU 使用率 > 80% (10分鐘內)
+  - 記憶體使用率 > 85% (10分鐘內)
+  - AI API 調用失敗率 > 10%
+  - 磁碟空間不足 < 10%
+```
+
+---
+
+## 🔧 **故障排除指南**
+
+### **常見問題和解決方案**
+
+#### **連接問題**
+```yaml
+問題: CORS 錯誤
+症狀: "Access to fetch blocked by CORS policy"
+解決: 檢查後端 CORS 設定，確認前端域名在允許清單
+
+問題: 連接被拒絕
+症狀: "Connection refused" 或 "ECONNREFUSED"
+解決: 確認後端服務正在運行，檢查埠號是否正確
+
+問題: 超時錯誤
+症狀: "Request timeout" 或響應超過 30 秒
+解決: 檢查 AI API 金鑰，網路連接，增加超時設定
+```
+
+#### **資料問題**
+```yaml
+問題: AI 回應格式錯誤
+症狀: "Cannot read property 'vocabularyAnalysis' of undefined"
+解決: 檢查 Gemini API 回應格式，更新錯誤處理邏輯
+
+問題: 詞彙分析為空
+症狀: 分析結果不包含詞彙資訊
+解決: 檢查 AI Prompt 設計，確認輸入文本有效
+
+問題: 統計數字不一致
+症狀: 統計卡片數字與實際標記不符
+解決: 檢查前端統計計算邏輯，確認分類算法正確
+```
+
+### **調試工具**
+
+#### **開發調試指令**
+```bash
+# 檢查服務狀態
+curl -I http://localhost:5008/health
+curl -I http://localhost:3000
+
+# 測試 API 端點
+curl -X POST http://localhost:5008/api/ai/analyze-sentence \
+  -H "Content-Type: application/json" \
+  -d '{"inputText":"Test sentence","analysisMode":"full"}'
+
+# 檢查日誌
+docker logs dramaling-backend
+docker logs dramaling-frontend
+
+# 檢查資源使用
+docker stats
+top -p $(pgrep dotnet)
+```
+
+#### **生產監控指令**
+```bash
+# 健康檢查
+kubectl get pods -l app=dramaling
+kubectl describe pod dramaling-backend-xxx
+
+# 查看日誌
+kubectl logs -f deployment/dramaling-backend
+kubectl logs -f deployment/dramaling-frontend
+
+# 性能監控
+kubectl top pods
+kubectl top nodes
+```
+
+---
+
+## 📋 **部署檢查清單**
+
+### **部署前檢查**
+- [ ] 所有測試通過 (單元、整合、E2E)
+- [ ] 安全掃描無嚴重漏洞
+- [ ] 性能基準測試達標
+- [ ] 配置檔案正確設定
+- [ ] 環境變數和金鑰配置完成
+- [ ] 資料庫遷移腳本準備
+- [ ] 監控和告警配置完成
+- [ ] 回滾計劃準備
+
+### **部署後驗證**
+- [ ] 健康檢查端點回應正常
+- [ ] API 功能端到端測試通過
+- [ ] 前端頁面載入和功能正常
+- [ ] 監控指標顯示正常
+- [ ] 日誌記錄正確產生
+- [ ] 告警機制測試正常
+- [ ] 負載測試驗證性能
+- [ ] 安全掃描確認無新漏洞
+
+---
+
+## 🔄 **CI/CD 流程**
+
+### **持續整合流程**
+```yaml
+觸發條件:
+  - 主分支推送 (main)
+  - Pull Request 建立
+  - 標籤建立 (v*.*.*)
+
+建置步驟:
+  1. 程式碼檢出
+  2. 依賴安裝
+  3. 靜態分析 (ESLint, SonarQube)
+  4. 單元測試執行
+  5. 測試覆蓋率檢查
+  6. 安全掃描
+  7. 建置 Docker 映像
+  8. 整合測試執行
+
+部署條件:
+  - 所有測試通過
+  - 程式碼覆蓋率 > 80%
+  - 安全掃描通過
+  - 人工審核批准 (生產部署)
+```
+
+### **持續部署流程**
+```yaml
+測試環境自動部署:
+  - 主分支每次推送自動部署
+  - 自動執行煙霧測試
+  - 通知團隊部署狀態
+
+生產環境部署:
+  - 手動觸發或定期發布
+  - 藍綠部署或滾動更新
+  - 自動回滾機制
+  - 部署後監控和驗證
+```
+
+---
+
+**文件版本**: v2.0
+**DevOps負責人**: DramaLing DevOps團隊
+**最後更新**: 2025-01-25
+**下次審查**: 2025-02-25
+
+**關聯文件**:
+- 《AI句子分析功能產品需求規格》- 產品需求和用戶故事
+- 《AI分析API技術實現規格》- API設計和技術實現
+- 《AI驅動產品後端技術架構指南》- 架構設計指導原則
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