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# DramaLing 產品需求規格書
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## 📋 **文件資訊**
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- **文件名稱**: DramaLing 產品需求規格書 (統一版)
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- **版本**: v3.0 (整合版)
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- **建立日期**: 2025-09-23
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- **最後更新**: 2025-09-23
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- **負責團隊**: DramaLing 產品與技術團隊
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- **適用範圍**: 全平台 (Web、API、未來 Mobile)
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## 🎯 **產品概述**
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### **產品定位**
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DramaLing 是一個 AI 驅動的個人化英語學習平台，專注於通過智能句子分析、互動式詞彙學習和間隔重複算法，提供高效的英語學習體驗。
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### **商業目標**
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- 🎯 **提升學習效率**: 通過 AI 分析幫助用戶快速理解句子結構
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- 💡 **個人化學習**: 基於用戶 CEFR 等級提供適合的學習內容
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- 📈 **用戶留存**: 通過互動式體驗和科學算法增加平台黏性
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- 🌍 **市場差異化**: 提供業界領先的 AI 驅動語言學習體驗
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### **核心價值主張**
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- 🤖 **AI 驅動分析** - 即時語法檢查和詞彙解析
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- 🎯 **個人化學習** - 基於 CEFR 等級的智能詞彙分類
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- 📊 **科學算法** - SM-2 間隔重複算法優化記憶
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- 💡 **互動式體驗** - 點擊探索式的深度學習
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## 🎭 **核心用戶故事**
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### **US1. AI 智能分析流程**
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#### **US1.1 智能句子分析**
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```gherkin
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功能: 智能英文句子分析
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背景: 用戶想要學習和理解英文句子
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場景: 用戶分析英文句子
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給定 用戶是英語學習者 (CEFR A2 等級)
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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."
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並且 點擊「分析句子」按鈕
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那麼 系統應該顯示語法修正建議 (join → joins, get → gets)
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並且 系統應該提供詞彙難度標記 (based on A2 level)
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並且 系統應該識別慣用語 "cut someone some slack"
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並且 系統應該提供完整的中文翻譯
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驗收標準:
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- 能輸入最多 300 字的英文句子
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- 分析回應時間 < 5 秒
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- 語法檢查準確率 > 85%
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- 詞彙 CEFR 分級準確率 > 90%
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- 慣用語識別覆蓋率 > 80%
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```
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#### **US1.2 個人化詞彙學習**
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```gherkin
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功能: 基於 CEFR 等級的個人化詞彙標記
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背景: 不同程度的學習者需要不同的學習重點
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場景: A2 程度學習者查看句子分析
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給定 用戶的 CEFR 等級是 A2
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當 系統分析句子中的詞彙
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那麼 A1 詞彙應該顯示為「太簡單啦」(灰色虛線)
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並且 A2 詞彙應該顯示為「重點學習」(綠色邊框)
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並且 B1+ 詞彙應該顯示為「有點挑戰」(橙色邊框)
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並且 慣用語應該獨立顯示為「慣用語」(藍色邊框)
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並且 常用詞彙顯示 ⭐ 星星標記
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驗收標準:
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- 詞彙分類基於用戶當前 CEFR 等級動態計算
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- 用戶可以調整 CEFR 等級設定
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- 等級變更時詞彙標記即時更新
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- 統計卡片數字與實際標記一致
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- 常用詞彙星星標記正確顯示
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```
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### **US2. 詞卡管理系統**
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#### **US2.1 AI 詞卡生成**
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```gherkin
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功能: 從分析結果生成學習詞卡
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背景: 用戶想要將分析的詞彙保存為學習材料
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場景: 用戶生成詞卡
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給定 句子分析已完成
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當 用戶點擊詞彙的「保存到詞卡」按鈕
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那麼 系統應該自動填入詞彙資訊
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並且 包含翻譯、定義、發音、例句
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並且 設定適當的 CEFR 等級
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並且 保存到用戶的詞卡庫
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驗收標準:
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- 一鍵保存詞彙到詞卡
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- 自動填入完整詞卡資訊
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- 支援批量生成詞卡
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- 避免重複詞卡 (智能檢測)
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```
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#### **US2.2 詞卡學習系統**
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```gherkin
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功能: 科學的間隔重複學習
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背景: 用戶需要有效的記憶和複習機制
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場景: 用戶進行詞卡複習
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給定 用戶有待複習的詞卡
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當 用戶進入學習模式
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那麼 系統應該根據 SM-2 算法排序詞卡
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並且 提供多種學習模式 (翻卡/測驗)
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並且 根據答題表現調整複習間隔
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並且 追蹤學習進度和統計
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驗收標準:
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- SM-2 算法正確實施
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- 學習模式切換流暢
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- 進度追蹤準確
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- 複習提醒及時
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```
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## 📋 **功能需求規格**
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### **FR1. 用戶認證系統**
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#### **FR1.1 註冊與登入**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- Email 註冊與驗證
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- Google OAuth 整合
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- 安全的密碼管理
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- 多設備 Session 管理
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**詳細規格**:
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```yaml
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註冊功能:
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- Email 格式驗證和唯一性檢查
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- 密碼要求: 最少8位，包含大小寫字母、數字、特殊符號
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- 用戶名: 3-20字符，唯一性檢查
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- 驗證郵件: 24小時有效期
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- Google OAuth: 一鍵登入，自動創建帳號
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登入功能:
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- Email/密碼登入
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- 記住我功能 (7天/30天)
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- 失敗限制: 5次後鎖定15分鐘
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- 上次登入信息顯示
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Session 管理:
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- JWT Token: Access (15分鐘), Refresh (7天)
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- 自動更新 Token
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- 多裝置登入管理
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- 強制登出所有裝置
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```
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### **FR2. AI 智能分析系統**
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#### **FR2.1 文本輸入處理**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 支援英文文本輸入和預處理
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- 智能字符限制和驗證
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- 輸入格式標準化
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**詳細規格**:
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```yaml
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輸入限制:
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- 最大長度: 300 字符
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- 支援字符: 英文字母、數字、標點符號
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- 警告機制: 280字符黃色警告，300字符禁止輸入
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- 即時驗證: 字符計數顯示，超限阻止提交
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錯誤處理:
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- 空字串: 禁用分析按鈕
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- 無效字符: 自動過濾或提示
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- 超長文本: 截斷並警告用戶
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預處理功能:
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- 自動語言檢測 (英文)
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- 格式標準化
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- 特殊字符處理
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```
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#### **FR2.2 AI 分析核心**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 整合 Google Gemini API 進行多維度分析
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- 提供語法檢查、詞彙分析、翻譯、慣用語識別
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- 確保分析準確性和一致性
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**詳細規格**:
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```yaml
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分析範圍:
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- 語法檢查: 時態、主謂一致、介詞、詞序
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- 詞彙分析: CEFR等級、詞性、發音、翻譯、使用頻率
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- 句子翻譯: 自然流暢的繁體中文
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- 慣用語識別: 慣用語、片語動詞、固定搭配
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API 回應格式:
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- 詞彙物件: word, definition, translation, cefrLevel, isCommon
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- 慣用語物件: idiom, meaning, translation, isCommon
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- 語法修正: original, corrected, type, explanation
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- 整句翻譯: 完整的繁體中文翻譯
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品質要求:
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- 語法檢查準確率: > 85%
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- CEFR 分級準確率: > 90%
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- 翻譯自然度評分: > 4.0/5.0
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- 慣用語識別率: > 80%
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- 常用詞頻率判定準確率: > 85%
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性能要求:
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- 分析響應時間: < 5 秒
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- 同時支援用戶數: > 100
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- 服務可用性: > 99.5%
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- 快取命中率: > 80% (已實現 67%+)
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```
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#### **FR2.3 個人化學習引擎**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 基於用戶 CEFR 等級的動態詞彙分類
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- 智能學習重點推薦
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- 個人化統計和進度追蹤
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**詳細規格**:
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```yaml
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分類邏輯:
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- 簡單詞彙: 用戶等級 > 詞彙等級
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- 適中詞彙: 用戶等級 = 詞彙等級
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- 困難詞彙: 用戶等級 < 詞彙等級
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- 慣用語: 獨立分類，不參與等級比較
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支援等級:
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- A1: 初學者 (約1000詞彙)
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- A2: 基礎 (約2000詞彙)
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- B1: 中級 (約3000詞彙)
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- B2: 中高級 (約4000詞彙)
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- C1: 高級 (約8000詞彙)
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- C2: 精通 (約15000詞彙)
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視覺標記:
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- 簡單詞彙: 灰色虛線，「太簡單啦」
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- 適中詞彙: 綠色邊框，「重點學習」
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- 困難詞彙: 橙色邊框，「有點挑戰」
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- 慣用語: 藍色邊框，「慣用語」
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||
- 常用標記: ⭐ 星星 (右上角)
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```
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### **FR3. 詞卡管理系統**
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#### **FR3.1 詞卡 CRUD 操作**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 完整的詞卡創建、讀取、更新、刪除功能
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- 批量操作和管理工具
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- 智能重複檢測
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**詳細規格**:
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```yaml
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創建功能:
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- 手動創建 (填寫表單)
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- 從 AI 分析結果創建
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- 批量導入 (CSV/JSON)
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- 快速添加模式
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編輯功能:
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- 編輯所有欄位
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- 富文本編輯器 (例句)
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- 圖片上傳 (記憶圖像)
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||
- 音頻錄製 (自定義發音)
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||
刪除功能:
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||
- 單個刪除 (確認對話框)
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- 批量刪除 (多選)
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- 軟刪除 (回收站，30天內可恢復)
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組織功能:
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- 標籤系統 (預設 + 自定義)
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- 收藏功能
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- 搜尋篩選 (全文搜尋、標籤、難度、狀態)
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- 排序選項 (創建時間、掌握度、複習時間)
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```
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#### **FR3.2 智能詞卡生成**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 從 AI 分析結果一鍵生成詞卡
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- 自動填入完整詞卡資訊
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- 智能去重和品質檢查
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**詳細規格**:
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```yaml
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生成流程:
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1. AI 分析句子
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2. 用戶點擊詞彙「保存到詞卡」
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3. 自動填入詞卡資訊
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4. 用戶確認或編輯
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5. 保存到詞卡庫
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詞卡內容:
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- 基礎資訊: 詞彙、翻譯、定義、詞性
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- 語音資訊: IPA 發音、音頻播放
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- 學習輔助: 同義詞、例句、例句翻譯
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- 個人化: CEFR 等級、難度標記
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品質保證:
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- 重複檢測: 避免創建重複詞卡
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- 資訊完整性: 必填欄位驗證
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- 格式標準化: 統一的資料格式
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```
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### **FR4. 學習系統**
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#### **FR4.1 間隔重複算法 (SM-2)**
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**優先級**: P0 (必須)
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**功能描述**:
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- 實施科學的 SM-2 算法
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- 智能複習排程
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- 個人化學習參數調整
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**詳細規格**:
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```yaml
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算法參數:
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- 初始間隔: 1天、6天、依此類推
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- 難度係數: 1.3-2.5
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- 最小間隔: 1天
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- 最大間隔: 365天
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評分系統:
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- 1分: 完全不記得 (重置進度)
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- 2分: 有印象但錯誤 (間隔 × 0.6)
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- 3分: 困難但正確 (間隔 × 0.8)
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||
- 4分: 猶豫後正確 (間隔 × 1.0)
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- 5分: 輕鬆正確 (間隔 × 1.3)
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||
複習排程:
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- 每日複習上限: 可設定 (預設50個)
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- 優先級排序: 過期天數、難度係數
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- 智能分散: 避免同時大量到期
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- 負債管理: 過期詞卡優先處理
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```
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#### **FR4.2 多模式學習**
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**優先級**: P1 (重要)
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**功能描述**:
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- 多種學習模式適應不同學習偏好
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- 互動式學習體驗
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||
- 進度追蹤和反饋
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**詳細規格**:
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```yaml
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||
翻卡模式:
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||
- 正面: 英文詞彙
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- 背面: 定義、例句、發音、圖片
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- 操作: 手勢滑動、鍵盤快捷鍵
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- 評分: 1-5分即時評分
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測驗模式:
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||
- 選擇題: 定義選翻譯 (4選1)
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||
- 填空題: 例句挖空填入
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||
- 聽力測試: 聽音選詞 (未來)
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- 口說測試: 念例句 (未來)
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|
||
沉浸模式:
|
||
- 全螢幕學習
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||
- 自動播放 (可調速度)
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- 背景音樂 (白噪音)
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- 番茄鐘計時 (25分鐘)
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```
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### **FR5. 數據分析與統計**
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#### **FR5.1 學習統計**
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**優先級**: P1 (重要)
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||
**功能描述**:
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- 全面的學習數據追蹤
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||
- 視覺化進度展示
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||
- 成就系統激勵
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||
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||
**詳細規格**:
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||
```yaml
|
||
基礎數據:
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||
- 總學習詞彙數
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- 今日學習時間
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- 連續學習天數
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- 週/月學習統計
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- 平均每日學習詞數
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||
進階分析:
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||
- 記憶曲線 (艾賓浩斯)
|
||
- 詞彙掌握度分布
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||
- 最難/最易詞彙排行
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||
- 學習效率趨勢
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||
- 最佳學習時段分析
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||
視覺化展示:
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- 折線圖: 學習趨勢
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||
- 柱狀圖: 每日學習量
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- 熱力圖: 365天學習記錄
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||
- 圓餅圖: 詞彙分類分布
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||
- 雷達圖: 能力維度分析
|
||
|
||
成就系統:
|
||
- 里程碑徽章 (100/500/1000詞)
|
||
- 連續學習徽章 (7/30/100天)
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||
- 特殊成就 (完美週/月)
|
||
- 等級系統 (經驗值)
|
||
```
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||
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||
---
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|
||
## 🎨 **用戶介面需求**
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||
### **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
|
||
- 適中詞彙: bg-green-50, border-green-200, text-green-700
|
||
- 困難詞彙: bg-orange-50, border-orange-200, text-orange-700
|
||
- 慣用語: bg-blue-50, border-blue-200, text-blue-700
|
||
|
||
常用標記設計:
|
||
- 圖示: ⭐ emoji 星星
|
||
- 位置: 詞彙框線內右上角，絕對定位
|
||
- 大小: 12px (桌面) / 10px (移動設備)
|
||
- 顯示條件: 僅當 isCommon === true 時顯示
|
||
- 響應式: 在所有詞彙類型中一致顯示
|
||
|
||
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
|
||
- 星星: 無互動行為，純視覺標記
|
||
```
|
||
|
||
#### **UI1.2 響應式設計**
|
||
```yaml
|
||
桌面版 (>1024px):
|
||
- 三欄布局 (側邊欄+主內容+右側面板)
|
||
- 懸浮操作按鈕
|
||
- 鍵盤快捷鍵支援
|
||
|
||
平板版 (768-1024px):
|
||
- 兩欄布局
|
||
- 可收縮側邊欄
|
||
- 觸控優化
|
||
|
||
手機版 (<768px):
|
||
- 單欄布局
|
||
- 底部導航欄
|
||
- 手勢操作
|
||
- 大按鈕設計
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🔧 **技術規格需求**
|
||
|
||
### **Tech1. 前端技術棧**
|
||
```yaml
|
||
框架: Next.js 15 (App Router)
|
||
語言: TypeScript
|
||
樣式: Tailwind CSS
|
||
狀態管理: React useState/useEffect
|
||
數據獲取: Native fetch
|
||
表單: React Hook Form (規劃中)
|
||
```
|
||
|
||
### **Tech2. 後端技術棧**
|
||
```yaml
|
||
API: .NET 8 Web API
|
||
資料庫: SQLite (開發) / PostgreSQL (生產)
|
||
認證: JWT Bearer Token
|
||
AI: Google Gemini API
|
||
快取: Memory Cache + 分散式快取架構
|
||
檔案存儲: 本地存儲 (規劃中: 雲端存儲)
|
||
```
|
||
|
||
### **Tech3. 第三方服務**
|
||
```yaml
|
||
AI 服務: Google Gemini API
|
||
語音服務: Azure Speech Services (規劃中)
|
||
分析追蹤: 內建日誌系統
|
||
錯誤監控: 結構化錯誤處理
|
||
CDN: 本地部署 (規劃中: CDN)
|
||
```
|
||
|
||
---
|
||
|
||
## 🧪 **非功能性需求**
|
||
|
||
### **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
|
||
|
||
已實現性能:
|
||
- 快取命中響應: < 0.1ms (57,200倍提升)
|
||
- API 端點響應: < 200ms
|
||
- 頁面載入時間: < 2秒
|
||
|
||
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%
|
||
```
|
||
|
||
### **NFR2. 安全需求**
|
||
```yaml
|
||
認證安全:
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- JWT Token 管理
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- 密碼加密 (bcrypt)
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- Session 超時控制
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- 多設備管理
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數據安全:
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- HTTPS 強制加密
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- XSS 防護 (已實現)
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- 輸入驗證 (已實現)
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- SQL Injection 防護
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- Rate Limiting (已實現)
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隱私保護:
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- 用戶數據加密存儲
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- 分析記錄本地化
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- 數據導出功能
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- 帳號刪除功能
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## 🚀 **開發路線圖**
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### **Phase 1: MVP 基礎 (已完成) ✅**
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**時間**: 第1-2週
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- ✅ AI 句子分析核心功能
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- ✅ 基礎詞彙標記和分類
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- ✅ 語法修正功能
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- ✅ 慣用語識別
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- ✅ 基礎 UI 和響應式設計
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### **Phase 2: 性能優化 (已完成) ✅**
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**時間**: 第3週
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- ✅ 智能快取系統 (57,200倍性能提升)
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- ✅ 架構重構和優化
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- ✅ 錯誤處理改善
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- ✅ 監控系統建立
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### **Phase 3: 系統穩定 (當前階段) 🔄**
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**時間**: 第4週
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- ✅ 詞卡頁面修復 (CardSets 概念移除)
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- 🔄 認證系統完善
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- ⏳ 詞卡管理功能完整實現
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- ⏳ 學習模式實現
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### **Phase 4: 功能擴展 (規劃中) 📅**
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**時間**: 第5-6週
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- 📅 SM-2 算法完整實施
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- 📅 學習統計和可視化
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- 📅 語音功能整合
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- 📅 測驗模式多樣化
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### **Phase 5: 商業化準備 (未來) 🔮**
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**時間**: 第7-8週
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- 🔮 付費方案設計
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- 🔮 用戶反饋系統
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- 🔮 管理後台
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- 🔮 A/B 測試框架
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## ✅ **驗收標準**
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### **AC1. 功能驗收 (當前狀態)**
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#### **AI 分析功能** ✅
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- [x] 文本輸入和字符限制正常運作
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- [x] AI 分析在5秒內完成並返回結果
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- [x] 語法修正準確檢測並提供合理建議
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- [x] 詞彙 CEFR 分級準確率達到90%以上
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- [x] 慣用語識別功能正常
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- [x] 個人化詞彙標記根據用戶等級正確分類
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- [x] 統計卡片數字與實際詞彙標記一致
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- [x] 詞彙和慣用語詳情彈窗正常運作
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- [x] 常用詞彙正確顯示 ⭐ 星星標記
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#### **系統基礎** ✅
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- [x] 前後端服務穩定運行
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- [x] 快取系統高效運作 (67% 命中率)
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- [x] API 端點正常響應
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- [x] 錯誤處理和日誌記錄完善
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#### **待完成功能** ⏳
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- [ ] 用戶認證系統 (JWT 整合)
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- [ ] 詞卡 CRUD 完整實現
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- [ ] 學習模式和 SM-2 算法
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- [ ] 完整的用戶介面和體驗
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### **AC2. 技術驗收**
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- [x] API 回應格式穩定一致
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- [x] 性能指標達到要求基準 (57,200倍提升)
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- [x] 架構治理系統建立
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- [ ] 安全檢查通過滲透測試
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- [ ] 代碼測試覆蓋率 > 80%
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## 📊 **成功指標 (KPIs)**
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### **產品指標**
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```yaml
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用戶參與度:
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- 日活躍用戶數 (DAU): > 100 (MVP 目標)
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- 平均每用戶分析次數: > 5次/日
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- 功能使用率: > 80%
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- 用戶滿意度: > 4.5/5
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學習效果:
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- 詞彙掌握改善度: > 30%
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- 重複使用率: > 60%
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- 學習目標完成率: > 85%
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```
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### **技術指標 (已實現)**
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```yaml
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性能指標:
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- 快取命中率: 67% (目標 80%+)
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- API 回應時間: < 0.1ms (快取) / < 5s (AI)
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- 頁面載入時間: < 2秒
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- 系統可用性: > 99%
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品質指標:
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- AI 分析準確率: > 90%
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- 架構健康度: 78/100
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- 零停機部署: ✅
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- 錯誤恢復能力: ✅
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## 🔄 **變更管理**
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### **需求變更流程**
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1. **變更提出**: 產品經理、技術團隊、用戶反饋
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2. **影響評估**: 技術可行性、時程影響、資源需求
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3. **優先級評定**: 商業價值、緊急程度、實施成本
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4. **實施追蹤**: 開發進度、測試驗證、部署監控
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### **文檔版本歷史**
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- **v1.0**: 初始 AI 分析功能規格 (2025-09-21)
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- **v2.0**: 系統功能需求規格 (2025-01-25)
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- **v3.0**: 統一產品需求規格書 (2025-09-23)
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## 📚 **關聯文件**
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### **技術文檔**
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- [架構治理指南](../ARCHITECTURE_GOVERNANCE.md)
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- [架構檢查清單](../ARCHITECTURE_CHECKLIST.md)
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- [Services 優化總結](../SERVICES_OPTIMIZATION_SUMMARY.md)
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- [技術架構指南](./docs/05_deployment/AI驅動產品後端技術架構指南.md)
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### **修復記錄**
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- [詞卡頁面問題診斷](../FLASHCARD_PAGE_ISSUE_REPORT.md)
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- [詞卡修復總結](../FLASHCARD_FIX_SUMMARY.md)
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- [系統優化摘要](../OPTIMIZATION_SUMMARY.md)
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**文件狀態**: 🟢 當前有效
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**下次審查**: 2025-10-23
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**維護責任**: DramaLing 產品與技術團隊 |