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東杰 楊
Oct 15 (edited) •
有趣的 Vibe Coding 專案
Vibe coding 專案: 給LLM使用的 danbooru 標籤查詢資料庫
azuma520/Prompt-Scribe: 一個遵循兩階段混合式架構的 AI Prompt 標籤管理與分類系統
Prompt-Scribe 是一個以 語意理解、資料結構化與提示詞優化 為核心的專案。它將資料處理、語意分析、與 API 服務整合成一個可持續擴充的系統,目的是建立出能被 LLM 有效使用的 提示詞知識庫,未來希望能發展智能生成介面(規劃中)。
目前系統包含三大核心層級:
Stage 1 — Data Pipeline處理與整理提示詞資料,建立多層標籤關聯與語意權重結構,並以 SQLite / Supabase 儲存為語意資料集。
Stage 2 — Smart API使用 FastAPI 架構,提供搜尋、推薦、與語意生成端點,整合 Redis 與記憶體快取以提升查詢效能。
Spec-Kit 協作層採用 SDD / Spec Kit 流程,由 AI 與開發者共同維護規格與測試,自動生成 API contract、測試與文件,確保版本穩定性。
⚙️ 技術重點
🧩 後端框架:FastAPI + Pydantic
🧠 資料層:Supabase / SQLite(具備遷移工具)
☁️ 部署支援:Docker、Railway、Vercel
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