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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： 1. 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。 2. 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。 3. 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

可能不有趣但是如果你是完全的編程新手來玩vibe coding的話，建議可以把我的排查prompt餵給AI Agent，當然，也建議讀一讀給人的簡單教學。花一點點時間理解資安在幹嘛，可能可以省去上線後的很多麻煩。 ！這只是給新手的資安提示，不代表都做好就沒有資安問題了！！！！只是堵住最基本、最容易就能引發嚴重問題的資安漏洞而已。 https://github.com/cyesuta/Code-Guardian-Aegis

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