command_handler.py

# command_handler.py
import pandas as pd
from linebot.v3.messaging import TextMessage, ImageMessage

# 匯入服務函式
from cwa_service import fetch_cwa_alarm_list, fetch_significant_earthquakes, fetch_local_earthquakes # [新增]
from usgs_service import fetch_global_last24h_text, fetch_taiwan_df_this_year
from plotting_service import create_and_save_map
from ai_service import generate_ai_text
from config import CURRENT_YEAR, HF_SPACE_URL

def get_help_message() -> TextMessage:
    """回傳包含所有可用指令的說明訊息。"""
    text = (
        "📖 指令列表\n\n"
        "【地震資訊】\n"
        "• /global - 查詢全球近24小時顯著地震\n"
        "• /taiwan - 顯示今年台灣顯著地震列表\n"
        "• /map - 繪製台灣顯著地震地圖\n"
        "• /alert - 獲取 CWA 最新地震預警\n"
        "• /significant - CWA 最新顯著有感地震\n"
        "• /local <縣市> - 指定縣市的小區域地震\n\n" # [新增]
        "【AI 與工具】\n"
        "• /ai <問題> - 與 AI 助理對話\n\n"
        "【基本指令】\n"
        "• /info - 關於此機器人\n"
        "• /help - 顯示此說明"
    )
    return TextMessage(text=text)

# ... (get_info_message 和其他 get_ 函式不變) ...

def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
    """處理使用者的文字訊息並回傳一個包含回覆訊息的列表。"""
    user_message = (user_message_raw or "").strip()
    
    # ... (舊指令相容性轉換不變) ...

    if user_message.startswith('/'):
        parts = user_message.split(' ', 1)
        command = parts[0].lower()
        arg = parts[1] if len(parts) > 1 else ""

        if command == '/help':
            return [get_help_message()]
        # ... (其他 command 判斷不變) ...
        elif command == '/significant':
            return [TextMessage(text=fetch_significant_earthquakes(limit=5))]
        elif command == '/local': # [新增]
            if not arg:
                return [TextMessage(text="請輸入縣市名稱，例如：/local 新北市")]
            return [TextMessage(text=fetch_local_earthquakes(area_name=arg))]
        elif command == '/ai':
            if not arg:
                return [TextMessage(text="請輸入問題，例如：/ai 台灣最高的山是哪座？")]
            return [TextMessage(text=generate_ai_text(arg))]

    # 若非指令，則預設交給 AI 處理 (作為備援)
    return [TextMessage(text=generate_ai_text(user_message))]