Update command_handler.py

command_handler.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-# command_handler.py (Added keyword pre-processing for AI queries)
+# command_handler.py (Help message now includes English translations)
 import pandas as pd
 import re
 from linebot.v3.messaging import TextMessage, ImageMessage
@@ -10,20 +10,33 @@ from ai_service import generate_ai_text
 from config import CURRENT_YEAR, MCP_SERVER_URL
 
 def get_help_message() -> TextMessage:
-    """產生並回傳包含所有指令的說明文字。"""
+    """
+    [核心修改]
+    產生並回傳包含所有指令的說明文字，並附上英文翻譯。
+    """
     text = (
-        "📖 指令列表 (請直接輸入數字)\n\n"
-        "【地震資訊】\n"
+        "📖 指令列表 (Command List)\n"
+        "   (請直接輸入數字 / Please enter a number)\n\n"
+        "【地震資訊 (Earthquake Info)】\n"
         "• 1 - 最新一筆顯著地震 (含圖)\n"
-        "• 2 - 全球近24小時顯著地震（USGS)\n"
-        "• 3 - 今年台灣顯著地震列表（USGS)\n"
+        "      (Latest Significant Earthquake w/ Map)\n"
+        "• 2 - 全球近24小時顯著地震 (USGS)\n"
+        "      (Global Quakes in 24h - USGS)\n"
+        "• 3 - 今年台灣顯著地震列表 (USGS)\n"
+        "      (Taiwan Quakes This Year - USGS)\n"
         "• 4 - CWA 地震目錄查詢 (外部連結)\n"
+        "      (CWA Catalog Search - External Link)\n"
         "• 5 - CWA 最新地震預警\n"
-        "• 6 - CWA 最近7天顯著有感地震\n\n"
-        "【AI 與工具】\n"
+        "      (Latest CWA Earthquake Alerts)\n"
+        "• 6 - CWA 最近7天顯著有感地震\n"
+        "      (Significant Quakes in 7 Days - CWA)\n\n"
+        "【AI 與工具 (AI & Tools)】\n"
         "• 7 <問題> - 與 AI 助理對話\n"
-        "  (範例: 7 昨天花蓮有地震嗎？)\n"
-        "  (範例: 7 2023年臺灣最大地震)"
+        "      (Chat with AI Assistant)\n"
+        "      (e.g., 7 2023年臺灣最大地震)\n\n"
+        "【基本指令 (Basic Commands)】\n"
+        "• 8 - 關於此機器人 (About this Bot)\n"
+        "• 9 - 顯示此說明 (Show this Help Message)"
     )
     return TextMessage(text=text)
 
@@ -32,7 +45,7 @@ def get_info_message() -> TextMessage:
     text = (
         "🤖 關於我\n\n"
         "我是一個多功能助理機器人，提供地震查詢與 AI 對話功能。\n\n"
-        "• 版本: 5.2 (Gemini Advanced Edition)\n"
+        "• 版本: 5.3 (Gemini Command-Only Edition)\n"
         "• 資料來源: CWA, USGS, Google Gemini\n"
         "• 開發者: dayichen"
     )
@@ -79,31 +92,26 @@ def get_latest_earthquake_reply() -> list:
     except Exception as e: return [TextMessage(text=f"❌ 查詢最新地震失敗：{e}")]
 
 def preprocess_ai_prompt(prompt: str) -> str:
-    """
-    [新增] 預處理使用者發給 AI 的問題。
-    如果偵測到特定關鍵字組合，就將問題改寫為更明確的指令。
-    """
-    # 尋找 "YYYY年" 的格式
+    """預處理使用者發給 AI 的問題。"""
     year_match = re.search(r"(\d{4})年", prompt)
-    
-    # 如果同時找到年份和 "最大地震"
     if year_match and "最大地震" in prompt:
         year = year_match.group(1)
-        # 改寫成一個非常明確的指令
         new_prompt = f"請幫我呼叫地震搜尋工具，找出{year}年1月1日至{year}年12月31日之間，規模最大的地震。"
         print(f"--- AI Prompt Rewritten ---\nOriginal: {prompt}\nNew: {new_prompt}\n---------------------------")
         return new_prompt
-        
-    # 如果沒有匹配，回傳原始問題
     return prompt
 
 def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
     """處理使用者輸入的主函式。"""
     user_message = (user_message_raw or "").strip()
+    if not user_message:
+        return [] # 如果是空訊息，不回應
+
     parts = user_message.split(' ', 1)
     command_key = parts[0]
     arg = parts[1].strip() if len(parts) > 1 else ""
 
+    # 處理固定的數字指令
     if command_key == '1': return get_latest_earthquake_reply()
     if command_key == '2': return [TextMessage(text=fetch_global_last24h_text())]
     if command_key == '3': return [get_taiwan_earthquake_list()]
@@ -113,14 +121,14 @@ def process_message(user_message_raw: str, request_base_url: str) -> list:
     if command_key == '8': return [get_info_message()]
     if command_key == '9': return [get_help_message()]
     
-    # [核心修改]
-    # 如果是 AI 指令 (7) 或其他無法識別的指令，先經過預處理
-    final_prompt = user_message
+    # 只有當指令是 '7' 時，才啟用 AI
     if command_key == '7':
-        if not arg: return [TextMessage(text="請輸入問題，例如：7 台灣最高的山是哪座？")]
-        final_prompt = arg # 如果是指令7，只取後面的問題部分
-
-    # 將最終要發給 AI 的問題傳入預處理函式
-    processed_prompt = preprocess_ai_prompt(final_prompt)
+        if not arg:
+            return [TextMessage(text="請輸入問題��例如：7 台灣最高的山是哪座？")]
+        
+        # 將問題進行預處理，然後交給 AI
+        processed_prompt = preprocess_ai_prompt(arg)
+        return [TextMessage(text=generate_ai_text(processed_prompt))]
     
-    return [TextMessage(text=generate_ai_text(processed_prompt))]
+    # 對於所有其他無法識別的訊息 (一般對話)，回傳說明指令
+    return [get_help_message()]