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 app_port: 7860
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-# LINE 地震查詢機器人
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-這是一個部署在 Hugging Face Spaces 上的 LINE Bot 後端服務，旨在提供即時的地震資訊查詢，並整合了 AI 對話功能。
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-## 如何使用
-這是一個 LINE Bot 的後端服務。您需要將此機器人加為好友，然後在 LINE 聊天室中與它互動。
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-## 主要功能與指令
-您可以透過在聊天室中輸入以下指令來使用機器人的功能：
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-* `地震` 或 `quake`
-    * 查詢過去 24 小時全球的顯著地震。
-* `臺灣地震` 或 `台灣地震`
-    * 以列表形式顯示今年以來台灣地區的顯著地震。
-* `臺灣地震畫圖` 或 `台灣地震畫圖`
-    * 將今年以來台灣地區的顯著地震繪製成地圖並回傳。
-* `地震預警`
-    * 獲取台灣中央氣象署 (CWA) 最新的地震預警。
-* `ai <你的問題>`
-    * 與 AI 助理進行對話 (例如：`ai 台北今天天氣如何？`)。
-* `/help`
-    * 顯示所有可用的指令列表。
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+# LINE 多功能地震資訊與 AI 助理機器人
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+這是一個部署在 Hugging Face Spaces 上的多功能 LINE Bot。它整合了來自台灣中央氣象署 (CWA) 和美國地質調查局 (USGS) 的地震資訊，並搭載了 Google 最新的 `gemini-1.5-flash` 模型，使其具備強大的 AI 對話與工具呼叫能力。
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+使用者不僅可以透過簡易指令查詢即時的地震報告與預警，還能用自然語言（例如：「幫我找找昨天規模5以上的地震」）與 AI 互動，AI 會自動呼叫外部工具來查詢資料庫，並提供分析後的智慧回答。
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+## ✨ 主要功能 (Key Features)
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+* **即時地震報告**: 提供來自 CWA 的最新顯著有感地震報告（含圖）及最近7天的地震列表。
+* **全球地震監控**: 整合 USGS 數據，提供全球近24小時及台灣區域的顯著地震資訊。
+* **地震預警速報**: 串接 CWA 地震預警 API，提供最新的地震速報。
+* **智慧 AI 助理**: 搭載 Google Gemini 1.5 Flash 模型，提供流暢的中文對話能力。
+* **AI 工具呼叫 (Tool Calling)**:
+    * AI 能夠理解複雜的自然語言問題。
+    * 自動呼叫外部的地震資料查詢工具 (MCP-2 Gradio App)。
+    * 分析工具回傳的 JSON 資料，並生成人類易於理解的總結性回答。
+* **多樣化指令**: 支援 `#` 數字快捷指令，方便使用者快速取用特定功能。
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+## 🚀 功能展示 (Demo)
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+**基本指令查詢:**
+*<-- 建議在此處插入使用 #1, #5, #6 等指令的對話截圖 -->*
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+**AI 自然語言查詢 (工具呼叫):**
+*<-- 建議在此處插入 AI 成功分析「2024年最大地震」的對話截圖 -->*
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+## 🏗️ 專案架構 (Architecture)
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+本專案採用模組化的 Python Flask 應用程式架構，並透過 Docker 容器化後部署於 Hugging Face Spaces。
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+1.  **使用者** -> **LINE Platform**
+2.  **LINE Platform** -> **Webhook** -> **Hugging Face Space (Gunicorn + Flask)**
+3.  `app.py` 接收請求，交由 `command_handler.py` 進行路由。
+4.  `command_handler.py` 根據指令類型，分派任務至：
+    * `cwa_service.py`: 呼叫台灣中央氣象署 API。
+    * `usgs_service.py`: 呼叫美國地質調查局 API。
+    * `ai_service.py`: 處理所有 AI 相關邏輯。
+5.  **AI 工具呼叫流程**:
+    * `ai_service.py` 將使用者問題及工具定義傳送至 **Google Gemini API**。
+    * Gemini API 回應，要求呼叫 `call_earthquake_search_tool` 工具。
+    * `ai_service.py` 執行該工具，透過 `gradio_client` 呼叫外部的 **MCP-2 Gradio App**。
+    * 工具執行結果回傳給 `ai_service.py`。
+    * `ai_service.py` 將工具結果再次傳送給 **Gemini API**。
+    * Gemini API 根據資料生成最終的自然語言回答。
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+## 🛠️ 技術棧 (Technology Stack)
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+* **後端**: Python, Flask, Gunicorn
+* **AI 模型**: Google Gemini 1.5 Flash
+* **API & 服務**:
+    * LINE Messaging API
+    * CWA Open Data API
+    * USGS Earthquake API
+    * Gradio (用於 MCP 工具)
+* **部署**: Docker, Hugging Face Spaces
+
+## 部署指南 (Deployment Guide)
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+本專案已針對 Hugging Face Spaces 部署進行優化，並使用 Secret Variables 安全地管理所有憑證。
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+### 1. 建立 Hugging Face Space
+- 前往 [Hugging Face - New Space](https://huggingface.co/new-space)。
+- **Space SDK**: 選擇 **Docker** > **Blank** 模板。
+- **Hardware**: 選擇 **CPU basic** (免費方案) 即可。
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+### 2. 上傳程式碼
+- 使用 `git clone` 您的 Space 儲存庫，並將所有專案檔案 (`.py`, `requirements.txt`, `Dockerfile`) 推送上去。
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+### 3. 設定 Secrets
+- 進入您的 Space，點擊 **Settings** > **Secrets**。
+- 新增以下 4 個 Secret，名稱必須完全匹配：
+  - `CHANNEL_ACCESS_TOKEN`: 您的 LINE Channel Access Token。
+  - `CHANNEL_SECRET`: 您的 LINE Channel Secret。
+  - `CWA_API_KEY`: 您在氣象署平台申請的 API 金鑰。
+  - `GEMINI_API_KEY`: 您從 Google AI Studio 取得的 API 金鑰。
+
+### 4. `Dockerfile`
+- 確保���的專案根目錄下有 `Dockerfile` 檔案，內容如下：
+  ```dockerfile
+  FROM python:3.10-slim
+  WORKDIR /code
+  COPY requirements.txt .
+  RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+  COPY . .
+  EXPOSE 7860
+  CMD ["gunicorn", "--bind", "0.0.0.0:7860", "--workers", "1", "app:app"]
+  ```
+
+### 5. 設定 LINE Webhook
+- 複製您的 Space 公開 URL (例如: `https://Your-Username-Your-SpaceName.hf.space`)。
+- 在後面加上 `/callback`，組成完整的 Webhook URL。
+- 前往 [LINE Developers Console](https://developers.line.biz/console/)，將此 URL 填入您的 Messaging API Channel 的 "Webhook URL" 欄位並啟用。
+
+## 🤖 指令列表 (Command List)
+
+您可以直接輸入指令或對應的 `#` 數字快捷鍵。
+
+```
+📖 指令列表 (輸入 #數字 即可)
+
+【地震資訊】
+• #1 - 最新一筆顯著地震 (含圖)
+• #2 - 全球近24小時顯著地震（USGS)
+• #3 - 今年台灣顯著地震列表（USGS)
+• #4 - CWA 地震目錄查詢 (外部連結)
+• #5 - CWA 最新地震預警
+• #6 - CWA 最近7天顯著有感地震
+
+【AI 與工具】
+• #7 <問題> - 與 AI 助理對話
+  (例如: #7 昨天花蓮有地震嗎？)
+  (例如: #7 2024年4月3日規模6以上的地震有哪些？)
+
+【基本指令】
+• #8 - 關於此機器人
+• #9 - 顯示此說明
+```
+
+## 📄 授權 (License)
+
+This project is licensed under the MIT License.
+
 
 ## 技術棧
 * **後端**: Python, Flask, Gunicorn